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NNUE評価関数がStockfishに移植されたので、それについて情報をまとめておきます。
本記事は、日本語と英語でお送り致します。
※ 英語版はDeepL翻訳を使って訳したものを修正したものです。
This article is provided in Japanese and English.
The English version is translated using DeepL translation.
最近、機械学習を勉強している人が増えてきたので、簡単な機械学習ならわかるよといった人たち向けに将棋AIの開発、特に評価関数の設計について数学的な側面から書いていこうかと思います。線形代数と偏微分、連鎖律程度は知っているものとします。
続きを読む事の発端は、私が、最近炎上ぎみであった大澤昇平さん(id:Ohsaworks)のツイートはAIによるものだと思っているとツイートしたことです。
将棋ソフトの世界では、Deep Learning勢はまだ上位のソフトに追いついていないようですが(WCSC29の決勝にDeep Learning勢は残れていなかった)、チェスのソフトの世界では、この勢力図がいままさに変わろうとしています。
2016年に互角局面集というのを本ブログで公開した。従来、強くなったかの計測は将棋所を用いて定跡なしで自己対局させていた。しかしそれだと同じ進行・同じ戦型に偏るため何らかの互角に近い局面を用意する必要があった。
AtCoder社のchokudai(高橋 直大) さんが、競技プログラミングで上位に上がるためにどのようにすれば良いかということについて興味深いツイートをされている。言うまでもなくchokudaiさんは、AtCoderという競技プログラミングの国内最大級のサイトを運営されているだけではなく、ICFPC優勝4回等など競技プログラミングの世界ランカーでもある。