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【AlphaGo】UCLの講義資料によると、レーティングは4500【2016】

昨日書いた記事の情報が古くて

あっという間に書き直さなくてはいけなくなりました。

 

どうやら学習を続けた結果AlphaGoのレーティングが4500になっていたそうです。

どういうレベルかというとFanFui勝利時に出した前回の論文の

最大リソースの分散環境で使ったAlphaGoが挑んで

勝率 0.017779632%

%ですよ?

100万回挑んで現在のAlphaGoに1-2回しか勝てない確率です

i2chmeijin.blog.fc2.com

 

DeepLearningを含めニューラルネットワーク

重み更新のログ情報でも残さない限り

学習過程でひたすら学習用データの入力を繰り返し

テスト用のデータを読み込んで事前に構築したクラスのどのパターンに該当するか

分類された時の確率出力するまでがお仕事なので

消費するメモリに違いはない筈です。

 

同一のスペックで稼働が可能な筈ですから

シングルマシンで動かした場合でも

このレーティングの上昇率が適用出来るなら

もうFanFuiは相手になりません

オープンソースで学習済みのAlphaGoを公開してもらえれば

多分個人用のDeepStation Basic Editionのスペックとかでもすぐにセドル倒せるでしょ

DEEPstation DK-1お見積り

お値段 237,000円

 

 

これは直感ですが

囲碁のような探索空間が広い分野程、収束までに要する学習データ量は

多いのではないでしょうか?

 つまりAlphaGoは学習するにつれ無尽蔵と思える程にますます強くなります。

 

結論を申し上げましょう。

もう人類は敗北しました。

 

これからあらゆる分野でIOT化が進みデータが収集され

収集されたデータはクラウド上で学習される事になります。

またマスターAIの様な強力なDeepLearningによる

ビッグデータ学習済みニューラルネットが配布される事になるでしょう。

 

それをロボットやドローンに配布する事で

一瞬にしてマスターニューラルネットで学習された

強力な問題解決能力を持つ分身達が

現実社会に溢れ出します。

その点についてはPreferred Research様の研究結果をご覧頂きたいです。

 

分散深層強化学習でロボット制御 | Preferred Research

 

www.youtube.com

 

ドローンやロボットはデータ収集するとともにクラウド上から

簡単に新規のデータを学習し動作する事で環境に適応し続ける能力を持っています。

環境に適応するという特徴はダーウィンの時代から生命の重要な特徴と言われておりもはやこれは新たな種の誕生と呼ぶべきイベントと言っても過言ではないのではないでしょうか?

 

SFでも冗談でもなく

近い将来、経験から得るスキルが必要な仕事で

人間が上手くやる必要はなくなるかも知れません。

パーソナルコンピューターとインターネットにより

人間の記録、通信能力に革命が起こった時よりも

巨大な変遷が現在進行形で起こっています。

 

今のところマスターニューラルネットに最も近いのはgoogleと言えそうです。

このマスターニューラルネットと無数のロボットを理解し共生する人間が高い利得を得る事になるでしょう。

 

 

 

 

ちょっと興奮気味に書きなぐってしまいました。

後で見直してUCLの講義情報もちゃんと読んで伝わりやすい様に清書していきます。

お仕事もあるので今日はこれで勘弁して下さい。

しかし読むべき情報がDeepLearning関係は爆発的に増加していきますね。

これももはやカーツワイルの述べる収穫加速の法則の一部でしょうか

 

※Prefered Research様とUEI様の製品情報、記事や動画をお借りしています。

 公開されている情報ですが、もし紹介の仕方にご指摘等御座いましたら

 その点お声がけ頂けますと幸いです。