昨年から仕事の幅をデータ分析や機械学習方面に広げようともがいているのですが。 今回は買って流し読みしたあと真面目に読んでいない本をちゃんと読もうと、「技術書のまとめ Advent Calendar 2021」に参加させてもらうことにしました。 こちらの記事は、そのカレンダーの13日の記事です。
最強囲碁AI アルファ碁 解体新書
こちらの本は、2018年に出た本ですね。その時も興味はあって書店で手にとっては見たものの、まだ当時は機械学習関連のお勉強も始めてなかったし、パラパラめくってなんか難しそう…と本棚に戻しました。
内容は2016年に世界最強と言われているプロの棋士を破ったGoogle DeepMind開発のコンピュータ囲碁プログラムの深層学習や強化学習の仕組みについての解説です。
読もうと思ったきっかけ
昨年G検定を取得し、機械学習の概要は一通り押さえて、あと細かい技術なども勉強中というところで、テストに出る内容、みたいなところじゃなくて具体的な活用例をそろそろ読んでみようかな、内容ももうぼちぼち理解できるようになってるよね…と思って読んでみることにしました。
本書の構成紹介（ざっくり）
最初にゲームAIってどういうもので、囲碁AIはどんなものという説明から入って、アルファ碁が取り入れた手法である深層学習（ディープラーニング）と強化学習のざっくりした技術解説があり、囲碁AIっていうのはどうやってこの後の手を先読みするのか、という話をしたあと、アルファ碁で実際に使われている手法、それから進化系のアルファ碁ゼロの手法の解説、という流れです。
技術解説はある程度基礎知識があるところから読んだのでわかりやすかったですが、機械学習関連の用語が初見の人にはちょっととっつきづらいかも知れません。
感想（これまたざっくり）
- 囲碁のルールに詳しくなりました
- 手法としては知ってたモンテカルロ法の具体的な活用と展開がわかりました
- 内部的に何が起こっているかよくわからないことが多いと言われている機械学習ですが、アルファ碁はものすごい細かいチューニングが施されてるんだなあと言うことが分かりました
- 大量のCPUやGPUでの並列処理がもうすごいなあと（語彙…）
読んで良かった点
とにかく機械学習っていろんな手法がいっぱい出てきて上っ面だけ追いかけてひーひーしちゃうとこがあるんですが、「こういうのってこういうとこで使えるんだなあ」みたいなイメージの取っ掛かりが出来てすごく良かったです。
ちょっとな、と思った点
「図xx」についての説明の文章の、ページめくった次のとこにその「図xx」があるみたいな構成になってるのは誰の責任なのかなー…。
この本を薦めたい人
機械学習の知識はあって、アルファ碁とかどんな風になってるのか興味あるなーって人（ピンポイントすぎやろ）
終わりに
もうちょっと技術的なところをまとめていきたいなー、後日…がんばり…ます…？
