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中国の大規模囲碁団体リーグに日本チームとして参戦中の日本チーム
1試合を残して優勝&乙級昇格が決定(勝ち点が2pt、引き分けが1ptなため)
2位 福建福赤道隊 9pt
5位 深圳智慧隊、山西省囲棋協会隊、河南豫祥禎道隊、内蒙古鴻徳学院隊 8pt
9位 杭州市記憶協会隊、浙江夢頂倶楽部隊、北京囲棋妙会隊、百度囲棋上海隊、上海静安隊 7pt
14位 杭州蘇泊爾隊、北京鳳凰科技隊、寧波数字杭州隊、重慶九竜坡隊、上海金六福隊、北京東坡学院隊 6pt
20位 杭州啓明幼児隊、广东隊、杭州智力文化隊、杭州天元大厦隊、安徽隊 5pt
25位 山东省囲棋協会隊、杭州市編程協会隊、深圳星鋭隊、福州蘭柯葡江四老隊 4pt
29位 云南体彩隊、清華囲棋基金隊、福州蘭柯奔本清源隊 3pt
甲級リーグ(1部) 16チーム
乙級リーグ(2部) 16チーム
丙級リーグ(3部) 33チーム ←ここに参戦中。上位3チームが乙級へ昇格
全勝優勝
○芝野虎丸九段 - 羅岩四段X
X広瀬優一七段 - 趙毓彩五段○
○芝野虎丸九段 - 韋一博五段X
○広瀬優一七段 - 韓恩溢四段X
○酒井佑規五段 - 楊潤東四段X
○福岡航太朗五段 - 楊皓哲二段X
○芝野虎丸名人 - 郭信驿五段X
○広瀬優一七段 - 鄭胥四段X
○酒井佑規五段 - 韓卓然三段X
○福岡航太朗五段 - 何天予二段X
○芝野虎丸名人 - 李康七段X
X広瀬優一七段 - 朱元豪五段○
○酒井佑規五段 - 張欽初段X
○芝野虎丸名人 - 胡鈺函六段X
○広瀬優一七段 - 秦悦欣六段X
X酒井佑規五段 - 秦馳遠三段○
○福岡航太朗五段 - 于富霖三段X
○芝野虎丸名人 - 周泓余六段X
○広瀬優七段一 - 呉依銘五段X
○酒井佑規五段 - 方若曦五段X
○福岡航太朗五段 - 徐海哲四段X
芝野虎丸名人 9.767 (44位) 24歳 6勝0敗 1.000
広瀬優一七段 8.478 (184位) 22歳 4勝2敗 0.667
酒井佑規五段 8.568 (173位) 20歳 5勝1敗 0.833
福岡航太朗五段 8.504 (181位) 18歳 6勝0敗 1.000
丙級 ラウンド5までの集計(5/8消化)
7 上海静安隊
7 福建福赤道隊
6 杭州蘇泊爾隊、ほか7隊
甲級リーグ(1部) 16チーム
乙級リーグ(2部) 16チーム
丙級リーグ(3部) 33チーム ←ここに参戦中。上位3チームが乙級へ昇格
○芝野虎丸九段 - 韋一博五段X
○広瀬優一七段 - 韓恩溢四段X
○酒井佑規五段 - 楊潤東四段X
○福岡航太朗五段 - 楊皓哲二段X
○芝野虎丸名人 - 郭信驿五段X
○広瀬優一七段 - 鄭胥四段X
○酒井佑規五段 - 韓卓然三段X
○福岡航太朗五段 - 何天予二段X
○芝野虎丸名人 - 李康七段X
X広瀬優一七段 - 朱元豪五段○
○酒井佑規五段 - 張欽初段X
○芝野虎丸名人 - 胡鈺函六段X
○広瀬優一七段 - 秦悦欣六段X
X酒井佑規五段 - 秦馳遠三段○
○福岡航太朗五段 - 于富霖三段X
1R 日中友好隊 4-0 杭州智力文化隊(全員女子のチーム)
○芝野虎丸名人 - 周泓余六段X
○広瀬優七段一 - 呉依銘五段X
○酒井佑規五段 - 方若曦五段X
○福岡航太朗五段 - 徐海哲四段X
これらすべての重要な変動要因になりうるものがあります。つまり、より多くのスクレイピング・データでより大きな言語モデルをプリ・トレーニングするという素朴なアプローチが、まもなく深刻なボトルネックにぶつかり始める可能性があるということだ。
フロンティア・モデルはすでにインターネットの多くで訓練されている。例えば、Llama 3は15T以上のトークンで学習された。LLMのトレーニングに使用されたインターネットの多くのダンプであるCommon Crawlは、生で100Tトークンを超えるが、その多くはスパムや重複である(例えば、比較的単純な重複排除は30Tトークンにつながり、Llama 3はすでに基本的にすべてのデータを使用していることになる)。さらに、コードのようなより特殊な領域では、トークンの数はまだまだ少ない。例えば、公開されているgithubのリポジトリは、数兆トークンと推定されている。
データを繰り返すことである程度遠くまで行くことができるが、これに関する学術的な研究は、16エポック(16回の繰り返し)の後、リターンは非常に速く減少し、ゼロになることを発見し、繰り返しはそこまでしか得られないことを示唆している。ある時点で、より多くの(効果的な)計算を行ったとしても、データ制約のためにモデルをより良いものにすることは非常に難しくなる。私たちは、言語モデリング-プレトレーニング-パラダイムの波に乗って、スケーリングカーブに乗ってきた。大規模な投資にもかかわらず、私たちは停滞してしまうだろう。すべての研究室が、新しいアルゴリズムの改善や、これを回避するためのアプローチに大規模な研究の賭けに出ていると噂されている。研究者たちは、合成データからセルフプレー、RLアプローチまで、多くの戦略を試していると言われている。業界関係者は非常に強気のようだ:ダリオ・アモデイ(Anthropic社CEO)は最近、ポッドキャストでこう語った:「非常に素朴に考えれば、我々はデータ不足からそれほど遠くない[...]私の推測では、これが障害になることはない[...]。もちろん、これに関するいかなる研究結果も独占的なものであり、最近は公表されていない。
インサイダーが強気であることに加え、サンプル効率をはるかに向上させたモデルをトレーニングする方法(限られたデータからより多くのことを学べるようにするアルゴリズムの改良)を見つけることが可能であるはずだという強い直感的な理由があると思う。あなたや私が、本当に密度の濃い数学の教科書からどのように学ぶかを考えてみてほしい:
モデルをトレーニングする昔の技術は単純で素朴なものだったが、それでうまくいっていた。今、それがより大きな制約となる可能性があるため、すべての研究室が数十億ドルと最も賢い頭脳を投入して、それを解読することを期待すべきだろう。ディープラーニングの一般的なパターンは、細部を正しく理解するためには多くの努力(そして多くの失敗プロジェクト)が必要だが、最終的には明白でシンプルなものが機能するというものだ。過去10年間、ディープラーニングがあらゆる壁をぶち破ってきたことを考えると、ここでも同じようなことが起こるだろう。
さらに、合成データのようなアルゴリズムの賭けの1つを解くことで、モデルを劇的に改善できる可能性もある。直感的なポンプを紹介しよう。Llama 3のような現在のフロンティアモデルは、インターネット上でトレーニングされている。多くのLLMは、本当に質の高いデータ(例えば、難しい科学的問題に取り組む人々の推論チェーン)ではなく、このようながらくたにトレーニング計算の大半を費やしている。もしGPT-4レベルの計算を、完全に極めて質の高いデータに費やすことができたらと想像してみてほしい。
AlphaGo(囲碁で世界チャンピオンを破った最初のAIシステム)を振り返ることは、それが可能だと考えられる何十年も前に、ここでも役に立つ。
LLMのステップ2に相当するものを開発することは、データの壁を乗り越えるための重要な研究課題である(さらに言えば、最終的には人間レベルの知能を超える鍵となるだろう)。
以上のことから、データの制約は、今後数年間のAIの進歩を予測する際に、どちらに転んでも大きな誤差をもたらすと考えられる。LLMはまだインターネットと同じくらい大きな存在かもしれないが、本当にクレイジーなAGIには到達できないだろう)。しかし、私は、研究所がそれを解読し、そうすることでスケーリングカーブが維持されるだけでなく、モデルの能力が飛躍的に向上する可能性があると推測するのは妥当だと思う。
余談だが、このことは、今後数年間は現在よりも研究室間のばらつきが大きくなることを意味する。最近まで、最先端の技術は公表されていたため、基本的に誰もが同じことをやっていた。(レシピが公開されていたため、新参者やオープンソースのプロジェクトはフロンティアと容易に競合できた)。現在では、主要なアルゴリズムのアイデアはますます専有されつつある。今はフロンティアにいるように見えるラボでも、他のラボがブレークスルーを起こして先を急ぐ間に、データの壁にはまってしまうかもしれない。そして、オープンソースは競争するのがより難しくなるだろう。それは確かに物事を面白くするだろう。(そして、ある研究室がそれを解明すれば、そのブレークスルーはAGIへの鍵となり、超知能への鍵となる。)
続き I.GPT-4からAGIへ:OOMを数える(7) https://anond.hatelabo.jp/20240605210017
ようやっとる
丙級 R4までの集計
7 福建福赤道隊
5 🫠上海静安隊
5 🔴杭州蘇泊爾隊
甲級リーグ 16チーム
乙級リーグ 16チーム
丙級リーグ 33チーム ←ここに参戦中。上位3チームが乙級へ昇格
○芝野虎丸九段 - 郭信驿五段X
○広瀬優一七段 - 鄭胥四段X
○酒井佑規五段 - 韓卓然三段X
○福岡航太朗五段 - 何天予二段X
○芝野虎丸九段 - 李康七段X
✕広瀬優一七段 - 朱元豪五段○
○酒井佑規五段 - 張欽初段X
○芝野虎丸九段 - 胡鈺函六段X
○広瀬優一七段 - 秦悦欣六段X
✕酒井佑規五段 - 秦馳遠三段○
○福岡航太朗五段 - 于富霖三段X
○芝野虎丸 - 周泓余X
○広瀬優一 - 呉依銘X
○酒井佑規 - 方若曦X
○福岡航太朗 - 徐海哲X
沼舘沙輝哉七段 0勝8敗
孫喆七段 2勝6敗
4勝3敗、30チーム中9位
広瀬優一七段 4勝3敗
福岡航太朗四段 6勝1敗
そういうのが好きな知り合いで「この人本当に良い人だな」と思う人いる?
ああいうボードゲームが好きな人ってどこかで負けず嫌いだったり頑固だったりするでしょ?
そういう人間になるようにゲームの側がプレイヤーを洗脳していく仕組みがあるからなんだよね。
だって囲碁や将棋って、格ゲーやFPSの前世みたいなもんだもん。
自分の手先だけバチバチやりながら、勝った負けた潰した殺したで身体もロクに動かさないままアドレナリンドバドバになる。
健康にいいはずがないんだよ。
ちゃんとした友達を作りたいなら体を動かす趣味を見つけたほうがいい。
ヨガや旅行みたいな「特に何をしたら勝ちとかはなくて、あえて言うなら今を楽しんだもの勝ち」みたいなのがいいかな。
食べ歩きとかもオススメなんだけど、「俺はこの店が繁盛するのを予言してた!」とか「めっちゃコスパがいい店を知ってる俺は情報通!」みたいになるととたんに頭がおかしくなるから気をつけて。
ドラフト結果
海外棋士の指名ありって言ってたくせに申し合わせたように一人もなかった・・・
2位 ◯牛栄子(25)6.813 千葉
4位 井澤秋乃(45)5.057 奈良
レート平均:6.3805(4位)
平均年齢:32.5歳
3位 徐文燕(19)5.997 東京
レート平均:6.937333(1位)
平均年齢:21歳
レート平均:5.8625(5位)
平均年齢:25.75歳
レート平均:6.43(3位)
平均年齢:28.25歳
1位 ✕藤沢里菜→✕上野梨紗→謝依旻(34)7.096 台湾
レート平均:6.45825(2位)
平均年齢:26.5歳
第1回 日本女子囲碁リーグ ドラフト会議 5月28日 13:55~
https://www.youtube.com/watch?v=iMY-Nm2hCqM
大穴枠
内閣府が孤独・孤立対策強化月間である5月のあいだ開設する仮想空間<メタバース> 「ぷらっとば~す」 というのが、はてなにあがってきた。
https://www.notalone-cao.go.jp/category/monthly/metaverse/
このメタバース、すごいのが、誹謗中傷防止のためか、「ユーザー同士のコミュニケーションはすべて禁止」」ということ。
チャットはできないし、ログインすると、すぐに「けいびのひと」というアバターが、静音モードにしろと近寄ってくる。絶対にユーザー同士が会話を交わさないように見張っているらしい。
これ…なにもできなくね…?? なんか内閣関連のリンクに飛ぶくらいしかできないみたいだ。 なにそれ?
そもそも、孤独感をもつひとのためのメタバースなのに、誰ともコミュニケーションできなければ、より孤独感を感じるだけなんじゃないだろうか。
ツイッターで古市も指摘してたけど、これ、税金でやってることだからねぇ…(呆れ)
=====
孤独な人は、将棋(か囲碁か、健康マージャン)を趣味にするべき。
将棋はルールさえ知ってればできる対人コミュニケーションゲームなので、一生できる。年齢に関係なくでき、幅広い年齢層がいる。競技の場も整備されていて、オープンチャットとかのSNSコミュニティに所属したり、将棋道場(碁会所)の常連になって顔なじみになったりすれば、そこですぐに友人ができる。
いろんな年齢の人と同卓でゲームする、という対人コミュニケーションゲームがもたらす「人と仲良くなる」効果って、ボードゲーム好きな人はわかると思うけど、本当に大きい。
こういうゲームという入り口から顔なじみになって、次第に(親友とは言わないまでも)友人になっていくのが、一番自然な「孤独の解消方法」だと思う。少なくとも、こういう顔見知りを作っておけば、孤独・孤立感にさいなまれることはなくなるはず。
政府は孤独問題に本気で取り組む気があるのなら、「将棋や囲碁で、世代にかかわらず交流しよう!」みたいなキャッチフレーズをかかげて囲碁将棋を推奨し、初心者のイベントを発足し充実させて、全国の将棋道場や碁会所に、投資とはいわないまでも盛り上げてくれたなら、孤独な人が日本から1割は減るのではないかと本気で思う。
今の時代、将棋や囲碁の道場はどこも運営がかつかつなので、政府からの支援があればありがたいので、将棋界にとってもwin-winだ。
逆に言えば、囲碁将棋界(あとは麻雀界も)は、孤独強化をかかげる内閣府に、「ゲームを入り口に孤独を解消できます!予算ください!」と自ら売り込みに行くべきなのだとも思う。業界には大きな、競技人口拡大のビジネスチャンスなんじゃないのか。
長々と書いたけど、私が言いたいことは、「将棋面白いよ!友達もできるよ!みんな将棋覚えて、将棋道場に行ってくれ!」ということだけだ。
10月31日に発行された「レジャー白書2023」(日本生産性本部・編集発行)によると2022年の将棋人口は前年の500万人から460万人、囲碁人口も前年の150万人から130万人と減少した。
韓国(かんこく) 900万人
日本(にほん) 500万人
台湾(たいわん) 60万人
4倍の中国はともかく、囲碁人口は日本の二倍くらいの韓国は1位とって上位にずらずら入ってるし、日本よりずっと少ない台湾も26位には入ってきてる。
チェスは趣味でやっている羽生善治が日本トップだったが、世界ランキングでは3295位。
そしてオーストラリア育ちの中学生岡玄君が日本に来た途端に日本トップになったそうだ。
日本の大関さんが優勝すれば2006年の平岡さん以来の17年ぶりの日本優勝となる模様
https://www.nihonkiin.or.jp/event/amakisen/worldama/44/players.html
トップが同星で複数人いる場合、倒してきた相手の戦績が高い選手ほど多くのポイントを獲得します。
つまり大関さんは、台湾選手に当たって、勝てば優勝争いでかなり優位に立てるのです。
台湾の羅選手は現在、日中韓3選手と同じ6勝1敗でルーマニア、
将棋や囲碁と違ってランダム性があるのがスポーツの定義なのかな、と思ってるけど
競技自体のレギュレーションが特定の製品に依存するのはほかのスポーツからしたら異常でしょうよ
大会やリーグ運営上で製品が指定されることがあっても、競技自体のレギュレーションでは規定のみ書かれていてその規定を満たすものであれば何を使っても同じスポーツなのが普通。
NPBやMLBが公式球を定めていても、公認野球規則にメーカーまで指定されていないのは当然。
この点、囲碁や将棋など、いわゆる「マインドスポーツ」は圧倒的に旧来のスポーツに近い。
こっちが入る分にはなんの違和感もない。
「ゲームのスポーツ化」としてのみ考えるなら、クローンゲーム「マジカルストーン」は筋として正しかった。
「ぷよぷよのeスポーツ化」をうたったクローンゲーム「マジカルストーン」めぐり物議 セガは「許諾の事実ない」 - ねとらぼ
https://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1603/30/news151.html
それを否定したんだから、そもそも「スポーツ」になる気がないんじゃないですか?
マジカルストーンがポシャったのはまあ当然ですよねぐらいの感想なんですけど、e-スポーツはe-スポーツとして、「本物のスポーツ」にはなろうとしないほうがeスポ側にとってもいいと思いますよ。
「現在のスポーツに付随してる何か」がほしいだけで、ほんとのところは別に「スポーツ」の称号が欲しいわけじゃないんでしょ、みんな壮大に勘違いしてるだけで
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「スポーツ」と名前がついていて、これを「スポーツ」だと考える人はおそらく多いだろうが、これも同様にオリンピック競技にはなれていない。
一部重複あり。
「成功難度が低い」なんて一言も書いてなくて「流行っていない」としか書いていない。作品数が少ないからブルーオーシャンだけど、客が少ないからブルーオーシャンとも言える。