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. Das Computerprogramm AlphaZero hat die bislang besten digitalen Versionen für die Spiele Schach, Go und Shogi (eine japanische Schachvariante) geschlagen – mit der immer gleichen Softwarearchitektur und denselben Algorithmen. [1], AlphaZero was trained solely via self-play, using 5,000 first-generation TPUs to generate the games and 64 second-generation TPUs to train the neural networks. [20] Former world champion Garry Kasparov said it was a pleasure to watch AlphaZero play, especially since its style was open and dynamic like his own. shogi § Entering King) may have been inappropriate, and that elmo is already obsolete compared with newer programs. Die Forscher veränderten AlphaGo Zero so, dass es nun auch Schach und Shogi beherrscht. In: Spiegel Online. Bild von DeepMind via Science. Die WELT als ePaper: Die vollständige Ausgabe steht Ihnen bereits am Vorabend zur Verfügung – so sind Sie immer hochaktuell informiert. However, it was the style in which AlphaZero plays these games that players may find most fascinating. Das Unternehmen für künstliche Intelligenz DeepMind hat heute erstaunliche Ergebnisse einer aktualisierten Version des maschinell lernenden Schachprojekts Alpha Zero veröffentlicht, die an die schockierende Nachricht vom letzten Dezember erinnern. David Silver, Thomas Hubert1, Julian Schrittwieser, Ioannis Antonoglou, Matthew Lai, Arthur Guez, Marc Lanctot, Laurent Sifre, Die Größe des Zustandsraumes und des Spielbaumes für Schach wurden erstmals abgeschätzt in. Dabei wurden maschinelle Lerntechniken eingesetzt, die die neuronalen Netzwerke ständig aktualisierten. [24] Der frühere Schachweltmeister Garri Kasparow sagte: “It’s a remarkable achievement, even if we should have expected it after AlphaGo. [1][8], DeepMind stated in its preprint, "The game of chess represented the pinnacle of AI research over several decades. Noch aber seien diese nur aufgrund ihrer enormen Rechenleistung überlegen. Von dort stammt auch AlphaGo, das erste Computerprogramm, das menschliche Spieler im traditionellen chinesischen Brettspiel Go geschlagen hat. Innerhalb der Community von Shōgi-Programmierern gab es Kritik an den Spielbedingungen zwischen den Engines von AlphaZero und Elmo.[20]. Lc0 wurde von AlphaZero inspiriert und spielt gerade in der laufenden Computer Chess Championship. During the match, AlphaZero ran on a single machine with four application-specific TPUs. AlphaZero is a computer program developed by artificial intelligence research company DeepMind to master the games of chess, shogi and go. Für das Anlernen des künstlichen neuronalen Netzwerks wurden 64 TensorFlow Processing Units (TPU) der zweiten Generation verwendet. In 100 games from the normal starting position, AlphaZero won 25 games as White, won 3 as Black, and drew the remaining 72. [1] AlphaZero was trained solely via "self-play" using 5,000 first-generation TPUs to generate the games and 64 second-generation TPUs to train the neural networks, all in parallel, with no access to opening books or endgame tables. DeepMind hat seinen Firmensitz in London und ist im Besitz von Alphabet, der Muttergesellschaft von Google. Nach neun Stunden war AlphaZero der Weltmeister Engine weit überlegen. Die Ergebnisse von AlphaZero in den Partien mit verschiedenen Bedenkzeiten deuten darauf hin, dass es nicht nur viel stärker ist als herkömmliche Schachmodule, sondern auch eine viel effizientere Suche nach Zügen hat. Partie von GM Robert Hess: Ausgewählte Partie Nummer 3 mit eine Analyse von Stockfish 10: Videoanalyse der 3. コンピュータ将棋Qhapaqの開発者。主な実績は第五回電王トーナメント5位入賞、第28回世界コンピュータ将棋選手権7位入賞, このブログについて Das „künstliche neuronale Netzwerk“ wird kontinuierlich aktualisiert. 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). [26][27] Es basiert auf der ähnlich motivierten Go-Engine Leela und erzielte bereits im Jahr 2018 Achtungserfolge bei Computer-Schachmeisterschaften. Similar to Stockfish, Elmo ran under the same conditions as in the 2017 CSA championship. Chess.com hat 3 davon ausgiebig mit Stockfish 10 analysiert und GM Robert Hess präsentiert Euch diese Analyse per Video. Danach gingen die Entwickler von AlphaGo einen Schritt weiter: Das neue Programm AlphaGo Zero lernte Go nur anhand der Spielregeln und durch Spiele gegen sich selbst. Wenn ihr auf das Bild klickt, bekommt ihr eine größere Version. Die nächsten Herausforderungen für KI-Systeme könnten Multiplayer-Videospiele sein, die sehr große Zustandsräume und Aktionssätze hätten. DeepMind's paper on AlphaZero was published in the journal Science on 7 December 2018. Das 1.000 Partien Duell wurde bereits Anfang 2018 ausgetragen. AlphaZero kennt nur die Spielregeln und spielt gegen sich selbst, bis es besser ist als bisherige Programme. Nach 12 Stunden Selbstlernen gewann AlphaZero 90 von 100 Spielen gegen Elmo, verlor acht und zwei gingen Unentschieden aus. Das Schachprogramm Stockfish 8 gewann im Dezember 2016 die Top Chess Engine Championship (TCEC Season 9), eine internationale, jährlich ausgetragene Computerschach-Meisterschaft. angefangen mit den Grundregeln der Spiele. 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。.

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