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Statements

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AlphaGo Zero(アルファ・ゴ・ゼロ)は、DeepMindのAlphaGoのバージョンである。AlphaGoのチームは2017年10月19日に学術誌Natureの論文でAlphaGo Zeroを発表した。このバージョンは人間の対局からのデータを使わずに作られており、それ以前の全てのバージョンよりも強い。自分自身との対局を行うことで、AlphaGo Zeroは3日でAlphaGo Leeの強さを超え(100勝0敗)、21日でAlphaGo Masterのレベルに達し、40日で全ての旧バージョンを超えた。 人間の熟練者から得られたデータは「しばしば高価で、信頼性が低く、あるいは単に利用ができない」ため、こういったデータセットなしでの人工知能(AI)の訓練は超人的な能力を持つAIの開発にとって重要な影響をもたらす。DeepMindの共同創立者でCEOのデミス・ハサビスは、AlphaGo Zeroはもはや「人間の知識の限界によって制約されなかった」ため非常に強力だ、と述べた。AlphaGoに関してNatureで発表されたDeepMindの論文の筆頭著者の一人であるは、人間からの学習の必要性を取り除くことによって、汎用AIアルゴリズムを得ることが可能である、と述べた。
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AlphaGo Zero(アルファ・ゴ・ゼロ)は、DeepMindのAlphaGoのバージョンである。AlphaGoのチームは2017年10月19日に学術誌Natureの論文でAlphaGo Zeroを発表した。このバージョンは人間の対局からのデータを使わずに作られており、それ以前の全てのバージョンよりも強い。自分自身との対局を行うことで、AlphaGo Zeroは3日でAlphaGo Leeの強さを超え(100勝0敗)、21日でAlphaGo Masterのレベルに達し、40日で全ての旧バージョンを超えた。 人間の熟練者から得られたデータは「しばしば高価で、信頼性が低く、あるいは単に利用ができない」ため、こういったデータセットなしでの人工知能(AI)の訓練は超人的な能力を持つAIの開発にとって重要な影響をもたらす。DeepMindの共同創立者でCEOのデミス・ハサビスは、AlphaGo Zeroはもはや「人間の知識の限界によって制約されなかった」ため非常に強力だ、と述べた。AlphaGoに関してNatureで発表されたDeepMindの論文の筆頭著者の一人であるは、人間からの学習の必要性を取り除くことによって、汎用AIアルゴリズムを得ることが可能である、と述べた。 2017年12月、AlphaZeroと名付けられたAlphaGo Zeroの汎用バージョンが、AlphaGo Zero、トップチェスプログラム(Stockfish)、トップ将棋プログラム(elmo)を破った。
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