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定義-AlphaGoの意味？
AlphaGoは、チェスに似た2人のプレイヤー向けの中国の戦略ボードゲームであるGoをプレイするためにGoogle DeepMindが開発したコンピュータープログラムであるナローAIです。 AlphaGoは、ハンディキャップのないフルサイズのボードで、2015年10月にプロの人間プレーヤー、2ダンプレーヤーのファンフイを打ち負かすことができた最初のAIプログラムです。 その後、2016年3月、世界で最もランクの高い人間プレイヤーの1人である9ダンリーセドルを破り、5回中4回の試合で優勝しました。
TechopediaはAlphaGoを説明します
AlphaGoプロジェクトは、ディープラーニングを利用するGoogle DeepMindのニューラルネットワークアルゴリズムがGoでどれだけうまく競争できるかを確認するために、2014年にテストベッドとして開始されました。 AlphaGoのアルゴリズムは、ツリー検索と機械学習技術の組み合わせであり、人間と他のコンピュータープレーヤーの両方による広範なトレーニングで強化されています。 モンテカルロツリー検索を使用し、ディープニューラルネットワークテクノロジーを使用して実装されたポリシーおよびバリューネットワークによって導かれます。 ポリシーネットワークはトレーニングされ、AIが勝つ可能性が最も高い次の動きを予測するのに役立ちます。バリューネットワークは、検索ツリーを絞り込み、それらのポジションの値を決定するようにトレーニングされます。ゲームの終わりまで。
AlphaGoは、約3, 000万回の動きのデータベースを利用して、人間のプレイを模倣する歴史的な試合の動きを人間のプレイヤーから初めて受けました。 AIが習熟度に達すると、AIのインスタンスと対戦し、強化学習を使用してさらに改善し、学習することにより、さらにトレーニングされました。
2015年10月、AlphaGoの分散コンピューティングバージョンは、2段ヨーロッパのGoチャンピオンであるFan Huiをプレイして倒し、コンピュータープログラムがGoでプロのプレーヤーを破ったのは初めてです。 Fan Huiは敗北してから数か月後にDeepMindチームのコンサルタントを務めました。 2016年3月、AlphaGoは、9段のトップレベルを達成した、世界で最高ランクの選手の1人であるLee Sedolと対戦しました。 Leeのゲームで4つのゲームに勝利したことにより、これはAI研究の大きなブレークスルーとなりました。 Goのプレイ方法。 これにより、AI研究のまったく新しい世界が開かれます。
