Alpha Go が凄いことが話題になっています。
その技術が具体的にどのようなものか気になっていました。
ディープラーニングという機械学習によるものなのですが、ここまでは、IBMのWatsonなどと変わりません。
機械学習は、予め優れた教師データを使い、頭を良くするというものです。
でもそれだけでプロ棋士に勝てないと思う。
そのことを示唆する記事を見つめました。以下です。
～Alpha Go の技術と展望～ 出典；日経テクノロジーonline
「ディープラーニングと強化学習を用いた手法で囲碁の局面を評価する新しい手法を確立し、その手法と従来のモンテカルロ木探索（MCTS: Monte-Calro Tree Search）の手法を組み合わせることで、既存のプログラムに99.8％勝つばかりか、囲碁のヨーロッパチャンピオンのプロ棋士に5連勝したというものであった。」
古い技術のようですが、「モンテカルロ木探索」という技術が使われているようです。
さらに、新しい手法を加えたと記事は伝えています。
詳しいことは、論文を追う必要があるようです。
そもそも「モンテカルロ木探索」がよくわかってないので、調べました。
素人向けに簡単に説明すれば、どうも
「囲碁の打ち手を先先とシミュレーションして、勝てそうな手を選ぶ」
というもののようです。
コンピューターだからできることと思いました。