渡辺名人が購入した130万円のパソコン、クラウドでそれと同じ性能のもの、1時間50円で使えるよとツイートしたらえらくバズった。

いま大会上位に位置するDeep Learning系の将棋AIは、評価関数として画像認識などでよく使われているResNetを用いている。ResNetについては機械学習を齧っている人ならば誰でも知ってるぐらい有名だと思うので、詳しい説明は割愛する。(ググれば詳しい説明がいくらでも出てくる)

いま、将棋AIの世界はdlshogiに代表されるDeep Learning型の将棋ソフトと、αβ探索を用いる従来型の将棋ソフトとに大きく二分される。後者の上位ソフトは、評価関数にNNUE評価関数を採用しており、後者のタイプのソフトはNNUE型と呼ばれるほどの一大勢力を築き上げている。

このNNUE評価関数を設計したのは、tanuki-チーム(当時)の那須さんである。NNUEは浅い層からなるニューラルネットワークだが、那須さんの実装は、C++ templateで書かれていて、層を増やしたり特徴量の数を変更したりできるようになっていた。

将棋AIは現在のほとんどの将棋ソフトはUSIプロトコルというプロトコルを採用している。これはチェスAIのプロトコルであるUCIプロトコルをそのまま将棋に転用したものであり、長年の運用により特に大きな問題がないことが実証されている。

将棋ソフトの出力する評価値31111について、数年前にどこかに書き散らしたことはあるのですが、まとまった記事がなかったので解説します。

WCSC(世界コンピュータ将棋選手権)で引き分けの回数を集計した人がいて、その結果を教えてもらった。やねうら王は通算で2位なのだそうだ。前回とか今回とかの集計結果ではなく、WCSC第1回から第32回までの通算で2位。

このブログでも度々紹介している、あらきっぺさんのロングインタビュー記事がとても読み応えがあった。

いまや将棋AIは強くなりすぎた。人間のような将棋AIも望まれている。しかし人間のような将棋AIとは何なのだろうか？「人間のような将棋AI」と言う場合、人間のような弱さ、人間のように間違う、人間のような錯覚を起こす、みたいなのも含まれていると思う。

やねうら王Wikiを充実させたことで、いままで「ふかうら王が自分の環境では動かん！」と言ってた人もすべて救済されたと思う。

やねうら王のGitHubとそのWikiのテキストをすべて刷新した。この作業に40時間以上要した。