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やねうら王 — 棋力的にトップ集団の将棋ソフトに比肩する将棋ソフト
やねうら王オープンソースプロジェクト — やねうら王miniから最新のやねうら王までのソースコードと思考エンジン本体
ふかうら王 — Deep Learningを採用した新しい時代の将棋ソフト
たけわらべ — 利きだけを理解している新しい感覚の将棋ソフト
Stockfish完全解析 — コンピューターチェスの強豪ソフトStockfishの完全解析
将棋電王戦  — 株式会社ドワンゴ主催の将棋電王戦。やねうら王は4年連続出場
コンピューター将棋全般 — コンピューター将棋全般の話題
プロコン — CODEVSなどプログラミングコンテストの話題

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なお、この記事のここから下には新着記事が表示されています。

Deep Learning系の将棋AIは何ブロックでやっているのか?

囲碁AIの対局から学ぶことにより、「今の人類は、昔の人類に7割くらい勝てるようになってるイメージ」らしい。囲碁AIとの関わり方についてとても興味深いインタビュー記事がニコニコニュースに掲載された。インタビュアーは、『りゅうおうのおしごと!』の白鳥先生である。

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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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やねうら王の新しい詰将棋エンジンで将棋図巧1番が解けたようです

やねうら王の新しい詰将棋エンジンは、一度調べた局面をすべて残している&合流を処理しないのでメモリを大量に消費するという話を先日書いた。 → やねうら王詰将棋ルーチンでミクロコスモスは解けますか?

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