前回の続き。将棋AIで最初に大規模機械学習に成功させたBonanzaの開発者である保木さんのインタビューがちょうどYahoo!ニュースのトップ記事として掲載されたところなので、今回はBonanzaの機械学習について数学的な観点から解説してみたいと思います。

KENTOという赤字を垂れ流し続けている(?)オンラインの棋譜解析サービスがあります。

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。

AlphaZeroの再現実験として、YSSの山下さん、Bonanzaの保木さん、Ray(囲碁ソフト)の小林祐樹さんのゴールデンコンビがタッグを組んだAobaZeroというソフトがあるのですが、ここ最近は棋力が停滞気味であります。

ShogiDroidでやねうら王の一部のエンジンオプションが正常に動かないらしい。
今回は、この問題について詳しく書く。

将棋ソフトで標準的に使われているUSIプロトコルですが、この原案、以前あったらしいサイトはドメインごと売りに出されていて、どうしたものかと思っていたのですが、以下のサイトで公開されているのを見つけたので、(またドメインごと無くなると困るので)魚拓代わりに本記事にコピペしておきます。

※　2020/03/09 19:00時点での魚拓としてお使いください。

ついにRyzen Threadripper 3990Xが発売になりました。64コア128スレッド。CPU 1個で64コア(内部的には分かれているらしいですが)という化け物CPUです。

CSAの会誌に書いた原稿(WCSC29優勝記)をそのまま転載すると著作権違反になると思うので、記憶を頼りに内容を掘り下げながら書いていきます。昨日の記事で書いたように猫砂はいくらでも受け付けております。

KENTOという、ブラウザから使える将棋の棋譜解析を行うサイトがあって、そこでやねうら王をAmazon Lambdaというサービスを用いて行っているとのことだったので、この周辺の技術について手短に記事を書く。

最近はコンピュータ将棋用にメモリをたくさん搭載する人も珍しくはないが、64GB程度積んでいるとメモリの初期化に時間がわりとかかる。USIプロトコルでは時間のかかる初期化はGUI側から”isready”が送られてきたあとに行うことになっているが、ここで置換表のためのメモリをゼロ初期化すると少し困ったことになるのだ。