24/02/22 18:22:21.10 EDL3aPyM.net
>>118 コメントありがとうございます
京都大学 化学研究所 2017 黄檗No47
京都大学 名誉教授 年光 昭夫氏
「当時の世界トップレベルのコンピューターはプロ棋士に3子くらい（ほぼ私と同じ）で、互先で勝つにはあと十年位かかるだろうと言われていたので、大変驚きました」って
”プロ棋士に3子くらい（ほぼ私と同じ）”は、町の囲碁道場ではアマトップクラスでアマ９段で十分通用する
大変驚きました ；ｐ）
(参考)
URLﾘﾝｸ(repository.kulib.kyoto-u.ac.jp)
京都大学 化学研究所 2017 黄檗No47
京都大学 名誉教授 年光 昭夫（元 複合基盤化学研究系 学際連携融合 教授）
Nature誌と囲碁昨年一月のNature誌に、Google社が開発したコンピューターが囲碁の欧州チャンピオンに互先で5連勝した、との内容を含む論文が掲載されました。
当時の世界トップレベルのコンピューターはプロ棋士に3子くらい（ほぼ私と同じ）で、互先で勝つにはあと十年位かかるだろうと言われていたので、大変驚きました。
ただ、これだけではNature誌に 掲載される訳もなく、論文の骨子はDeep learningという新しい学習法と、新しいアルゴリズムの開発のようでした。
前者は囲碁の技量上達に、後者は検討する着手点の発見に用いられたようです。
過去の情報を全て蓄積したうえで、それを判断材料にして自己対局を重ね、勝率の良い着手を学習するという、まさに革命的な自己学習法と言えるでしょう。
コンピューターの技量はさらに進歩し、現在では世界のトッププロを上回る、との説もあります。
人間の頭脳の使い方を考察の対象にしている私の方法論とは対極にある研究ではありますが、彼らの手法では上達の限界はあるのか、など、興味は尽きず、今後の推移を見守りたいと考えています。