評価関数を合成するのが流行っている。ここで言う合成とは、2つの評価関数のそれぞれのパラメーターを足して2で割ることである。ブレンドと呼ばれている。

1:1でブレンドする以外にも比率は自由に変更できる。また「ブレンド」という用語は、ダビスタになぞらえて「ブリード」とも呼ばれている。

しかしブリードすると何故強くなるのかについてはよくわからない。

将棋の評価関数、何故二つブレンドすると強くなるのかはよくわからないが、そういや機械学習とかで使う顔写真のデータセット、顔のパーツ(目・口・鼻)の位置を平均化すると結構イケメンになるんだけど、その原理とかは解明されてたりするのかな？

— やねうら王 (@yaneuraou) July 13, 2017

顔のパーツの位置は両親のを遺伝的に引き継ぎ、(父+母)/2+ガウス分布であるとする。あまりに変な位置にパーツがあるとブサイクであり子孫を残せないのでいまの人類のパーツの位置は人類が許容できる集合であり、平均顔はそのど真ん中だからかなり理想的な顔立ちであるってことか…。(自己解決)

— やねうら王 (@yaneuraou) July 13, 2017

そもそも足して2で割ってそれぞれの良いとこ取りなんて都合よくされるはずがない。しかし強くなっているのは厳然たる事実である。

例えば、elmo(WCSC27)とrezero8をブリードするとelmo+R100ぐらいの評価関数が出来る。rezero8単体ではelmoより明らかに弱いにも関わらずだ。これをどう説明するのか？

一つの仮説としては、Aperyの学習部とやねうら王の学習部とで何かが違うのではないかということだ。

elmo(WCSC27)はAperyの学習部を用いて学習させたものである。
rezero8はやねうら王の学習部を用いて学習させたものである。

例えば、「双方の学習部にバグがあり、Apery側で学習できない何かが、やねうら王側では学習できる。その逆もまた真である。」というケース。

これを検証するには、やねうら王の学習部を用いて、elmo(WCSC27)と同じ条件で教師局面を生成して浮かむ瀬から追加学習させてみる必要がある。

ただ、Aperyのdepth 6とやねうら王のdepth 6とは探索の性質が異なる。やねうら王のほうが長時間では強いが、その分、枝刈りが激しかったり、短時間では弱い可能性がある。枝刈りが激しいとしたら、Aperyのdepth 6のほうが手広く読めていて、同じdepth 6同士の比較だとAperyのほうが良い探索である可能性がある。

そこはさておき、とりあえずそこ以外は(だいたい)同じ条件でやってみる。elmoは初期局面から6手がランダムムーブで評価値3000が投了スコアなので、やねうら王では以下のようにコマンドを打てば同等のはずである。

BookMoves 0
gensfen depth 6 eval_limit 3000 random_move_minply 1 random_move_maxply 6 random_move_count 6 random_multi_pv 1 loop 5000000000

さて、これで生成した50億局面から学習させるとelmoと同等になるのだろうか？

つづく