論文の概要: Very simple statistical evidence that AlphaGo has exceeded human limits in playing GO game

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11107v1
• Date: Tue, 25 Feb 2020 01:46:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 21:36:24.089138
• Title: Very simple statistical evidence that AlphaGo has exceeded human limits in playing GO game
• Title（参考訳）: GOゲームでAlphaGoが人間の限界を超えたという非常に単純な統計的証拠
• Authors: Okyu Kwon
• Abstract要約: マシンがGoゲームで人間を倒すのは非常に難しいように思われたが、AlphaGoはゲームでプロのプレイヤーを倒すことを示した。 囲碁石が連続して配置される距離の統計的分布から、Alphagoが人間の能力を上回ったという明確な痕跡を見いだすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning technology is making great progress in solving the challenging problems of artificial intelligence, hence machine learning based on artificial neural networks is in the spotlight again. In some areas, artificial intelligence based on deep learning is beyond human capabilities. It seemed extremely difficult for a machine to beat a human in a Go game, but AlphaGo has shown to beat a professional player in the game. By looking at the statistical distribution of the distance in which the Go stones are laid in succession, we find a clear trace that Alphago has surpassed human abilities. The AlphaGo than professional players and professional players than ordinary players shows the laying of stones in the distance becomes more frequent. In addition, AlphaGo shows a much more pronounced difference than that of ordinary players and professional players.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術は、人工知能の課題を解決する上で大きな進歩を遂げているため、ニューラルネットワークに基づく機械学習が再び注目を浴びている。 一部の分野では、ディープラーニングに基づく人工知能は人間の能力を超えている。 マシンがGoゲームで人間を倒すのは非常に難しいように思われたが、AlphaGoはゲームでプロのプレイヤーを倒すことを示した。 囲碁石が連続して配置される距離の統計的分布から、Alphagoが人間の能力を上回ったという明確な痕跡を見いだすことができる。 AlphaGoはプロ選手やプロ選手よりも、普通の選手よりも遠くに石を置くことが頻繁に見られる。 さらにAlphaGoは、通常の選手やプロ選手よりもはるかに顕著な違いを示している。

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