将棋の本を書くのに棋神アナリティクスが使われ始めた件

これを書くの何度目かわからないが、将棋AIを無償で入手できる時代は疾うに終わりを告げた。dlshogiのモデルファイルは2021年の8月に公開されたのが最後であり、水匠は水匠5を最後に、水匠6,7,8は公開されず、tanuki-シリーズの最新版『Lí-VENGE』は有償公開となり、やねうら王の探索部の開発版(公開版より一回り強い)は、やねうら王の支援者に向けて発行されるやねうら王News Letterでのみの公開となった。

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ゲームAIの置換表におけるreplacement strategyについて

将棋AIの開発者と話していて、置換表の仕組みの詳細を把握している人が少なそうだった。置換表は、将棋AI以外のゲームAIでも使える汎用的な技術である。この技術が誰も口伝しないままロストテクノロジーになってはいけないと思い、私が重い腰を上げ筆を執る次第である。

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角換りは終わったのかについて1万文字程度で

先月のゴールデンウィークに行われた第33回世界コンピュータ将棋選手権(WCSC33)で弊やねうら王チームが準優勝したあと(この準優勝は本当に準優勝であって、ビールにおつまみで乾杯するという意味ではない)、角換りという戦型について以下のツイートをした。

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第33回世界コンピュータ将棋選手権 決勝日の早朝

今年もまたこの季節がやってきた。今回の選手権は、昨年優勝したdlshogiチーム、A100×8の8,9台構成だと言うではないか。(つまりはA100が6,70基あるってこと) AWSで借りるなら1時間4万円ぐらいかかる。

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PolicyNetworkだけの将棋ソフトの強さは?

いまのDeep Learning系の上位の将棋ソフトは、AlphaZeroのアーキテクチャに倣っていて、局面を入力し、Policy(次のよさげな一手が最大値になる)とValue(期待勝率)を出力している。では、Policyだけで1手も先の局面を調べない場合、どれくらいの強さになるのだろうか?

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