角換り先手必勝時代に振り飛車が有力視され始めた件について

将棋AIの世界では角換りが先手必勝だと言われ始めた。定跡を使うと弱いソフトでも先手は強いソフトに一発入れられる可能性が出てきた。

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角換り先手必勝時代の将棋AIの棋力計測について

科学技術の発展は計測技術によって支えられ、計測技術の進歩は新たな科学的発見の基盤となってきた。将棋AIの世界においてもそれは同様で、前のバージョンからわずかでも強くなったのかを正確に計測することができれば、そのわずかな棋力向上を繰り返し、最強の探索部が書けるという理屈がある。

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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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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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誰もdlshogiには敵わなくなって将棋AIの世界が終わってしまった件

いま大会上位に位置するDeep Learning系の将棋AIは、評価関数として画像認識などでよく使われているResNetを用いている。ResNetについては機械学習を齧っている人ならば誰でも知ってるぐらい有名だと思うので、詳しい説明は割愛する。(ググれば詳しい説明がいくらでも出てくる)

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NNUE評価関数、新しい時代の夜明け

いま、将棋AIの世界はdlshogiに代表されるDeep Learning型の将棋ソフトと、αβ探索を用いる従来型の将棋ソフトとに大きく二分される。後者の上位ソフトは、評価関数にNNUE評価関数を採用しており、後者のタイプのソフトはNNUE型と呼ばれるほどの一大勢力を築き上げている。

このNNUE評価関数を設計したのは、tanuki-チーム(当時)の那須さんである。NNUEは浅い層からなるニューラルネットワークだが、那須さんの実装は、C++ templateで書かれていて、層を増やしたり特徴量の数を変更したりできるようになっていた。

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やねうら王がWCSCでの引き分け回数、通算で2位である件

WCSC(世界コンピュータ将棋選手権)で引き分けの回数を集計した人がいて、その結果を教えてもらった。やねうら王は通算で2位なのだそうだ。前回とか今回とかの集計結果ではなく、WCSC第1回から第32回までの通算で2位。

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