AlphaZeroかぁ。

私が考えるAIに近いかもしれない。

人間の価値をよりも、手が広がりそう。

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AlphaZeroの誕生と背景

AlphaZeroは、Google DeepMindによって開発されたAIプログラムで、チェス、将棋、囲碁といったボードゲームのプレイにおいて人間や従来のAIを超える実力を持つプログラムとして注目を集めている。

AlphaZeroの誕生と背景

AlphaZeroは、特定のルールを持つゲームでAIが自ら学び、最適な戦略を見つけるために開発された。その前身であるAlphaGoは囲碁専用に設計されていたが、AlphaZeroは複数のゲームに対応できる汎用性を持っている点で異なる。

AlphaZeroの学習方法

AlphaZeroの最大の特徴は、教師なしの強化学習を用いた自己対局による学習である。AI同士が対戦を繰り返しながら、勝敗結果を基に評価関数を調整し、次第に高いレベルの戦略を獲得していく。

AlphaZeroは、ポリシーネットワークとバリューネットワークの2つのディープニューラルネットワークを使用する。ポリシーネットワークは最適な手を選択し、バリューネットワークは局面の勝率を予測する。この2つのネットワークを通じてAlphaZeroは自己対局を行い、試行錯誤を繰り返して勝率を上げていく。

モンテカルロ木探索（MCTS）との連携

AlphaZeroはモンテカルロ木探索（MCTS）を用いて次の手を探索し、局面の評価に基づいて最適な手を選択する。MCTSはAIが将来の局面を見通し、最も有利な手を選ぶために活用されている。MCTSとニューラルネットワークの組み合わせにより、AlphaZeroは従来のAIを凌駕する戦略を生み出している。

AlphaZeroの応用と将来の可能性

AlphaZeroの革新的な技術は、ゲームAIの枠を超えて様々な分野に応用できる可能性を秘めている。特に、複雑な意思決定が求められる分野（例えば医療や物流の最適化）での利用が期待されている。また、AlphaZeroが示した自己学習の強力さは、今後のAI研究においても大きな影響を与えるだろう。

AlphaZeroは、人間の戦略や知識を超えて自らの力で最適な解を見つけ出す能力を持っている。この技術は、AIが人間社会に貢献できる新たな一歩を示しており、未来のAI研究の重要な基盤となるだろう。

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AlphaZeroの方式を採用することにする。完成すればいいけど。。。