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。

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。

やねうら王では、FV_SCALEという思考エンジンオプションが存在する。これは、評価値を計算する関数(評価関数と呼ばれる)が値を返す直前に割り算するときに用いられる。

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。

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。

先週末、第5回世界将棋AI電竜戦TSECが開催された。毎回、このような将棋AIの大会が行われると御自分の作った将棋AIを公開する開発者が一定数おられる。

いまどきの将棋AIは、探索エンジンとは別に、評価関数パラメーターの書かれたファイル(評価関数ファイル)、定跡DB(定跡の書かれたファイル)などに分かれている。これは、従来ひとかたまりだったものを、これでは開発の単位として大きすぎると思った私が、やねうら王をコンポーネント指向なデザインにしたからである。

やねうら王公式がmacOSに正式に対応して、macOS用のやねうら王の実行ファイルの配布を始めた途端、Electron将棋が静かに幕を下ろした。