将棋が大規模定跡によって先手必勝まで到達するのも時間の問題であろう。

ここで言う先手必勝と言うのは、将棋AIの評価値で400ぐらいのことを指していて、詰みまで読み切っているという意味ではないし、また、評価値400ぐらいだと人間同士の対局ではまだ一波乱も二波乱もありうるぐらいの形勢なので、AIの世界で定跡で先手必勝が証明されたところで人間の対局にはさほど影響しないと思う。(と書いておかないとコメント欄で発狂する人がおるんやで…)

floodgateという将棋AIの対局サイトでTuyouraOuというソフトが2週間レーティングで1位となった。

これは、私が放流しているソフトで、337万局面の大規模定跡を搭載している。dlshogiがWCSC35の時点で330万局面収録されているらしいので、(局面数においては)それを上回った形である。

最近、やねうら王プロジェクトでは大規模定跡を掘っているせいで、「この局面についてはどうですか？」などと局面を送り合うことが増えた。局面をこうしてやりとりする方法として、CSAファイル形式やKIFファイル形式などがあるが、SNSに貼り付けるには、やや冗長である。

WCSC35(第35回世界コンピュータ将棋選手権)の二次予選において、dlshogi VS nshogiが、dlshogi思考時間0秒のまま勝ちきってしまった。言うまでもなく、二次予選において詰みまで思考時間0秒で指して勝利した将棋は、本大会初である。今回は、このことについて詳しく書く。

WCSC35(第35回世界コンピュータ将棋選手権)、皆様、お疲れ様でした！やねうら王もエンジョイ勢として(?)参加してきました。

ふかうら王(dlshogi互換エンジン)のインストール手順を詳しく解説した動画をYouTubeで公開しました。

将棋AIでは、教師(教師局面)を生成して、そこから評価関数パラメーターの学習を行っている。AlphaZeroなんかもそうしている。

Deep Learningで将棋の評価関数の学習を行う。仮に、ResNetと呼ばれる画像識別でよく用いられるアーキテクチャを評価関数に使うとしよう。

やねうら王関連のドキュメントは、やねうら王のGitHubのWikiに整理して公開している。