コンピューター囲碁ソフトについて語るスレ51
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コンピューター囲碁ソフトについて語るスレ52
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コンピューター囲碁ソフトについて語るスレ51
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天頂の囲碁6 (2016/6/3) ttps://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=52205
世界最強銀星囲碁17 (2016/12/16) ttp://www.silverstar.co.jp/product/gigo17
NEW囲碁塾 七段道場 (2015/12/18) ttp://www.magnolia.co.jp/products/game/sdi/12/index.htm
最強の囲碁 名人への道 (2015/1/30) ttp://www.unbalance.co.jp/igo/sigoMeijin/
碁神王 (2014) ttp://www.ntkr.co.jp/igo/soft/goshinnou/
天頂の囲碁 詰碁道場 (2013/7/19) ttps://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=22061
AI囲碁 Version 19 (2011/4/1) ttp://game.e-frontier.co.jp/ai/igo19/
【廉価版】
マイナビBEST 天頂の囲碁2 (2013/5/17) ttps://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=22059
銀星囲碁 Premium3 (2012/4/27) ttp://www.magnolia.co.jp/products/game/ssigp/3/index.htm
世界最強銀星囲碁10 NEWスタンダード(2012/3/16) ttp://www.silverstar.co.jp/02products/gigo10newst/
本格的シリーズ 最強の囲碁 新・高速思考版(2011/7/1) ttp://www.unbalance.co.jp/honkaku/sigo_kousoku2/
世界最強銀星囲碁 Super PLATINUM 3 (2011/4/6) ttp://www.junglejapan.com/products/game/silverstar/igo/
AI囲碁 GOLD 3 (2010/3/19) イーフロンティア ttp://game.e-frontier.co.jp/ai/igo_gold3/
Zenith Go 6 (天頂の囲碁6) (2016/10/26) ttps://www.dlmarket.jp/products/detail.php?product_id=425780
Crazy Stone Deep Learning The First Edition (2016/5/16) ttp://www.unbalance.co.jp/igo/eng/
The Many Faces of Go, Version 12 ttp://www5.smart-games.com/manyfaces.html
【PC以外】
Crazy Stone (色々) ttps://www.remi-coulom.fr/CrazyStone/
Champion Go 〜Crazy Stone〜 (2014/1/7) ttps://play.google.com/store/apps/details?id=jp.co.unbalance.android.igoen&hl=jp
マイナビBEST天頂の囲碁 PS3 (2013/4/25) ttps://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=22056
NiceGo (2012/10/9) ttps://itunes.apple.com/jp/app/nicego/id565290102?mt=8
Rock54: Caution(BBR-MD5:44fdea313dbaa0c7c3da55ba3b81c521) 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:44fdea313dbaa0c7c3da55ba3b81c521)
※単体で対局可能なもの
平塚の囲碁六段+ ttp://www.vector.co.jp/soft/winnt/game/se515707.html
平塚の囲碁四段 ttp://www.vector.co.jp/soft/winnt/game/se513389.html
彩 (モンテカルロ以前の版) ttp://www.yss-aya.com/aya634.zip
勝也(13路盤のみ) ttp://homepage1.nifty.com/Ike/katsunari/
囲碁九路盤ゲーム ttp://www.nihonkiin.or.jp/lesson/GoGame/
igowin(9路のみフリー) ttp://www.smart-games.com/igowin.html
バリュー囲碁4 無料版 ttp://www.vector.co.jp/soft/win95/game/se428339.html
Champion Go Entry Edition (Crazy Stone) ttps://itunes.apple.com/us/app/id493197735
Leela ttps://sjeng.org/leela.html
※思考部(GTPエンジン)だけで別途GoGuiなどのフロントエンドが必要なもの
Rn (RayのNN強化版) ttps://github.com/zakki/Ray/tree/nn
Ray ttps://github.com/koban6/Ray
oakfoam (NiceGoの思考部) ttp://oakfoam.com/
Pachi ttp://pachi.or.cz/
Fuego ttp://sourceforge.net/projects/fuego/
MoGo (Linux用) ttps://www.lri.fr/~teytaud/mogo.html
GNU Go ttp://www.gnu.org/software/gnugo/download.html
Orego (Java) ttps://sites.google.com/a/lclark.edu/drake/research/orego
AQ ttps://github.com/ymgaq/AQ
※WEBブラウザ上で対局
オンライン囲碁コスミ ttp://www.cosumi.net/
Play Go Against a Deep Neural Network ttps://chrisc36.github.io/deep-go/
※棋譜編集、データベース作成、GTPエンジンのフロントエンド等
MultiGo ttp://www.ruijiang.com/multigo/
ttp://multigo.client.jp/ 日本化パッチ (少し古い)
棋院エディタ (分岐があるとハングアップする) ttp://www.nihonkiin.or.jp/kiin_editor/
Drago ttp:www.godrago.net
ユキノシタ ttp://www.unitarou.org/igo/Yukinoshita.html
茶”碁 ttp://jago.yamtom.com/
Goban (MacOSX用) ttp://www.advansteps.com/macxtreme/mac_os_x_software/344.html
GoGui (Java) ttp://gogui.sourceforge.net/
sabaki ttp://sabaki.yichuanshen.de/
コンピュータ将棋や囲碁の掲示板 ttp://524.teacup.com/yss/bbs
コンピュータ囲碁フォーラム ttp://www.computer-go.jp/indexj.html
Zenの開発チームの代表のホームページ(いくつかの論文の邦訳がある) ttp://www.geocities.jp/hideki_katoh/
KGS Go Server(部屋/部屋のリスト/ソシアル/Computer Go でソフトと対局できる) ttp://www.gokgs.com/
※英語
computer-go mailing list ttp://www.computer-go.org/mailman/listinfo/computer-go/
Wikipedia ttp://en.wikipedia.org/wiki/Computer_Go
Human-Computer Go Challenges(人間対コンピュータの対局一覧) ttp://www.computer-go.info/h-c/
Sensei's Library ttp://senseis.xmp.net/?ComputerGo
※AlphaGo
Google DeepMind: AlphaGo ttp://www.deepmind.com/alpha-go.html
Natureの論文 "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search"
ttp://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/abs/nature16961.html
論文と同じ内容 ttps://storage.googleapis.com/deepmind-data/assets/papers/deepmind-mastering-go.pdf
Google DeepMind YouTube Channel ttps://www.youtube.com/c/DeepmindAI
AlphaGo vs Fan Hui 棋譜 ttps://gogameguru.com/alpha-go-fan-hui/
囲碁プレミアム イ・セドル九段 vs アルファ碁
第1局 https://youtu.be/LReWnaQy8-c
第2局 https://youtu.be/GASNG1n7XTI
第3局 https://youtu.be/gPTJLdzOUAg
第4局 https://youtu.be/CIRgVdwXrnI
第5局 https://youtu.be/8v_J2chgLqc
※姉妹スレ
市販囲碁ソフトについて語るスレ3
http://tamae.2ch.net/test/read.cgi/gamestones/1492580688/
テンプレここまで
アフィリエイト目的にテンプレを改変してはいけません
強くなった理由が分かりません。
深層学習とかを取り入れたのですか。
深層学習が有効だとアルファ碁が証明してくれて取り入れたおかげですね
深層学習自体は前からやってますが膨大な量でやらなかったので効果が得られませんでした
ZENもだいぶお金かけてますが、個人でやってるRNとかAQは凄いですよ
https://deepmind.com/blog/alphago-zero-learning-scratch/
ただ棋譜は公開されてないので本当にゼロからかどうかは不明
本当にゼロからならかなり特殊な打ち方になってるはずなのですぐ分かると思う
たった10日でレート4000を超えるみたいだがなぜかカケツ戦では使えず
毎回発表から数ヶ月たってからほら言ったとおりでしょって証拠を後付けで出してくるのでまた同じパターンだと思われる
論文の最後に棋譜あるよ
一番いい方法がいつも最初に見つかってれば、囲碁で人間がコンピュータに負けることもなかったかもね
ありがとう見てみた
不思議と人間と同じ記譜しかないんだな
人間みたく辺も中央も難しくて理解できなくて隅から打ってるのかね？
更に不思議なのはなぜ同じような記譜が沢山出てこないんだろうか？
それが最善だったんだからAIが自分で学習したなら同じ手順ばかり出てくるだろう
どこがZEROベースなのか記譜からじゃ全く分からないね
コンピューター囲碁ソフトについて語るスレ52
http://medaka.5ch.net/test/read.cgi/gamestones/1508253193/
1 名無し名人 2017/10/18(水)
コンピューター囲碁ソフトについて語るスレ52
http://medaka.5ch.net/test/read.cgi/gamestones/1508065320/
1 名無し名人 2017/10/15(日)
市販囲碁ソフトについて語るスレ5
http://medaka.5ch.net/test/read.cgi/gamestones/1500985978/
最善というより勝ちやすい手で学習してるはずだから
不利だと思う側が変化するんじゃないの？
自分対自分な訳だから有利不利の意見も一致してるだろうし
最初の数十手は意図的にいろんな手を打つようにしてると書いてあった
変化するということは「大差無い」ということ
やっぱりそうなのね
序盤はAIが打ってるのか分からないんだね
プライドを保ちたいなら、この段階のZEROと戦えばいいんじゃないのｗ
だってCPUのみでプロの中堅クラスを市販出来るんだし
ディープマインドはTPU使わなきゃプロにも勝てないんじゃないか?
素で3000位だろ?
公開も出来ないし
凄いのはその1500年かかるものを技術で補ってる個人開発者達だろう
計算資源の問題はここ二三年の問題であって10年後にはmasterクラスのソフトも個人開発者でも手軽に出来るだろう
井山、チクン、よしお
ゼロとやってみれ
何子まで打ち込まれるか
べつにZEROである必要もないけどな
ZEN相手に何市まで打ち込まれるか見てみたいわ
数年では計算資源は追いつかないけど仮に5年とか10年で今のグーグルに追いつけるとして5年かかるっての忘れてない？
その間持ってる資源で試行錯誤してそれに近づける、もしくは追い越す技術力の方が凄いと思うけどね
それに昔と今では性能の上がり方は違うでしょ
titinxp40台分をgpu数台で補えるのに何年かかることやら？
ハードウェア性能の話だけだからアルゴリズムの改善はどうなるかわからんけどもtitanxp40台分の性能を10年後も個人が使えないとしたら社会にとって大きな打撃となるだろうね そこまで技術的進歩が鈍化したら
10年なら行けるかもしれないけどこれ動かすためだけだからね
学習にはその何倍も必要でそれでも40日もかかるんだよ
作って公開してもらわないと殆ど無理だよ
>>31
それが本当だとしても2台必要ってきつくね？
gtx1080一台くらいになってもらわんと気軽にはできないよね
今は更に鈍化してるしそんなに進歩できるか怪しいけど
序盤色んな手を打たせるのは過学習を防ぐための当たり前のことだとおもうが
こういう雑魚が便乗するのどうにかならないのかね？
件のAQの開発の人は1080の二枚構成だしちょっと気合入った個人でも十分手に入れられる構成だと思う
あと30PFLOPSくらいの性能らしいけど来年には日本の研究機関がそれの10倍くらいの能力のシステムを導入するとか
10年後には手元におけなくても手軽に利用できる環境になっててもおかしくないのでは？
強さだけで騒いでいては何も進歩しない
AIがどのような基準で着手を選んでいるのかが大事
ZEROはZEROのままでアホほど棋譜を残してくれたらいいよ
人のレベルじゃ石の形でなきゃ成長はできまい
レーティングはあまり意味がないよ
自分より強いのが出てこない限り上がり続けるんだし
いやR5000ってR3500に対してどれくらいの勝率か分かっていってんの？
ベータ碁だと弱そうだし
井山の天敵になる
だから勝率関係ないじゃん
東洋でも幽玄でも勝ちまくってレーティングは上がりっぱなしだろう
5番勝負でやればどのソフトだって人間にほぼ100%だし勝率など無意味
グーグル見たく根拠出さないなら言ったもん勝ちでしょ
α碁なんて神の領域だろうからあんまありがたくねえ。
お手軽に対戦できんし。
レート的には3650ぐらいの柯潔九段ぐらいという推定になるけど、柯潔九段が幽玄でそれぐらいの勝率で本当に勝てるのかというのは疑問ではある。
幽玄の間でプロ棋士相手にDeepZenGoは100連勝以上を二回もしてるけど、いくら強いとはいえ人間は果たしてそんな連勝できるんだろうか。
柯潔よりは強いって
レーティングの仕組みにもよるが、普通は
無敗でない限りあり得ない
ゼンはそこそこの頻度で負けてるのでレーティングの算出は可能
上位は殆どレーティング変動しないし
そのお陰でレートが離れた人に負けても井山は五位に入れるわけだし
アルファゼロは5000超えてて、絶芸とかDeepZenが3800位というのは凄い違和感ある
治せない欠陥でしか負けないんだしどれも5000超えてると思うが
同じスペックで対戦させればすぐ分かるのに出てこないしな
レーティング
ファン・フイ戦のAlphaGo 3168
井山七冠 3554
柯潔 3667
イ・セドル戦のAlphaGo 3739
AlphaGo Master 4821
AlphaGo Zero 5185
グーグルがAlphaGo ｍasterはセドル戦の時の旧AlphaGoに4子で勝てるって言っていたよ。
セドル戦の時の旧AlphaGoと柯潔が互角だとしてAlphaGo ZeroはAlphaGo ｍasteに勝率89％で一子は強いだろうから柯潔に５子です。
https://deepmind.com/blog/alphago-zero-learning-scratch/
AlphaGo Zeroレーティング5000以上です。
AlphaGo ZeroはAlphaGo Masterに勝率89％だそうです。
AlphaGo Zeroはレーティング5000以上、普通に考えてトッププロに5子でしょ。
客観性がないと
Core i7の家庭のPCだと1日でどのくらい強くなるんだろ？
毎日勝負して何日後に負けるだろ？
あと、前回と比較して、どのあたりのアルゴリズムを変えることで大幅に強くなったんだろ？
0.4秒*100手*25000局で1ループ11日かかる
自己対局とは別にDCNNの学習やネットワークの測定にも時間かかるし、GPUなければ数十倍の時間かかる
殆ど誰も真似出来ないし検証も出来ないもの発表してやってみるか?って思う人出てくるんだろうか?
別に碁なんかで再現する必要はないからね
金持ってる人になんか儲かりそうって思わせるためじゃない？
それに、「同じ方法で人間の棋譜使った状態」の強さが分からなければ比較対象としてあまり意味がない
マスターはすでに人間と対局して全勝という結果と棋譜を残している既知の存在だから比較対象として意味がある
ただ一つ言えることは、カケツｖｓアマチュア王者の対決でも100勝0敗は難しいということだ
1dと4dの互いで1dが勝つこと100回に一回あるか
100手ずつ打った上で1目の差が埋まらないってレベルで起こってることなんで、
人間と違って波があるわけでもないから、
先に発狂したほうが負けると言ってもいいくらいの精度の形勢判断が求められる。
今のところ人間レベルでは手合い割りで棋力差は測れるけど、
人を超えたAIが二子や三子で打ったらどうなるかがポイントになるんで、
DZGゼロを作って、二子置き三子置きさせれば、
レーティングの水平線効果の存在も多少わかるかもしれない。
やっぱ世界トップクラスとZEROは少なくとも5子差はありそうだな
カケツ版ではいくらか負けてるので力が近ければ取りこぼしは必ず出る
ファン・フイ戦のAlphaGo 3168
井山七冠 3554
柯潔 3667
イ・セドル戦のAlphaGo 3739
AlphaGo Master 4821
AlphaGo Zero 5185
試合数が不安定過ぎてあれ参考にするとか素人かよって思ってしまう
日本人がやってるレーティングの方が確かだぞ
井山31位だし
井山は4位だよ。
https://www.goratings.org/ja/
今のままZEROの学習方法パクった方が強くなるでしょ
マスターだってZEROの学習方法でやればだいぶ強くできたろ
ZEROをアピールしたいから強くなっちゃ困るだろうけど
イ・セドル戦のAlphaGo 3739
AlphaGo Master 4821 ←カケツ戦のアルファ碁はこれと同等以上だよ。。セドル戦のアルファ碁とはレーティングが1000以上も違う。
AlphaGo Zero 5185 ←セドル戦のアルファ碁に100戦100勝。当たり前だけど。
変化が複雑だって事だな。
ヨセをちゃんとするための終盤用AIとのちゃんぽんがAlphaGo以外から出てくるのだろうな
DeepMindはそういうの興味ないだろう
最善にヨセるAIは待たれる所だな
今は勝つことしか教えられてないのでヨセが酷いからな
モンテカルロでは読みがないから無理。
モンテカルロツリーサーチなら読み成分があるから理屈の上では可能。
現実には、MCTSはツリー構造をメモリー上に展開するから、残り２０手
くらいのを真面目に展開しちゃうとメモリーがいくらあっても足りない事に。
そこで、UCTのパラメータ調整でメモリーに収まるように読み筋を絞り込ん
でいく方向にチューニングする羽目になって、読み切る事が不可能になる。
min-Max系ならメモリー食わないんだけどね。
かなり強いな
まじでどこのなんだろう?
oakfoamはNGだったし
同じ名前じゃないと出てても分からないけど
公開してくれるだと良いね
https://www.igoshogi.net/ai_ryusei/01/
従来の力ずく終盤探索でヨミは可能なはずだけどな
アルファ碁が出ないなら優勝はdeeｐzengoか絶芸でしょ。
スペック制限あったらZENが100%勝つから絶対でないだろうけど
対ソフトだしCGIが本命かな
強さの点においては時間の無駄だしね
グーグルは汎用性をアピールしたいんだろうけど既存を強化した方が効果的なのは誰の目にも明らかだし
騙される人がいるのかどうか?
佐々木勇気は普段はコンタクトかカラーコンタクトをしています。
カラコンをすると目玉が黒くなり大きく見えます。
目つきが鋭い人、目がモデルや芸能人のような人はカラコンをしてる可能性が高いです。
記憶力が異常にある直観像記憶(映像記憶)ができる人はメガネ障害者の人が多いです。
東大生や記憶力のチャンピオンはメガネ障害者ばかりです。
東大医学部はアスペばかりです。
佐々木勇気 五段
http://i.imgur.com/K■iBZMLR.jpg
http://i.imgur.com/S■fDFbYJ.jpg
http://i.imgur.com/Y■6F7uy4.jpg
三浦弘行 九段 A型
http://i.imgur.com/L■tTioZz.jpg
佐藤紳哉 七段
http://i.imgur.com/W■UGvq4p.jpg
先崎学 九段
http://i.imgur.com/c■F2xnnF.jpg
メガネなし
http://i.imgur.com/3■PJ57Lc.jpg
行方尚史 八段
http://i.imgur.com/n■jCcI44.jpg
メガネなし
http://i.imgur.com/9■srW23h.jpg
橋本崇載 八段
http://i.imgur.com/6■9d12cl.jpg
メガネなし
http://i.imgur.com/u■dmCfFJ.jpg
久保利明 九段
http://i.imgur.com/y■qTE4YU.jpg
メガネなし
http://i.imgur.com/a■T9yGcQ.jpg
■メガネはメガネ障害者です
将棋や囲碁はメガネ障害者ばかり
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