いま、待ち合わせのため時間が30分ほどあるので記事2つほど書く。
Qhapaqさんが技術書典4で『科学するコンピュータ将棋』という同人誌を販売された。
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DeepMindがAlphaGo Zeroで使われた手法をチェスと将棋に適用して、チェスと将棋の世界でもぶっちぎり強いソフトが出来たそうです。(私は、内容は詳しく読んでいません。)
昨年ぐらいからStockfishの改良点を取り込んでもほとんど強くならないというのが続いている。いまや、Stockfishによって将棋ソフトにもたらされるレーティング向上は年間R30にも満たないように思う。
本大会で最強の評価関数はAperyのものだと私はくどいほど言い続けたが、それを確認しておく。
今年の6月ごろ、色んな人から、やねうら王だと教師局面の生成が終わらないことがあるという報告を受けた。
リゼロ評価関数では、評価関数をゼロから学習させているが、駒割り(駒の点数)は、Aperyのソースコードで定義されている点数を初期値として用いてある。実際のところ、これがすべてゼロであってもきちんと学習できることは確かめた。
今回、やねうら王は公開しているバージョンからほとんど強くすることが出来なかった。(KPP_KKPT型 評価関数でelmo+R170、探索部で+R20程度。elmo+rezero8 = relmo8がelmo+R120程度なので+R70ぐらいしか強くなっていない。) 私の本業のほうが忙しかったこともあるが、それを差し引くとしても、課題に対する取り組み方とか、方針の立て方とか、色々反省すべき点は多い。他の開発者が同じ轍を踏まぬよう、その原因をざっと書いておきたいと思う。
やねうら王のlearnコマンドのfreeze_kk/kkp/kppは何のためにあるのか、説明を書いておく。
今回の電王トーナメントで256手ルールが問題になった。