角換りは終わったのかについて1万文字程度で | やねうら王 公式サイト
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。 角交換と言う戦型が終わった。 1886局面の指し手を覚えるだけで先手側は公開されてる水匠（探索局面数は1億までの任意）に対して評価値+300に出来ることが証明された。 大会で上位のソフトは+300から逆転は97%ぐらいありえないので（手数で引分はある）つまりは将棋AIの世界では角交換の後手は必敗。 — やねうら王 (@yaneuraou) May 8, 2023 この前者のツイートにはインプレッションが172万もあり、Yahooニュースや朝日新聞デジタルなど多くのメディアで取り上げられた。 AIで角換わりが終わった？ 藤井聡太竜王「こちらの立
“藤井聡太14歳と戦った男”が異色の将棋ベストセラー著者に 「敗戦に関する痛覚は完全にバグってます」AI研究に没頭する今とは（白鳥士郎）
『現代将棋を読み解く7つの理論』という本をご存知だろうか？ AIの影響を受けて激変した現代の将棋を見事に解き明かした本であり、一介のアマチュアが書いたにもかかわらず異例のベストセラーになっている。 将棋界からの評価も極めて高く、将棋ペンクラブ大賞の技術部門で大賞を受賞した。 著者の名は『あらきっぺ』。 本名は荒木隆。 5歳で将棋をおぼえ、関西の名門・森信雄門下として奨励会に入る。そして三段まで上り詰めたものの、年齢制限で退会。最後の三段リーグで対局した相手の中には藤井聡太竜王もいる。 奨励会を退会してからはアマチュアとして再び将棋を指し始め、全国大会の常連となり、招待選手として出場した朝日杯でプロ2名を破るなど、現在も高い棋力を有する人物だ。ここまでならば、悲劇的ではあるものの、将棋界ではありきたりなストーリーともいえる。 荒木が異色なのは、その将棋との向き合い方だ。 『7つの理論』の大ヒ
dlshogiを使って棋譜から棋力を推定する - TadaoYamaokaの開発日記
たややんさんが実施していた棋譜から棋力を推定する方法をdlshogiを使って検証してみた。 棋譜から棋力を推定する手法を検証しており、水匠の評価値をシグモイド関数で疑似的な勝率に変換した上で平均損失を計測する+計測する局面の勝率の閾値を設定するという手法で、24レーティングとの高い相関(相関係数-0.9536)を得られるようになりました。（続く） pic.twitter.com/wTu8pH6Ak7— たややん＠水匠(将棋AI) (@tayayan_ts) 2021年9月17日 使用する棋譜 将棋倶楽部24の名人戦対局の2452棋譜を使用した。 対局者間のレーティングの分布は以下の通り。 対局者のレーティングのヒストグラムは以下の通り。 dlshogiの設定 棋譜の各局面について、バッチサイズ1で512プレイアウトで探索を行い評価値と最善手を取得する。 勝率の平均損失 まずは、各棋譜ごとに
世界コンピュータ将棋選手権予選敗退とその軌跡 - そーだいなるらくがき帳
世界コンピュータ将棋選手権に我らが @bleu48 先生と出場しました。 ソフトウェアは @bleu48 さんが作ってて自分は関わっていないのだけどインフラ担当しました。 第31回世界コンピュータ将棋選手権 しかし我らがソフトウェア『二番絞り』は11位*1 二次予選敗退でした。 今日の二次予選結果です。 pic.twitter.com/JDPrN4weIQ— 48 (@bleu48) 2021年5月4日 敗戦の軌跡 今回はインフラ担当として大きな失敗をしてしまったので反省の意を込めて書きます。 早朝に問題に気付く 当初予定はGCPに用意されているNVIDIA A100 Tensor Core GPUを16枚指したモンスタースペック a2-megagpu-16g を利用予定でした。 a2-megagpu-16g はプレビューで申請が必要なのだけど、事前に問い合わせをして利用可能にし、予行練習
藤井二冠の自作PCについて最強将棋ソフト開発者に聞いたらトンデモないことが判明した件
モデラー歓喜の100円格納庫！ 山田化学の「プラモデル用 連結ディスプレイベース」の拡張性がスゴすぎた 【検証】ミニ四駆にソーラーパネルを搭載すれば無限に走れるのか？ モーターとギア比を調整し安定走行を実現し、より速く走れるように試行錯誤してみた 藤井聡太二冠誕生────その報道に、日本全土が熱狂しました。 しかし世間の人々は、将棋のことそんなに詳しく知りません。 だから２９連勝の時は食べ物のことで盛り上がりました。今はもう閉店してしまった『みろく庵』の出前が、豚キムチ雑炊を運ぶ写真が東京写真記者協会賞を受賞するなど、大手メディアの方々もこぞって飯の話題に飛び付きました。ねえ大手メディアくん……もっと将棋のこと報じよ？ ネット上でも、藤井四段（当時）の食事の注文について様々な意見が飛び交います。 『中学生が昼飯に千円以上のものを頼むなんて生意気だ』『いやいやプロなんだから食に投資するのは当
やねうら王公式による定跡掘削代行はじめました | やねうら王 公式サイト
テラショック定跡の生成部を公開したので、一般ユーザーの皆さんがコマンドを叩けば自動的にかつ効率的に掘れるようになりました。 普通、人間が手動で定跡を検討する場合、将棋所などの検討モードを用いて1つの局面を複数スレッドで探索させるのが普通かと思います。しかし、探索はスレッド数の平方根ぐらいしか実効(実際の効率)がでないので、16スレッド用いても4スレッド分の働きしかしません。3/4の計算資源は無駄になってしまうということです。16スレッド用いるのならば16局面用意して、各スレッドがそれぞれの局面を探索するのが一番効率が良いわけです。これを行えるのが、やねうら王の定跡生成コマンドです。(“makebook think”コマンドなど) そんなわけで、やねうら王の定跡生成コマンドを使うだけで、手動で1局面ずつ検討させるより、はるかに高い効率で検討が行えます。しかしご家庭のPCでやる場合、例えば8ス
WCSC29でやねうら王が使用したテラショック定跡、公開しました | やねうら王 公式サイト
約700T(700テラ=700兆)局面探索して生成した30数万局面分の定跡ファイルを公開しました。 100テラショック定跡(WCSC29時点 , 700T) https://github.com/yaneurao/YaneuraOu/releases/tag/BOOK-700T-Shock 本当はテラショック定跡は年末に発売を予定している『将棋神やねうら王２』の目玉にしたかったため、公開する気はあまりなかったのですが、私の公開している「アマゾンの欲しいものリスト」から、猫砂が大量に届いたため、これは何かお返しせねばと急遽最新のテラショック定跡を公開することにしました。私の欲しいものリストからプレゼントを送ってくださった皆様、本当にありがとうございます。 ちなみにWCSC29の上位ソフトはニコ生で使うらしいので、WCSC29で優勝したやねうら王もドワンゴさんにソフトを提供することになるのです
WCSC29、やねうら王優勝しました！ | やねうら王 公式サイト
第29回世界コンピュータ将棋選手権(WCSC29)で、『やねうら王 with お多福ラボ2019』は優勝しました。応援してくださった皆様、ありがとうございます。 手短にいくつか印象に残った試合と簡単な感想を書いておきます。 Qhapaq戦 Qhapaqはこちらが指し手を思考している最中に相手の指し手を別のPCで予測して、それに対するponderの指し手を探索する『Pre-ponder』という隠し球を実装しているそうでした。 QDMのクラスタはmultiponderベースだったのですが独自実装のpreponderを加えることで相手の持ち時間の120％を使えるという謎の効率化に成功しました。 — Ryoto_Sawada☀Qhapaq (@Qhapaq_49) May 5, 2019 そこで、Qhapaq戦については、SlowMover(序盤重視率)=67にして、序盤の思考時間を減らして終盤に
テラショック定跡の生成手法 | やねうら王 公式サイト
先日100テラショック定跡を公開した。本記事では、その生成手法について詳しく書く。 ※ 100テラショック定跡、公開しました ■ 従来手法 コンピュータ将棋の定跡生成手法として現在最先端の手法はshotgun方式と呼ばれるものである。 これはSDT5(第5回将棋電王トーナメント)で準優勝したshotgunおよび、WCSC28(第28回世界コンピュータ将棋選手権)で優勝したHefeweizenの用いていた定跡生成手法である。 ■ shotgun方式 shotgunの手法については次の論文に詳しい。 ※ コンピュータ将棋における定跡生成法の一提案 : https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=192055&file_id=1&file_no=1 ■ テラショック定跡とshotgun方式との比較 また、テラショック
フロッピーディスクに収まる評価関数バイナリ公開しました | やねうら王 公式サイト
NNUE評価関数は、ネットワーク構成を簡単にカスタマイズできるようになっている。 そこで、入力をK(玉のいる升)とP(どの升にどの駒がいるかに対応する値)だけにして(81升 + 1629通り = 1710)、hidden層の1層目を256×2、2層目・3層目を32にして学習させた。(K-P-256-32-32) NNUEを知らない人のために書くと、各層は全結合。 ※ 補足 : ニューラルネットの入力は、駒が存在するところを1、存在しないところを0とした1710次元のベクトル。 教師はdepth 8で生成した10億局面から学習させてみたところ、elmo – R30程度になった。 ファイルサイズは873KB。(zipで圧縮して400KB程度) 教師をもう少し深いdepthで生成すれば、まだ強くなるはず。 とりあえず公開しておいた。 https://github.com/yaneurao/Yan
2倍の思考時間を使うと人間はR200上がるという根拠について | やねうら王 公式サイト
２つ前の記事で、「将棋ソフトでは、2倍の思考時間を使うとR200程度上がります。R200は勝率で言うと約76%。」というのを人間にも当てはめたのですが、それは人間では成り立たないのでは？という意見が散見されるのでこれに対して私の考えを書いておきます。 まず、最初に一つだけお断りをしておくと、同じソフト同士の場合と異種ソフト同士の場合とでは読み筋が違うので、2倍の思考時間にしたときのレート(棋力)の向上度合いは異なります。前者はBonanza以降のソフトだとR200程度ですが、後者については実際のところよくわかっていません。そういうデータを事細かに計測した人もおそらくいません。また定跡との相性などもあって異種ソフトの棋力差を正確に計測すること自体が難しいです。R100程度上がることは間違いないですが、R200よりは低い値になると予想されます。まあそれに関してはR100以上、R200未満ぐらい
【決定版】コンピュータ将棋のHASHの概念について詳しく | やねうら王 公式サイト
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。 ShogiGUIや将棋神やねうら王に表示されている「HASH」とは何ですか？ 一度探索した局面を保存しておく表です。 この表に登録するときにハッシュ(hash)という値を使って登録するため、ハッシュテーブル(hash table)と呼ばれます。これを略して(値と
PC将棋ソフト「将棋神 やねうら王」に関してお答えします | やねうら王 公式サイト
4gamerに「将棋神 やねうら王」の紹介記事が掲載されました。 プロ棋士をも凌駕する異次元の強さ！ PC将棋ソフト「将棋神 やねうら王」8月10日発売予定 https://www.4gamer.net/games/423/G042341/20180613100/ 今回は、寄せられている質問に対して非公式にお答えします。 Q) CD-ROMなんですか？ A) DVD-ROMです。激指のパッケージがCD-ROMらしく、それをベースにパッケージのデザインをされたようで、一部、CD-ROMと書かれたままになっているところがあったようですが、気付き次第修正してます。 Q) インストール容量10GBも必要なんですか？ A) 実質的には4GB程度だと思うのですが、.NET Frameworkがどれくらい消費するのか予測できなくて、多めに書いています。 Q) 特定のエンジンだけインストールすることは出来
最強ソフトの言うことの真逆をやると最弱になるのか検証してみた - コンピュータ将棋 Qhapaq
今や将棋研究のお供の定番である将棋ソフトですが、その裏で初心者の練習相手としても定番になりつつあるようです。駒の動かし方を覚えた人が次にやるべきなのが数練習をすることであり、数をこなす為のモチベーションを維持する際に、無限に遊んでくれてしかも負けてくれる将棋ソフトにニーズがあるようです。 どのぐらいニーズがあるかというと、絶対王者のponanzaさえも弱いソフトを作ることに一石投じる程度にはニーズがあるようです。 将棋ウォーズにある史上最強に弱いPonanzaの話｜山本 一成@Ponanza｜note 曰く、クッソ強いponanzaの評価値を反転すればクッソ弱いソフトが出来る。 成る程。ponanzaが全力で悪くなる局面を探してくれるなら、確かに弱くなりそうだ。しかし私はこの記事を見て「ソフト同士が負けることに全力を尽くした場合、果たしてどのくらいまで弱くなるのか」が気になりました。 ここ
将棋ウォーズにある史上最強に弱いPonanzaの話｜山本一成🚗TURING
自分が制作に関わっているスマホアプリに将棋ウォーズというゲームがある。オンライン対戦でたくさんのユーザーが毎晩将棋を指しており、最近になって合計対局数が３億対局を超えた。私の想像を遥かに超えるほど指されておりアプリ製作者としてはこれ以上にない喜びである。 しかし初心者にとってオンライン対局は決して気楽なものとは限らない。多くの強豪たちがオンラインの世界ではたくさんいるからである。そこで将棋ウォーズではオンライン対局とは別に練習対局というモードが実装されている。このモード、結構弱めで旧バージョンのPonanzaが搭載されており、ユーザと気軽に対戦できるようになってる。 Ponanzaの中でも「簡単」モードを選ぶと、史上最強に弱いPonanzaが選べる。このPonanzaこれ本当に弱い。ここまで弱いプログラムがあるのかというくらい弱い。おそらくランダムに手を指すプログラムよりも弱い。 このPo
朝日新聞将棋取材班です。朝日杯の棋譜中継は権利の侵害に当たります。即時、中止してください。 - Togetterまとめ
コミュニケーションが生まれるツイートまとめツール
人間の棋譜を用いずに評価関数の学習に成功 | やねうら王 公式サイト
今回、新たに評価関数をゼロベクトルから学習させた。elmo絞りを使うと意外と簡単にApery(WCSC26)相当の棋力を持つ評価関数にまで出来るようだ。追試できるように記事の前半に手順を記しておく。また、記事の後半には何回目のelmo絞りでどの程度の強さであったかも示す。 elmo絞りを知らない人のために簡単に説明すると、今回、将棋ソフトが人間の棋譜を用いずに勝率の高い形を強化学習でソフト自らが自動的に覚えたということである。今回、1回に生成している教師の数は5億局面。対局回数で言うと400万局程度であろうか。それだけの対局を終局までこなすことで、どういう駒の位置関係だと勝ちやすいのかを学習したということだ。 私は以前、elmo絞りを用いずにある程度の強さまでは到達出来たのだが、計算資源を湯水の如く消費するので途中で断念してしまった。今回はそのリベンジである。題して「Re : ゼロから始め
将棋電王トーナメント1日目、実況スレッド | やねうら王 公式サイト
この記事で実況していきます。 今回の技巧は？ 公開している技巧から+R150ぐらいとのこと。 やね「電王トーナメントが終わったらまたソースコード公開するんですか？」 出村「する…かも…」 今回のApery(浮かむ瀬)は？ 探索はStockfish7に合わせたとのこと。探索パラメーターの調整はあまりしてない様子。 会場の写真公開禁止の件 スタッフより、「放送が始まるまで、会場(の全体が写っているもの)の写真をSNS等にアップしてはいけません」とのこと。 ※ 放送が開始になったので写真を追加。 会場の写真解禁っ！！(>_<) #電王トーナメント pic.twitter.com/SH3oc8yYAe — 香上 智＠Labyrinthus＋＃ (@kagami_tomo) October 8, 2016 SkylakeのHTが遅い件 今回のPC、HT時のnpsがあまり出ないようです。並列化効率の良
やねうら王ライブラリ VS Aperyライブラリ | やねうら王 公式サイト
今年の5月に開催されたWCSC26(第26回 世界コンピュータ選手権)では、Aperyをライブラリとして使ったチームが非常に多かったですが、今年10月の電王トーナメントではそのへんの勢力図はどう移り変わっていくのでしょうか。開発者向けのライブラリとして見たときに、Aperyではなくやねうら王を用いるメリットについて書いてみます。 本記事は、やねうら王の開発側から見た一方的な見解ですので、そのつもりでご覧ください。 VisualStudio2015(無償版でも可)でビルドを実行するだけで一発でビルド出来る。 また、Windows/MacOS/Linuxでビルド可です。Aperyの場合、Windows用はVisualStudio用のプロジェクトファイルが含まれていない＆多少の修正が必要になるようです。 ソースコード上に解説コメントが豊富。 C++のコードよりコメント行のほうが多いはずです。これ
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第5回 将棋電王トーナメント | niconico
