アルファ碁ゼロで利用されている深層学習・強化学習の仕組みがわかる！

２０１７年５月、アルファ碁と柯潔（カ・ケツ）九段の最終決戦が行われ、アルファ碁の３連勝となりました。アルファ碁の進化はこの後も続き、２０１７年１０月にはアルファ碁ゼロに関する論文が発表、従来のアルファ碁に１００連勝したことが報告されました。このように人工知能の技術は日進月歩で進んでいます。人工知能において最近注目されているのは、機械学習・深層学習・強化学習の分野です。本書は科学ジャーナル誌『Ｎａｔｕｒｅ』に掲載されたアルファ碁およびアルファ碁ゼロに関する難解な学術論文を、著者が読み解き、アルファ碁に利用されている深層学習や強化学習、モンテカルロ木探索、およびアルファ碁ゼロに利用されているデュアルネットワークの仕組みについて、わかりやすく解説した書籍です。本書を読むことで、最新の人工知能の技術がアルファ碁およびアルファ碁ゼロにどのように利用されているかを知るとともに、人工知能の技術を研究開発に生かすためのヒントが得られます。
もくじ情報：１　アルファ碁の登場；２　ディープラーニング―囲碁ＡＩは瞬時にひらめく；３　強化学習―囲碁ＡＩは経験に学ぶ；４　探索―囲碁ＡＩはいかにして先読みするか；５　アルファ碁の完成；６　アルファ碁からアルファ碁ゼロへ；Ａｐｐｅｎｄｉｘ１　数式について；Ａｐｐｅｎｄｉｘ２　囲碁プログラム用のＵＩソフト「ＧｏＧｕｉ」およびＧｏＧｕｉ用プログラム「ＤｅｌｔａＧｏ」の利用方法

大槻　知史(オオツキ　トモシ)
２００１年東京大学工学部計数工学科卒業。２００３年同大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻修士課程修了。以降、機械学習・最適化などの研究開発に取り組む。ゲームＡＩプログラマとしては、２００１年より、囲碁・将棋プログラムの開発に従事。著者の開発した将棋プログラム「大槻将棋」は、２００９年世界コンピュータ将棋選手権にて第２位。博士（情報理工学）