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いまどきの将棋ソフトを使っていると、「HASH 50%」などと表示されている。これはHASH利用率と呼ばれる。この数字が大きくなってくると探索の効率が悪くなる。要するに潤沢にメモリがある場合に比べると弱くなる。これは、どれくらいの値までであるなら適切なのか？HASH利用率が99%にならない限りHASHには余裕があるものなのか？HASHはどういう仕組みになっているのか？HASH利用率が50%の状況で、ハッシュ衝突はしているのか？など、わりとソフトを長年使っていても知らない人が多いのでここに原理から詳しく説明した決定版的な記事を書く。
ゲームAIに関しては、オセロ、チェス、将棋、囲碁とすでにトッププロでも敵わないレベルに到達した。これらのゲームAIから人間が学ぶにはどうすれば良いのかということについて考えてみる。
結論から言うと、『柿木将棋』の棋譜読み込みがUnicodeに対応していないためです。
uuunuuunさんにお願いして、思考エンジンがどれくらいの探索局面数(やねうら王であれば、この値はNodesLimitオプションで制限できる)で、どれくらいの棋力になるのかを調査していたときに、スレッド数によってこの強さが変わることに気づきました。
WCSC28に出場したたぬき(the end of genesis T.N.K.evolution turbo type D)のNNUE評価関数をやねうら王にマージしました。このNNUE評価関数は、ニューラルネットワークを用いたもので、やねうら王のevaluate()のみの差し換えたもので、探索部は従来のやねうら王のままです。
以下では、プログラマー向けに説明を書きます。
その昔、CPUの演算で、掛け算が異様に遅い時代があった。割り算はいまでも足し算なんかに比べるとずいぶん遅いけども、掛け算はいまや足し算の数倍程度の時間しかかからない。
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。)