shi3zの長文日記

■[深層学習]早くもAlphaGoクローン現る!これが21世紀か! 06:07

　いやー昨日の対局も興奮しましたね。

　イ・セドル九段が意地を見せてついに一勝しました。思ったよりキャッチアップが早かったですね。さすが魔王と呼ばれるだけの棋士です。

　AlphaGoの乱れ方も往年のSF映画の悪いコンピュータみたいでよかったですね。

　「コ・・・コレハ・・・プログラムニ・・・ナイ・・・制御不能制御不能」

　みたいな感じでしょうか。

　これまで一見すると悪手に見える手が、後半から活きてくることから、実はAlphaGoは第一手目から最後まで読みきってるのではないか、なんていう噂もありましたが、まあ現実的にそこまでは難しいのであれですね。

　しかしAlphaGo、CPUが1200でGPUが260ってのはどういうことなんでしょうか。足りなく無いですか。GPU。特に畳込みニューラルネットワークをやるんだったらCPUの数よりもGPUの数の方が重要です。単純にGPUの数だけなら紅莉栖の方がTITANXを4枚✕100=400というぶんだけ多いことになってしまいますが。

　さあそんなわけでAlphaGoってどんな感じなの!?

　ということを実際に試す猛者が現れました。すごいね21世紀。このスピードでキャッチアップされるんだから。

A replication of DeepMind's 2016 Nature publication, "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search," details of which can be found on their website.

GitHub - Rochester-NRT/AlphaGo: A replication of DeepMind's 2016 Nature publication, "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search," details of which can be found on their website.

https://github.com/Rochester-NRT/AlphaGo

　とはいえまだ開発中。

　最終コミットがこのブログを書く1時間前というかなーりhotなリポジトリになってます。

　単純なニューラルネットをローカルのマシンで動かすならChainerの方が書きやすくていいんだけど、大規模なニューラルネットを複数ノードに分散するなら今のところTensotFlowの方が良さそうだなあというのが最近の感想です。

This is not yet a full implementation of AlphaGo. Development is being carried out on the develop branch.

We are still early in development. There are quite a few pieces to AlphaGo that can be written in parallel. We are currently focusing our efforts on the supervised and "self-play" parts of the training pipeline because the training itself may take a very long time..

|Updates were applied asynchronously on 50 GPUs... Training took around 3 weeks for 340 million |training steps

|-Silver et al. (page 8)

　今のところ、自分で自分と戦って学習するところを主に実装中とのことですが、実際に試すには50GPUで34億回学習させないとならないらしい。34億回って・・・・

　これを実際に試せる環境が地球上に何箇所あるのか知りませんが、とにかくGPU争奪戦が始まっているようです。石油戦争の如く。

　日立は早くも経営判断を行う人工知能を開発中だとか。

コンピューターが人間の脳のように考える人工知能（ＡＩ）技術の進化によって、企業の最高経営責任者（ＣＥＯ）が不要になる時代は、そう遠くないかもしれない。日立製作所は、議題を入力すると約１分で経営判断の材料になる回答を提供する技術を開発している。外部の企業に販売するほか、日立本社やグループ会社で今回の技術を活用する計画だ。

ＩＢＭワトソン追い越せ　日立、ＡＩで経営判断　　：日本経済新聞

http://www.nikkei.com/article/DGXMZO91258780S5A900C1000000/

　もう人間が判断しなくていいとかラクすぎる!!

　そういえばダーティペアでは、人事は全てコンピュータが決めていた。

舞台は22世紀[注 1]の銀河系宇宙。

銀河連合が「クラレッタ三重星事件」[注 2]を教訓に設置したあらゆるトラブルに対処する専門機関、WWWA（スリー・ダブリュー・エー、World Welfare Works Association―世界福祉事業協会）に所属する犯罪トラブルコンサルタント（略して「トラコン」、以下同じ）“ラブリーエンゼル”、別名“ダーティペア”こと、ケイとユリが活躍するスペースオペラである。

トラコンは彼女達以外にもおり、また犯罪調査以外に経済問題、医療問題など各種専門分野のトラコンもいる。地元当局の捜査調査結果に納得出来ない利害関係者がWWWAにコンサルティング要請を行なって、その申し立てが妥当と見做された場合に派遣される。要請を受けた場合に誰を派遣するかはWWWAの中央コンピュータによって決定される。

https://ja.wikipedia.org/wiki/ダーティペア

　ね?

　わりと昔の日本のSFでは人事をコンピュータが決めるのは普通の設定で、「なぜオマエが配属されたんだ」みたいな感じでコンピュータの判断に人間側が苦しむという場面が多かった気がするが、最終的にはやっぱりコンピュータの判断は正しかった、みたいになるのが通例。

　まあ経営や人事にどんどんAIは入り込んでいくだろうね実際。

　この時代の趨勢を受け、入門書も出揃ってきました。

　難易度でいうと、下から順番に難しくなっていく感じでしょうか。

　これまで深層学習というと、ものすごく浅い全般的な説明と、ものすごく深い数式的な説明の本に二極化していたのが、ようやく普通のプログラマーにも分かりやすい形の本が出始めてきたなーという感じです。

　でも残念ながらまだ決定版という感じのものはないですね。

　そんなこんなで今週末はChaienr Meetup。

　今回も超人気でダメ元でいいからLTすれば入れるのに勿体無い、という感じですが。

　しかしChainer、サンプルが少ないからなあ。もうちょっとがんばらないとTensorFlowに軒並み持って行かれそう。

　国産フレームワークとして頑張っていただきたい。

　さ、そんなわけで世紀の対局も明日の一局を残すのみとなりました。

　一応負け越しは確定なんだけど、それでも頑張るイ・セドル九段。

　我々機械側の応援団も、イ・セドル九段にはぜひとも頑張っていただきたい。

　というわけで今夜のニコ生「電脳空間カウボーイズZZ」では、DEEPstationの開発者で、かつ囲碁大好き秀島さんをゲストに迎え、これまでの対局を棋譜から振り返りつつ、AlphaGoの向こう側に垣間見える世界を語り合うことにしたいと思います。

【人類敗北寸前スペシャル】人工知能出現で人類はどこへ行く!?スペシャル【AlphaGo】 - 2016/03/14 19:00開始 - ニコニコ生放送

http://live.nicovideo.jp/watch/lv255488813

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