出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/10/04 04:36 UTC 版)
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v199-lightning[1] / 2018年1月30日
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|---|---|
| リポジトリ | github |
| プログラミング 言語 |
Python |
| 種別 | コンピュータ囲碁 |
| ライセンス | Apache License 2.0[2] |
| 公式サイト | github |
Minigo(ミニ碁)はオープンソースのコンピュータ囲碁ソフトウェア(囲碁思考エンジン)。
MinigoはDeepMindが学術誌NatureのでAlphaGo Zeroについて発表した論文『Mastering the game of Go without human knowledge[3]』をもとに実装されたオープンソースの囲碁思考エンジン(囲碁AI)[4]で、定石や手筋などのヒューリスティクス(経験則)はプログラムに書き込まれず、囲碁の基本的なルールのみがプログラムされている。また、一種類のニューラルネットワークのみを持ち、自己対戦の対局で学習が行われる（AlphaGoはポリシーネットワークとバリューネットワークの2種類で設計されている）。
ソフトウェア本体はPythonで記述されており[4]、ニューラルネットワークのライブラリにはTensorFlowが使用されている[4]。ソースコードはApache License 2.0で公開され[2]、ニューラルネットワークのトレーニングデータはパブリックドメインでリリースされている[5]。
プロジェクトの目標は以下としている[4]：
これ以外にもLeela ZeroについてMinigoの作者が感じた疑問を明らかにする目的もある[6]。
MinigoのGitHubでのプロジェクトはTensorFlowの公式アカウント直下に置かれており（TensowFlowはGoogleが開発したソフトウェア），プロジェクトのメインの開発者であるAndrew Jackson[7][注 1]はGoogle社員だが[6]、MinigoはTensorFlowのプロジェクトとは無関係で[6]，DeepMindが開発したAlphaGoの公式の実装でもなく[4]、AlphaGo Zeroの論文をもとに独自に開発したとしている[4][8]。
GoogleとDeepMindはMinigoプロジェクトに企業としては公式にプロジェクトへの参加しませんでしたが、開発者のAndrew JacksonはGoogleが提供している勤務時間の20%(「20 percent time」)を使い[6]、Googleからハードウェアリソース(計算資源)の支援を受けました[4][9]：
somebotのニックネームで登録した。
Leela ZeroもMinigoと同樣にAlphaGo Zeroの論文をもとに作られたソフトウェアであり[10]、Googleの援助により計算資源を得て、それをもとに多くの学習結果を得た。こうしたことから、Leela ZeroとMinigoのそれぞれの開発チームは学習結果や学習によるパラメータなどのノウハウの共有についての議論を行った[11]。
Minigoの第二段階からCGOSの19路盤に登録を行い(登録名somebot) [12]、最高点は somebot-199b[13]のアカウントでイロレーティング約2600点に到達した[12]。
2019年11月29日に発売された『入神の囲碁』にMinigoが搭載されている[14]。入神の囲碁ではMinigoを含め5種類の囲碁思考エンジン(囲碁AI)が搭載されている。
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/15 23:41 UTC 版)
「Leela Zero」の記事における「Minigo」の解説
「Minigo」も参照 MinigoもLeela Zeroと同樣にAlphaGo Zeroの論文をもとに作られたソフトウェアであり、Googleの援助により計算資源を得て、それをもとに多くの学習結果を得た。こうしたことから、Leela ZeroとMinigoのそれぞれの開発チームは学習結果や学習によるパラメータなどのノウハウの共有についての議論を行った。
※この「Minigo」の解説は、「Leela Zero」の解説の一部です。
「Minigo」を含む「Leela Zero」の記事については、「Leela Zero」の概要を参照ください。
