【ディープラーニング】AlphaGoの勉強でもするか

将棋でAIが勝ち始めたころ、
それでも囲碁でAIが勝つなんて未来の話だよwwww
というのが、定説だった。

もっともそんな話はこの一週間で崩れ去り、
にわかに人工知能の「凄さ」が多くの人間の中で
確信に変わり始めた気がする。

で、この囲碁のAIアルゴリズム、
AlphaGo、当然元ネタは論文らしいんだけど、
それを実装してる（っぽい）レポジトリみつけた。

ざっと見た感じ、（論文読んでないけど)
コードはPython、
ディープラーニングのフレームワークはTheano/Keras。
CNNを使っていて、
活性化関数はソフトマックス、
最適化は確率的勾配降下法。

でも、これコード見てるとTODOが結構あるから、未完成なのかな。

私は囲碁に興味がない（ルールもわからない）ので、
あまり、このコードにも興味がないのだけれど、
きっと興味を持っている人は多いだろうから、
ぜひ、そういう人に触ってもらいたい。
（そしてぜひブログに解説を書いて欲しい)

しかし、一度は氷の時代を迎えたニューラルネットが、
ここ数年で一気に息を吹き返し、
DeepLearningという名前で脚光を浴びている姿には感動を覚えますね。

さて、ヒカルの碁でも読み返すか・・・。
（ちなみに最終巻では、コンピュータをさして、
「この中に碁の未来はある」というシーンがあったりして、
これもまた胸が熱くなる。。。)

あれもPython,これもPython