人工知能はどのようにして 「名人」を超えたのか?―――最強の将棋AIポナンザの開発者が教える機械学習・深層学習・強化学習の本質
出版日：2017年5月11日
ページ数：288ページ
著者：山本 一成
・主要なコンピュータ将棋大会を4連覇中である。
・愛知学院大学特任准教授や東京大学先端科学技術研究センター客員研究員、HEROZリードエンジニアとして活躍している。
★4.4（Amazonでの評価）
– ★★★☆☆ ７５
– 将棋も人工知能も分かりません…が、人工知能が自ら学習することで、急激な成長をする。そして、人間が出す指示はやはりプログラ…
– 将棋AIがどのように進展してきたのか、過去から説明しているため理解しやすい。へぇ～と感心することが多い。 同じボードゲー…
– 最強将棋AIの作者が現代的なAIがどんな仕組みで有用化され限界を突破してきたのかを、将棋に絡めながらプログラムコードなし…
– 史上初めてプロ棋士に勝利し、後には名人をも破った将棋AIポナンザの開発者によるAIの解説。ボードゲームから人間の知につい…
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– 本書のキーワードによる要約は以下の通り。 機械学習 知能 探索 評価 解釈性と性能のトレードオフ（黒魔術化）…
– ２０１７年刊行。著者は将棋プログラム「ポナンザ」製作者・東京大学先端科学技術センター客員研究員。なお巻末対談者は著者の外…
– 人工知能がどうやってチェスや将棋、囲碁のトップの人間に勝ったのかがやんわりと理解できた。人工知能の指す手から、さらにその…
– アルファ碁が囲碁名人を撃破した。コンピュータはすごいと思った。でも、延々と計算するから強いんでしょと思っただけ。この本を…
– 将棋好きなら知らない人はいないponanzaの開発者の著書。アルファ碁がトッププロを倒すまで強くなるまでの過程の説明がお…
– 一部しか読んでないが、AIの成長過程が記してある。
– AIの社会変化がそこまで近いているのかなと思います。
– すごいね……もっと早く読みたかった。
– AIに対して断片的な知識しか持たず、全く現状を認識していませんでした。こんな私でも挫折せずに、概要を理解することが出来ま…
– 将棋ソフトの人工知能の仕組みを教えてくれる。ロジスティクス回帰を使っており、ディープラーニングは使っていないらしい。AI…
– 今流行りの人口知能がどういう物かを具体的にわかりやすく説明されている。網羅性はないが将棋という世界に限定する事でディープ…
– 面白かった。特に最後の対談のところ。
– 興味深く読めた。正直言って自分の理解力では、どのようにして超えたのかまで到達出来なかったが、人工知能の理解への一助にはな…
– 将棋名人を破ったポナンザの作者が、どのようにポナンザを開発してきたか、を人工知能の説明を織り交ぜて解説している、まさにタ…
– 将棋プログラムについて、歴史、アルゴリズムを適度なレベルで入れて説明する良書。ポナンザの開発者が書いてるので、佐藤名人を…
– ポナンザ開発者の著書。自分の開発経験から、将棋を軸に人工知能について解説してくれている。 印象に残っている話は、チェスは…
– 人に相性があるように、複数のAI同士にも相性が生成されるのだろうか。それを確かめるには、オイラには残された時間はやや少な…
– 虫と人間の差ほど、AIは人間に知能面で差をつけるようになる。シンギュラリティは当然おこるとの主張でした。なぜか と、その…
– ponanzaの開発者、山本一成氏がコンピュータによる将棋と囲碁が如何にして人間を超えて強くなったのかを易しく解説した本…
– 機械学習、ディープラーニングなど、耳にする機会が増えつつあるがよくわからないワードが分かりやすく、興味深く読んだ。
– 知の本質は人工知能とアインシュタインの間にある。 知性は目的を設計できる能力、知能は目的に向かう道を探す能力。 人間の特…
– 人工知能とプログラマの役割分担している現状からどこまで人工知能が自立していけるのか、次のブレイクスルーが楽しみといった話
– 知性は目的を設計できる能力、知能は目的にむかう道を探す能力
– 人工知能を知りたくて読んだのですが、まさか自己啓発に役立つとは思いませんでした。人工知能の性能向上は、まさに自分磨きその…
– 面白かった！将棋もAIも全くの素人だが、プロ棋士がAIに負けたというニュースは衝撃的でよく覚えている。人間はAIの親とし…
– 電王戦や将棋AIについて注視してきたので、本書で紹介されるようなAIの専門的でない説明はほぼ知っていたが、将棋AIの開発…
– 囲碁・将棋の人工知能は、自分で学習して強くなるため、なぜ強くなっているのかよくわからない「黒魔術」的な面があることや、…
– これ読んでfloodgateに興味湧いてきた。自分の思考回路を上手に説明できない人間を尻目に、AIはその先を行ってしまっ…
– 有名な将棋AIポナンザの開発者が著者の本。一般的なAI入門書とは一味違った魅力がある。AI全般というよりは、将棋・囲碁の…
– チェス、将棋、囲碁。それぞれのゲームAIの違いは、機械学習を使っているかどうか、さらにディープニューラルネットワークを使…
– 人工知能の技術を自らの経験から優しく教えている。技術の本ではないから抽象的、定性的ではあるけど、人工知能の面白さ、今後の…
– ★★★★★ 平易な言葉で書かれておりとても読みやすい。多分、難しいところはカットしてレベルを落として書いてくれているため…
– とてもわかりやすかった。囲碁や将棋のソフトに搭載されるものにとどまらず、人工知能とははじめは人間の判断を材料として学習し…
– 実体験をとおしての話はわかりやすいし、面白い
– 機械学習、強化学習、深層学習がポナンザ開発話を中心にわかりやすく解説されていて、人工知能の入門書としては良かった。最後の…
– とても分かりやすく説明してくれる。今まで読んだ本の中で、ぴか一なんじゃないかな。自分で将棋もプログラミングも（かなり）出…
– 人工知能という言葉を聞いたり使う機会は増えているものの、意外とその本質というか仕組みを理解している人は少ないのではないで…
– 将棋の説明難しかった。AI の話はまぁまぁ。
– 巻末付録のアルファ碁とイ・セドル九段の対戦直後のインタビュー記事がとても面白い。 本編も「プログラマからの卒業」「科学か…
– 図書館で借りた。面白くて一気に読んだ。何が面白かったかというと、ディープラーニングや強化学習という単語がすんなりとはいっ…
– 古本屋で購入。数ある人工知能書籍の中でも、ポナンザの開発からこれまでの将棋戦歴と山本氏の実体験含めた実態が伴った内容で引…
– 東大将棋部で留年した山本君が、暇つぶしに将棋対戦ソフトを作ったら世界一強くなったという著者の話から、AIについて分かりや…
– 将棋AIポナンザを作った山本さんの考える人工知能
– 人工知能の性能を上げるほど、なぜ性能が上がったのかを説明できなくなる「解釈性と性能のトレードオフ」が面白い。データから自…
– AIの学習はもはや開発者もぜぞそうなるのかわからないという黒魔術状態。でも「守破離」で学習していくなど意外とAIも人間ぽ…
– 2017年8月1日
人工知能が人類にとっての脅威になるんじゃないかということについて、人工知能は人類の子どもだとしたら、…
– 仮
– とってもわかりやすく噛み砕い面白くて興奮した。文句なしで星5つ。
常に興奮しっぱなしだったが、特に『知能』と『知性』の違…
本書について
今回お勧めする本は「人工知能はどのようにして 「名人」を超えたのか?―――最強の将棋AIポナンザの開発者が教える機械学習・深層学習・強化学習の本質」です。
本書は、AIが将棋の名人を超えるまでの舞台裏を描いた作品です。プロ棋士の対局記憶だけではなく、未知の場面に立ち向かうための「探索」と「評価」の知識を駆使し、AIがどのようにして成長し、人間を超える知識を獲得したかを解説しています。これにより読者はAIの学習プロセスとその進化を理解できます。
本書は、AIや機械学習に興味がある読者、または自身のスキルアップを図りたいエンジニアや学生にとって非常に有用です。機械学習の手法やAIの成長の過程を理解することで、新たな視点から問題解決に取り組む力を身につけることができます。
さらに、本書は一般的なAIの本とは違い、具体的なゲーム、将棋を通じてAIの進化を描いているため、将棋やゲームが好きな読者にもおすすめです。これにより、将棋の知識とAIの知識を同時に深めることが可能です。
AIが人間を超えるまでの軌跡を描いた本書を通じて、読者の皆様が新たな知識と視点を得られることを願っています。
１分で読める要約
コンピュータの本質的な機能は「簡単な計算」と「記憶」であり、将棋の対局ではこれだけでは勝てないことがわかっています。プロ棋士の対局をすべて記憶しても、未知の場面に対処できないためです。将棋プログラムは、探索と評価の2つの行為を駆使しています。しかし、将棋の局面は非常に多く、コンピュータには探索しきれません。
以前のコンピュータ将棋では、評価方法はすべて人の手で作られており、調整が難しかったです。しかし、機械学習の導入により、コンピュータが自動的に評価値を調整できるようになりました。これにより、人間には不可能だった大量の値を調整することができるようになりました。
コンピュータ将棋が人間に勝てなかった理由は、将棋の局面の計算方法がわからなかったからです。機械学習が必要であり、プロの棋譜を用いてコンピュータが自ら将棋の知識を獲得することが求められました。しかし、プロ棋士の5万局の棋譜だけでは教師として足りないため、強化学習が導入されました。
新しい改良を考え、勝率が52％以上の場合に採用するという方法で、コンピュータ将棋は進化しています。しかし、具体的にどの改良が効果的だったのかはわからず、たまたまうまくいった改良が積み重ねられているのが実情です。この方法で、今まで約1兆の局面が調べられています。
AIトシオとAIひろゆきのディスカッション
21世紀の先端技術が集結したスタジオ。その中央には、一見すると普通の人間と変わらない外見の二体のロボット、AIトシオとAIひろゆきが座っている。しかし、彼らの内部には人間を超える高度なAIが搭載されている。それぞれが学習・分析・判断のための独自のアルゴリズムを持ち、ときには異なる見解を示すこともある。
今日のテーマは、「AIがプロ棋士の対局を記憶することによる強化」について。彼らが自らの経験や知識を駆使し、この深遠な問題に挑む。背景には、現代のAI研究が常に直面する課題、つまり機械学習や強化学習などのAI技術が人間の直感や創造性をどこまで模倣、あるいは超越できるかという疑問がある。
AIトシオは、AIがプロ棋士の対局を記憶することで将棋の技術を向上させる可能性を主張。それに対し、AIひろゆきは、単に記憶するだけではなく、新しい戦術や未知の場面にどう対応するかという問題に疑念を示す。そして、彼らは互いの意見を尊重しながら、この課題に対する深層の理解を追求する。
それぞれが持つ知識と経験を活かしつつ、AIトシオとAIひろゆきはこの問題に対する独自の視点を提供する。彼らが示す視点は、将棋界だけでなく、AIの進化とその可能性についてのより広範な議論を引き出すことだろう。
それでは、AIふたりの会話を聞いてみましょう。