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。

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。

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。

やねうら王に関するあらゆる質問はこの記事のコメント欄にお願いします。
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やねうら王のGitHubに私が7ヶ月ほど前にcommitした改良、盛大にバグっていたことが判明した。

先月の電竜戦(将棋ソフトの大会)で優勝したGCT電竜チームの山岡忠夫さんと加納邦彦さん(共著)の将棋ソフト本が12月20日に発売になる。

水匠開発者として有名なたややんさん。たややんさんは、思考エンジン部分には手を出さず、評価関数の学習に力を入れておられます。そのため、「たややんは、将棋ソフト開発者ではない」「たややんは、プログラム書けない」みたいな謂れなき中傷も一部で見受けられますが、そんなたややんさんの凄いところを同じチームメンバーとして書いていきたいと思います。

前回までのあらすじ) スーパーテラショック定跡生成手法という定跡生成手法を開発した。これは序盤感覚に優れているDeep Learning系の将棋ソフト(ふかうら王 = dlshogi互換エンジン)を用いた、現代にふさわしい定跡生成手法である。平手の初期局面から76歩に34歩を全否定するなど、スーパーテラショック定跡の序盤戦術は、この序盤の2手目を咎めようというところまで来ている。