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Laut DeepMind verwendet AlphaZero eine Monte-Carlo-Baumsuche und prüft etwa 60.000 Stellungen pro Sekunde, im Gegensatz zu 60 Millionen bei Stockfish. In Seoul spielte im März 2016 der Weltmeister im Go gegen ein KI-Programm. https://t.co/ZJDoaon5z0. AlphaZero is not. Dezember 2018 in der Zeitschrift Science. Nach 12 Stunden Selbstlernen gewann AlphaZero 90 von 100 Spielen gegen Elmo, verlor acht und zwei gingen Unentschieden aus. Von 100 Spielen mit klassischer Startaufstellung gewann AlphaZero 25 Spiele mit weißen Figuren, dreimal mit Schwarz und erzielte 72 Unentschieden. Bild von DeepMind via Science. Differences between AZ and AGZ include:[1], Comparing Monte Carlo tree search searches, AlphaZero searches just 80,000 positions per second in chess and 40,000 in shogi, compared to 70 million for Stockfish and 35 million for elmo. Zudem verspricht sich Kröger bessere Vorhersagen an den Finanzmärkten durch den verstärkten Einsatz künstlicher Intelligenz. • Jörg Breithut: Künstliche Intelligenz AlphaZero – In vier Stunden zum Schachweltmeister. Das neue Ergebnis kommt auf den Tag genau ein Jahr nachdem DeepMind das Ergebnis des ersten Duells gegen Stockfish veröffentlicht hat. The version of Stockfish used is one year old, was playing with far more search threads than has ever received any significant amount of testing, and had way too small hash tables for the number of threads.

Ich glaube, dass der Prozentsatz an Unentschieden in einem Spiel mit gewöhnlichen Bedingungen viel höher gewesen wäre.“, Im Vergleich zu Schach ist das japanische Shōgi ein komplexeres Strategiespiel in Hinblick auf die Anzahl möglicher Züge, da es auf einem größeren Brett und mit mehr Figuren gespielt wird und da die meisten geschlagenen Figuren nahezu überall eingesetzt werden können. [4] They further clarified that AlphaZero was not running on a supercomputer; it was trained using 5,000 tensor processing units (TPUs), but only ran on four TPUs and a 44-core CPU in its matches.[19]. "It's not only about hiring the best programmers. AlphaZero is a generic reinforcement learning algorithm – originally devised for the game of go – that achieved superior results within a few hours, searching a thousand times fewer positions, given no domain knowledge except the rules. Für das Anlernen des künstlichen neuronalen Netzwerks wurden 64 TensorFlow Processing Units (TPU) der zweiten Generation verwendet. Einmal sogar bei einer Zeitquote von 10:1.Laut DeepMind besiegte Alpha Zero sogar die "neueste Entwicklungsversion" von Stockfish mit nahezu identischen Ergebnissen wie im Match gegen Stockfish 8. AlphaZero(アルファゼロ)は、DeepMindによって開発されたコンピュータプログラムである。汎化されたAlphaGo Zeroのアプローチを使用している。 2017年12月5日、DeepMindチームはAlphaGo Zeroのアプローチを汎化したプログラムであるAlphaZeroの論文をarXiv上で発表した。AlphaZeroは24時間以内にチェス、将棋、囲碁の世界チャンピオンプログラムであるStockfish、elmo、3日間学習させたAlphaGo Zeroを破るレベルに達した[1]。AlphaZeroは、オープニングブック(序盤定跡データベース)とエンドゲームの表(終盤を解析したデータベース)を参照せずに、4時間の自己対戦だけでStockfishを凌駕した[2][3]。, それまでチェスおよび将棋のAIで一般的であったアルファ・ベータ探索ではなく、囲碁AIで成功を収めたモンテカルロ木探索(モンテカルロ法の応用)とディープラーニングをこれらのゲームに対して適用しても強いAIが作れることを実証した。, AlphaZero (AZ) は、AlphaGo Zero (AGZ) アルゴリズムのより汎化された変種であり、囲碁とともに将棋とチェスがプレーできる。AZとAGZとの間の違いには以下の内容が含まれる[1]。, 囲碁を8時間自己学習した後に前バージョンのAlphaGo Zeroと対戦して、AlphaZeroは60勝40敗であった[4]。, 将棋プログラムelmoとの100局において、AlphaZeroは90勝8敗2分であった[4]。このとき、思考時間はチェス同様一手ごとに1分与えられた。, AlphaZeroとStockfishとのチェス対局において、それぞれのプログラムは一手ごとに1分の思考時間が与えられた。AlphaZeroは白(先手)で25勝、黒(後手)で3勝し、残りの72局で引き分けた[4]。, AlphaZeroはStockfishを初めて打ち負かしたプログラムではない。Komodo(英語版)と呼ばれるプログラムが、2017年のそれより前にStockfishを破っていた[4]。Komodoのラリー・カウフマン(英語版)はAlphaZeroの勝利を重要視せず、「AlphaZeroは効果的に自分のオープニングブックを構築しているので、オープニングブックを用いるトップエンジンに対してよりフェアに戦えたのだろう」と主張した[5]。, 新聞は、訓練にわずか4時間しかかからなかったとの大見出しを付けた: 『朝食と昼食の間と大差ない時間でやってのけた』[2][6]。WIRED誌は、AlphaZeroを「初のマルチスキルAIボードゲームチャンピオン」として大々的に宣伝した[7]。AI専門家のJoanna Bysoは、Googleは「パブリシティ(宣伝)の才覚」によって競合他社に対して有利な立場に立ったと述べた。「すぐれたプログラマーを雇えるだけではありません。AI部門に注目する各国政府や規制当局者との交渉においてできる限り強い立場に立つ上でも有益なので、非常に政治的でもあるのです。」[4], オランダのチェスグランドマスターであるピーター・ハイネ・ニールセン(英語版)はBBCのインタビューに対して、「私はいつも、人間より優れた生命が地球に降り立ち、チェスをどうプレーするのか見せてくれたらどんな風になるのだろうと思っていました。今、わかりました」と語った[4]。ノルウェーのグランドマスターであるヨン・ルズヴィ・ハンメル(英語版)はAlphaZeroの特徴について、深遠なポジショナルプレイ(駒の位置を良くする指し方)を用いながらの「常軌を逸した攻撃的チェス」と述べた[2]。, “Entire human chess knowledge learned and surpassed by DeepMind's AlphaZero in four hours”, http://www.telegraph.co.uk/science/2017/12/06/entire-human-chess-knowledge-learned-surpassed-deepminds-alphazero/, “DeepMind’s AI became a superhuman chess player in a few hours, just for fun”, https://www.theverge.com/2017/12/6/16741106/deepmind-ai-chess-alphazero-shogi-go, “'Superhuman' Google AI claims chess crown”, http://www.bbc.com/news/technology-42251535, “Google's AlphaZero Destroys Stockfish In 100-Game Match - Chess.com”, https://www.chess.com/news/view/google-s-alphazero-destroys-stockfish-in-100-game-match, “Google's DeepMind robot becomes world-beating chess grandmaster in four hours”, https://www.thetimes.co.uk/article/google-s-deepmind-alphazero-becomes-world-beating-chess-grandmaster-in-four-hours-hcppp9vr2, “Alphabet's Latest AI Show Pony Has More Than One Trick”, https://www.wired.com/story/alphabets-latest-ai-show-pony-has-more-than-one-trick/, https://ja.wikipedia.org/w/index.php?title=AlphaZero&oldid=79375090, (チェスと異なり)囲碁は任意の鏡映と回転下で対称である。AGZはこれらの対称性をうまく利用するようにプログラムされている。AZはされていない。, (囲碁と異なり)チェスには引き分けがある。したがって、AZは引き分けの可能性が考慮できる。. [1][2][3] The trained algorithm played on a single machine with four TPUs. Wenn ihr auf das Bild klickt, bekommt ihr eine größere Version. Chess.com Computer Chess Championship (CCC). Die Ergebnisse sind jedoch noch faszinierender, wenn man die Fähigkeit künstlicher Intelligenz, das allgemeine Gameplay zu meistern, in Betracht zieht. Human grandmasters were generally impressed with AlphaZero's games against Stockfish. Dieser geht nicht sämtliche Möglichkeiten künftiger Spielsituationen durch, sondern nur die wahrscheinlichsten. In 100 shogi games against elmo (World Computer Shogi Championship 27 summer 2017 tournament version with YaneuraOu 4.73 search), AlphaZero won 90 times, lost 8 times and drew twice. Laut DeepMind wurden 5.000 TPUs (Googles Tensor Processing Unit, ein anwendungsspezifischer integrierter Schaltkreis für künstliche Intelligenz) verwendet, um die ersten Partien gegen sich selbst zu generieren und dann wurden 16 TPUs zum Trainieren der neuronalen Netzwerke verwendet. Dezember 2018 die genaue Version nicht angegeben. 210 Partien veröffentlicht, die ihr hier herunterladen könnt. AlphaZero compensates for the lower number of evaluations by using its deep neural network to focus much more selectively on the most promising variation. ", "DeepMind's MuZero teaches itself how to win at Atari, chess, shogi, and Go", Chess.com Youtube playlist for AlphaZero vs. Stockfish, https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=AlphaZero&oldid=977537226, Short description is different from Wikidata, All Wikipedia articles written in American English, Creative Commons Attribution-ShareAlike License, AZ has hard-coded rules for setting search. However, it was the style in which AlphaZero plays these games that players may find most fascinating. Go (unlike chess) is symmetric under certain reflections and rotations; AlphaGo Zero was programmed to take advantage of these symmetries. "Fawn-pawns" werden im CCC Slang Bauern genannt, die einsam und alleine im gegnerischen Territorium stehen und die Bewegungsfreiheit des Gegners einschränken. Tord Romstad, einer der leitenden Entwickler von Stockfish, publizierte auf Chess.com folgenden Kommentar: “The match results by themselves are not particularly meaningful because of the rather strange choice of time controls and Stockfish parameter settings: The games were played at a fixed time of 1 minute/move, which means that Stockfish has no use of its time management heuristics (lot of effort has been put into making Stockfish identify critical points in the game and decide when to spend some extra time on a move; at a fixed time per move, the strength will suffer significantly). Bei den zweiten 10 wurden Eröffnungen der 2016 TCEC (Top Chess Engine Championship) gespielt. AlphaZeroの論文は世界に衝撃をもたらしました。曰く、ディープラーニングと強化学習で作られた評価関数は激烈に強く、囲碁だけでなく、チェス・将棋でも人間を超え最強のソフトを超えたと。 人間 vs コンピュータに終止符を打ち最後まで絶対的強さを魅せつけたPonanza、そ … [2] Former champion Garry Kasparov said "It's a remarkable achievement, even if we should have expected it after AlphaGo.

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