何故、将棋の機械学習で天国と地獄メソッドが必要なのか?

今回、私はWCSC31ではみざうら王チームとして参加する。やねうら王に、水匠開発者のたややんさん、やねうら王のメンテナーのMizar(ミザー)さんが加わった形なので、水匠の「水」とMizarさんの「ざー」から、「みざうら王」という名前になった。

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GCTの学習メソッドは強化学習の常識を覆すかも知れない

昨年の将棋ソフトのオンライン大会である電竜戦で優勝したGCT。最近、floodgate(コンピュータ将棋のオンライン対局場)にgcttest_x6_RTX2080tiという強いソフトが登場した。これはそのGCTの開発者である加納さんが放流されている評価関数の育成中のGCTである。このソフトが2080TiというGPUの性能からすると強すぎるので、2080Tiの6枚刺しではないか、シングル(1枚刺し)だろという議論(罵り合い?)がなんとかちゃんねるでさかんに行われている。

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第31回世界コンピュータ将棋選手権は前年の優勝ソフトに9割勝つソフトがスタートライン

来る5月のゴールデンウィークに第31回世界コンピュータ将棋選手権が開催されます。COVID-19の感染拡大状況を考慮し、オンライン開催であることが決定しています。

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俺氏、将棋が二人零和有限確定完全情報ゲームでないことに気づいてしまうwww

このブログをご覧の方は将棋が二人零和有限確定完全情報ゲームであることはご存知でしょう。これは、ゲーム理論や探索アルゴリズムの教科書にでも載っています。「二人零和有限確定完全情報ゲームって何?」って方は、Wikipediaでも見ていただくことにして話を先に進めます。

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Deep Learningを使った将棋ソフトは詰将棋ルーチンがないとどれだけ弱くなるのか?

ふかうら王 3kn(3000ノード固定,評価関数GCT) VS 水匠 300kn(30万ノード固定)での対局で、これがほぼ互角のようなので、詰将棋ルーチンを無くすとどれだけ強さが変わるのかを検証してみた。

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将棋ソフト、長時間の対局は、Deep Learning系に軍配が上がるのか?

Deep Learning系の将棋ソフト(ふかうら王)と、やねうら王(評価関数:水匠)とで、長時間にした時にどちらのほうが棋力の伸びが大きいかについて計測したので公開する。

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渡辺明名人と東大教授で日本の脳研究の第一人者である池谷裕二先生との対談記事が間違いだらけである件

ここまでひどい記事は久しぶりだ。

渡辺明名人の疑問「将棋の初手でこれを指したら負けという“必敗”の手はありませんか?」 脳研究者の答えは…
https://number.bunshun.jp/articles/-/846635

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多くの将棋ソフトで256手ルールの実装がバグっている件

256手ルールというのは、電王トーナメントなどで採用されていた、256手に達したら引き分けというルールである。強いプレイヤー同士の対局では平均手数が伸びる傾向にあるようで、最近ではコンピュータ将棋の対局でも入玉模様の将棋の割合が増えてきたため、WCSC29では320手、電竜戦では512手に変更されている。以下では規定の手数になれば引き分けとなるルールのことを「256手ルール」と書く。

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