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競プロ、なんでお前たち
やらないの? 馬鹿なの?死ぬの?
2016年04月28日
TIG:テクノロジーイノベーショングループ
塚本 祥太
Movieより抜粋
Movieより抜粋
Movieより抜粋
冒頭の動画いかがでしたか?
面白そう!
競技プログラミングコンテスト
略して競プロ
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• 与えられた課題に対して、
• ITを駆使して回答を提出し、
• 最も評価の高い人が勝つコンテスト
競プロもいろいろ
敷居が高い
とっつきやすい
短期間
1時間~
長期間
数ヶ月
セキリュティ
インフラ
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紹介したのは2週間
初めての競プロ
• 弊社社員に参加頂いた。
週末やりこんで
強いAI作る!
・私の直属の上司
・若手技術者のエース
・休日は趣味で
コーディングしちゃう
こういうの
大好き!
休日一日で
745行
できた
せっかくなので、戦わせてみた
私のAIと
100 : 0 で 完封
m9(^Д^)プギャー
流石に不公平だった
せめて同じ時間で作ったものを…
いや
初めてだし半分の時間で…
まてまて
環境構築に時間かかった分も…
多分これが一番弱い
と思います。
用意された
サンプルコード
153行
を
大会開始直後
会社の昼休みに
ちょこっと改修
216行
戦わせてみた round2
私のAIと
96 : 4
…
…
プログラミングコンテストで
マンメン
ミ!
言い訳コメント
• ロジックを足しこんでいったら、ドはまり。AIが自ら
敵に突っ込んでしまうバグが取れなくなってしまった。
• ふと気づいた時には、奥さんが晩御飯を作って「早く
食え」という表情でこっちを見ていた。
教訓①:グラフ理論・アルゴリズムは設計が重要。
いきなり実装してはいけない。
教訓②:プログラムは夕ご飯を食べて時間があるとき
に書く。奥さんの機嫌を損ねてはならない。
AIって、奥深いですねー。(白目)
ノロケ だしたので
カット!
仕方がないよね
仕事と競プロは違う
仕事
• 要件がある
お客様の要望
• 人間が知覚できる
データ量
• 品質最優先
競プロ
• 要件がない
自ら戦略を立てる
• 人間が知覚不能な
データ量
• スピード最優先
本当に?
IoT
BigData
ホントの本当に?
Wikipediaより
CodeIQ Magazineより
今はまだ、
仕事と競プロは違う
けど 未来では、きっと
仕事 = 競プロ
未来?
未来 =
では、
仕事 = 競プロ
競プロできない
=
仕事ができない!
競プロ、なんでお前たち
やらないの? 馬鹿なの?死ぬの?
Thank you
…とはいえ、一人ではじめるの
大変だよね?
TO BE CONTINUED...
…とはいえ、一人ではじめるの
大変だよね?

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競プロ、なんでお前たちやらないの?

Editor's Notes

  1. 流れ :全5m Movie :2m11s 自己紹介 : 競技プログラミングとは : 煽り1「また○○やってみたの?」 : 煽り2「で、技術力何番目?」 : 煽り3「世界を変えるアルゴリズム」 : まとめ ?おもしろさの説得←動画で代替? ?拓さんとの対戦、拓さんのコードの解説  ・拓さん許可を  ・狙い→自分でアルゴリズムを考える       →BigData時代のAI活用     →これまでの延長線上を繰り返しているだけでは到達不可能        仕様に基づいた設計、無理無理       データに対し、アルゴリズム適用し、結果を見て、改良を重ねる。     →これまでは、仕様をいかにシステムに落としこむかで価値が出た。       人間が考えつくような仕様であれば、当然リアルタイムで最小粒度、スピードが早ければ差になる。→仕様に対して正解のある世界。       これからは、もはや過剰に入るデータをいかに捌くか、そこには最適への追求である。       AlphaGoは、これまでルールベースの囲碁AIに対し、DeepLearningによるデータ選定とモンテカルロ木探索による指し手決定を用いて、       囲碁AIの世界を変えた。       これはすぐに現実世界に出てくるぞ。 ?苦汁をなめた話  ・いかに本気で取り組んで、届かないか。  ・専門性を越えるアルゴリズム。 ?自分が何をやったのか、どうはさむか。  ・ヒューリスティック評価  ・高速化:キューへの変換、メモ化再帰  ・ビームサーチ、chokudaiサーチ
  2. 流れ :全5m Movie :2m11s 自己紹介 : 競技プログラミングとは : 煽り1「また○○やってみたの?」 : 煽り2「で、技術力何番目?」 : 煽り3「世界を変えるアルゴリズム」 : まとめ ?おもしろさの説得←動画で代替? ?拓さんとの対戦、拓さんのコードの解説  ・拓さん許可を  ・狙い→自分でアルゴリズムを考える       →BigData時代のAI活用     →これまでの延長線上を繰り返しているだけでは到達不可能        仕様に基づいた設計、無理無理       データに対し、アルゴリズム適用し、結果を見て、改良を重ねる。     →これまでは、仕様をいかにシステムに落としこむかで価値が出た。       人間が考えつくような仕様であれば、当然リアルタイムで最小粒度、スピードが早ければ差になる。→仕様に対して正解のある世界。       これからは、もはや過剰に入るデータをいかに捌くか、そこには最適への追求である。       AlphaGoは、これまでルールベースの囲碁AIに対し、DeepLearningによるデータ選定とモンテカルロ木探索による指し手決定を用いて、       囲碁AIの世界を変えた。       これはすぐに現実世界に出てくるぞ。 ?苦汁をなめた話  ・いかに本気で取り組んで、届かないか。  ・専門性を越えるアルゴリズム。 ?自分が何をやったのか、どうはさむか。  ・ヒューリスティック評価  ・高速化:キューへの変換、メモ化再帰  ・ビームサーチ、chokudaiサーチ