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入門AlphaGo
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na-o-ys
April 22, 2016
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入門AlphaGo
"Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search" の概要
na-o-ys
April 22, 2016
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Transcript
ೖAlphaGo 0x64ޠ ୈ07 “AI” @na_o_ys
͝ҙ • จʹॻ͔Ε͍ͯͳ͍ಠࣗௐࠪਪଌؚ͕· Ε·͢ • Ұߟͩͱࢥͬͯݟ͍ͯͩ͘͞
AlphaGoͱ • ॳΊͯϓϩع࢜ΛഁͬͨғޟAI
ୈҰ෦: AlphaGoʹࢸΔ·Ͱ
શใήʔϜ • ΦηϩɺνΣεɺকعɺғޟɺetc • ϥϯμϜੑ͕ແ͘ɺ࠷ળख͕ଘࡏ͢Δ • (ݪཧతʹ) ઌखඞউɾޙखඞউɾҾ͖͚
ήʔϜ • શ୳ࡧͰ࠷ળख͕ٻ·Δ • ܭࢉྔతʹෆՄೳ … ݱہ໘ 1खޙ 2खޙ
ධՁؔ • ൫໘Λ༩͑ΔͱείΞ (༧উͳͲ) Λฦؔ͢ • কعνΣεͳΒɺۨͷଛಘޮ͖ͷΛݩʹܭࢉ • ήʔϜͷ୳ࡧൣғ(ਂ͞)ΛݶఆͰ͖Δ ݱہ໘
1खޙ 2खޙ ධՁˠ 0.1 0.8 0.3 0.4
ධՁؔͷ༗ޮੑ • ύϥϝʔλͷબఆɾઃఆ͕ΩϞ • ख࡞ۀ: νΣεͰਓؒΛ͑ͨ • ػցֶश: কعͰਓؒΛ͑ͨ •
ғޟෳࡶੑͷͨΊʹ·ͱͳධՁؔΛ࡞Εͳ͔ͬ ͨ
ݪ࢝ϞϯςΧϧϩ๏ • ϥϯμϜʹऴہ·Ͱଧͭ (ϩʔϧΞτ) Λ܁Γฦͯ͠ɺউΛܭ ࢉ͢Δํ๏ ϩʔϧΞτΛ܁Γฦͯ͠ উΛܭࢉ উ 7/10
উ 3/10
ϞϯςΧϧϩ୳ࡧ (MCTS) • ݪ࢝ϞϯςΧϧϩ๏ΛධՁؔతʹ͏ • n खઌͰϩʔϧΞτ • ༿ͷউΛܭࢉ ※͞Βʹ༿ͷউʹԠͯ͡ಈతʹࢬמΓɾల։͠ɺ୳ࡧਫ਼Λ্͛Δ
ϙϦγʔؔ • f (ہ໘, ࣍ͷҰख) • ࣍ͷҰखͷࣗવ͞Λ͋ΒΘ֬͢ີؔ • عේσʔλ͔Βͷֶश͕༰қ •
ϩʔϧΞτ࣌ʹ͑Δ • ϥϯμϜʹଧͭͷͰͳ͘ɺ·ͱͳखΛଧͨͤΔ • ͨͩ͠ߴʹಈ࡞͢Δඞཁ͕͋Δ
MCTSͷڧ͞ • ϙϦγʔؔͷͳͲͰΞϚνϡΞߴஈʹඖఢ͢Δڧ͞· Ͱਐา • ϓϩʹٴͳ͍ • େہ؍ʹ༏ΕΔ • ʮڱ͘ਂ͍ಡΈʯ͕ऑ͍
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AlphaGo͕ͬͨ͜ͱ • جຊMCTS • ༷ʑͳ • CNN(ΈࠐΈχϡʔϥϧωοτϫʔΫ) • ڧԽֶश •
ධՁؔ • ฒྻࢄΞϧΰϦζϜ • MCTS ʹͦΕΒΛΈࠐΜͩ
ୈೋ෦: AlphaGo
2ͭͷϙϦγʔؔͱ 1ͭͷධՁؔ ϩʔϧΞτϙϦγʔ ϩʔϧΞτʹ͏ ߴɾਫ਼ 4-ϙϦγʔ ୳ࡧॱংΛܾΊΔ ɾߴਫ਼ ධՁؔ ༿ͷධՁ(উ)Λܭࢉ
ϩʔϧΞτʹΑΔউͱ͠߹ΘͤΔ
ϩʔϧΞτϙϦγʔ • ϩʔϧΞτ(ϥϯμϜϓϨΠ)ʹ͏ϙϦγʔؔ • ߴੑɹʼɹਫ਼ • ਓؒͷعේ800ສہ໘͔Βֶश • ઢܗιϑτϚοΫεؔ •
2ϚΠΫϩඵ (ߴ) • عේͱͷࢦ͠खҰக: 24.2%
SLϙϦγʔ • ͷ୳ࡧॱংΛܾΊΔϙϦγʔؔ • ਫ਼ɹʼɹߴੑ • ਓؒͷعේ3000ສہ໘͔Βֶश • 13CNN(ΈࠐΈχϡʔϥϧωοτϫʔΫ) •
ը૾ೝࣝͰΑ͘ΘΕΔ • : 3ϛϦඵ • عේͱͷࢦ͠खҰக: 57%
ධՁؔ • 14CNN • SLϙϦγʔΛڧԽֶशͨ͠ͷ (RLϙϦγʔ) Λݩʹɺճؼͯ͠࡞Δ 4-ϙϦγʔ 3-ϙϦγʔ ධՁؔ
1. ڧԽֶश 2. ϥϯμϜعේੜ (3000ສہ໘) 3. ճؼ
ධՁؔͷଊ͑ํ • ϩʔϧΞτʹΑΔউܭࢉΛิ͏ͷ • ୯ମͰͦ͜·Ͱڧ͘ͳ͍ • ධՁؔͷಛ (ߟ) • ʮڱ͘ਂ͍ಡΈʯʹڧ͍
• ʮRLϙϦγʔ(ڧԽֶश݁Ռ)Λऴہ·ͰଧͨͤͨࡍͷউʯͱՁ • େہ؍͕ແ͍ • Ұຊಓ͔͠ಡ·ͳ͍ .$54ͷಛੑ େہ؍ʹ༏Εͯʮਂ͍ಡΈʯ͕ऑ͍ ͱ ͏·͘ิ͍͍͋ͬͯΔ
ڧ͞ (2015/10࣌)
ڧ͞ (2016/3 ࣌) R3500+ ͷΠɾηυϧʹউ
ࢀߟ • Mastering the game of Go with deep neural
networks and tree search (http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/ nature16961.html) • Google AlphaGoͷΈΛཧղ͢Δ | IT Leaders (http://it.impressbm.co.jp/articles/-/13474)
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