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BRAIN and NERVE Volume 71, Issue 7 （July 2019）

BRAIN and NERVE 71巻7号（2019年7月発行）

Japanese English

増大特集人工知能と神経科学

ディープラーニングとAlphaGo Deep Learning and AlphaGo 吉田裕之 ¹ Hiroyuki Yoshida ¹ ¹ジャパンシステム株式会社 ¹Japan Systems Co., Ltd. キーワード：機械学習 , ディープラーニング , 人工ニューラルネットワーク , モンテカルロ木探索 , コンピュータ囲碁 , machine learning , deep learning , artificial neural network , Monte Carlo tree search , computer Go Keyword: 機械学習 , ディープラーニング , 人工ニューラルネットワーク , モンテカルロ木探索 , コンピュータ囲碁 , machine learning , deep learning , artificial neural network , Monte Carlo tree search , computer Go pp.681-694

発行日 2019年7月1日 Published Date 2019/7/1

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1416201340

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参考文献 Reference

2015年に情報処理学会が日本将棋連盟への挑戦の終了を宣言したとき，将棋よりも場合の数がはるかに多い囲碁では，コンピューターが人間のプロ棋士に追いつくのにはさらに20年以上かかると目された。ところが同じ年に論文発表されたAlphaGoが，2017年には世界チャンピオンを3戦全勝で下してしまった。本論では，AlphaGoが採用した人工知能技術，特にディープラーニングを解説し，神経科学との関連について考察する。

Abstract

When the Information Processing Society of Japan (IPSJ) declared the end of the challenge to the Japanese Shogi Association in 2015, the belief was that it would take more than 20 years for computers to catch up with human professional Go players, as Go is far more complex than shogi from a combinatorial perspective. However, AlphaGo, whose paper was just published the same year, beat the Go world champion in all three games in 2017. In this paper, we describe the artificial intelligence methods adopted by AlphaGo, especially deep learning, and consider their relationship with neuroscience.