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[BOOKデータベースより]
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。
１ アルファ碁の登場
[日販商品データベースより]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
【本書の概要】
本書は学術論文（NatureやGoogleのサイト）などで提供されている難解なアルファ碁およびアルファ碁ゼロの仕組みについて、
著者がとりまとめ、実際の囲碁の画面を見ながら、
アルファ碁およびアルファ碁ゼロで利用されている深層学習や強化学習の仕組みについてわかりやすく解説した書籍です。
特にデュアルネットワークはまったく新しい深層学習の手法で国内外の技術者の関心を集めています。
本書を読むことで、最新AIの深層学習、強化学習の仕組みを知ることができ、
自身の研究開発の参考にできます。また著者の開発したDeltaGoを元に実際に囲碁AIを体験できます。
【増補改訂のポイント】
Chapter1から5の部分は、よりわかりやすく内容を加筆修正しています。
またChapter6はアルファ碁ゼロに対応しています。
改訂にあたり、色数も2Ｃに変更。よりわかりやすいビジュアルになっています。
【対象読者】
人工知能関連の開発者、研究者
【著者プロフィール】
大槻知史（おおつき・ともし）
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）。
【監修者プロフィール】
三宅陽一郎（みやけ・よういちろう）
デジタルゲームの人工知能の開発者。京都大学で数学を専攻、大阪大学大学院物理学修士課程、
東京大学大学院工学系研究科博士課程を経て、人工知能研究の道へ。
ゲームAI開発者としてデジタルゲームにおける人工知能技術の発展に従事。
国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立（チェア）、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員。
共著『デジタルゲームの教科書』『デジタルゲームの技術』『絵でわかる人工知能』（SBクリエイティブ）、
著書『人工知能のための哲学塾』（BNN新社）、『人工知能の作り方』（技術評論社）、
『ゲーム、人工知能、環世界』（現代思想、青土社、2015年12月）、
最新の論文は『デジタルゲームにおける人工知能技術の応用の現在』（人工知能学会誌 2015年、学会Webにて公開）。