１９９７年。IBM社が作ったチェスＡＩ『ディープ・ブルー』が人類最強のガルリ・カスパロフ（当時のチェスの世界チャンピオン）を倒した時、将棋のプロ棋士の多くはこう言いました。 「将棋はチェスより複雑だから俺が生きてるあいだは負けない」。 その１６年後の２０１３年。山本一成さんが作った将棋ＡＩ『ポナンザ（Ponanza）』が佐藤慎一四段（当時）を倒した時、囲碁のプロ棋士の多くはこう言いました。 「囲碁は将棋より遙かに複雑だからコンピューターに負けることは絶対にない」。 しかしそのわずか３年後の２０１６年。ディープマインドが作った囲碁ＡＩ『アルファ碁（AlphaGo）』が世界トップ棋士の李世ドル（イ・セドル ※ドルは「石」の下に「乙」）を倒した時、全世界は大慌てしました。 「人間の仕事が機械に奪われる！」 日本国内では、電王戦の影響もあって将棋ＡＩがプロ棋士を破った時のほうが大きく報道された印象
"We cannot go against the trend. I think machines will beat humans someday. " "If I get defeated it might be negative for go and this is inevitable in this modern life. However, it will not destroy the value of go itself." （「私たちは時代の流れに逆らうことは出来ません。いつか機械は人間を打ち負かすでしょう」 「もし私が負けたら囲碁にとってはネガティブなことですが、これは現代社会では避けられないことです。 しかし、その敗北は囲碁自身の価値を損なうことはないでしょう」イ・セドル） Human-AI showdown begins 1 p.m. 2016年3月9日、"Alph
2006/02/17 興味がわいて作成 囲碁の場合 １．モンテカルロ法とは？ ２．モンテカルロ法を囲碁に適用すると？ ３．５路盤での結果 ４．９路盤と１９路盤の結果 ５．終局までの平均手数と平均目数、最大の手の目数 ６．実際の囲碁プログラムでのモンテカルロ法 ７．少し強く？したモンテカルロ法 ８．実際にモンテカルロ法で対局させてみると？ 将棋の場合はこちらを モンテカルロ法がコンピュータ囲碁ではちょっとしたブームらしいです 2005年9月のコンピュータオリンピックの囲碁の9路盤部門でモンテカルロ法を採用したフランスの囲碁プログラムが 好成績を収めました。（3位と5位、9チーム中） こんなお手軽でインチキくさい？方法がどこまで効果があるものか自分でも少し調べてみました。 １．モンテカルロ法とは？ モンテカルロ法、で真っ先に思い浮かべるのは、正方形の中に乱数
碁のレーティングについて 理論 理論は こちら 文中の図14のカラー版 当初は碁のレーティングについて考えていたことを軽くまとめるつもりが、 碁に限らぬ一般のレーティングに関する考察の部分が大半になって しまいました。数学や数値計算に関する多少の知識はありますが、 レーティングや統計に関しては素人なので、いわゆる車輪の再発明をたくさん していると思います。 実例 実例1 (iGo棋院、2004年7月〜12月) 実例2 (iGo棋院、2004年1月〜12月) 実例3 (プロ、2004年1月〜12月) 実例4 (プロ、2003年1月〜12月) 実例5 (囲碁きっず!、2004年1月〜12月、13路含む) 実例6 (将棋のプロ、2004年1月〜12月) 実例7 (iGo棋院、2005年1月〜12月) 実例8 (iGo棋院、2006年1月〜6月) 参考ページ KGSについてのページ 緑石のデータ保
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