“最強PC”を組めるヤツに会いに行く そして生まれた怪物のスペックは
“最強PC”を組めるヤツに会いに行く そして生まれた怪物のスペックは：プロ棋士向け最強将棋AIマシンを組む！（1/3 ページ） プロの将棋棋士が研究に使える、“最強の将棋AIマシン”を組むべく記者が奔走する本連載。前回は、将棋AIがプロに勝ち始めた2013年ごろの将棋ソフト「Ponanza」から、21年時点で“CPU最強”と呼ばれる「水匠」と“GPU最強”と呼ばれる「dlshogi」までの歴史や技術的な変遷を振り返った。 今回は、前回の振り返りを踏まえて「CPUもGPUも強いマシンを使ってみたい！」と自作PC専門家に相談し、実際にブツを組み上げるまでのお話。マシンスペックから知りたい人向けに、今回組み上げたPCとスペックを初めに挙げておく。
渡辺明名人、１秒間に8000万手読むコンピュータを購入しディープラーニング系のソフトも導入（１）（松本博文） - エキスパート - Yahoo!ニュース
【渡辺明名人】37歳。名人・棋王・王将の三冠を保持し、現将棋界の序列１位。近年はコンピュータ将棋（AI）を用いての綿密な研究でも知られる。ほとんどの棋士を相手に勝ち越し「現役最強」とも言われるが、棋聖戦五番勝負では藤井聡太棋聖に挑戦して敗れた。 （７月某日、LINEにて、渡辺名人が研究用の新しいマシンの購入を検討しているという話になり） 渡辺 将棋ソフト用のパソコンと最新のソフト事情について教えてもらいたいんですけど。 松本 それなら水匠開発者の杉村達也さんが適任です。ご紹介しますよ。 渡辺 ディープラーニング系のソフトってなに？ってところですよ、私は（笑） 松本 ますますちょうどいい。私もそのあたり、さっぱりわからないので（笑）。ところで新しいマシンを買うのだと、たとえば藤井聡太さんみたいなモデルはCPUだけで50万円らしいですね。 松本 ということは、トータルで予算80万円ぐらいですか
羽生九段はなぜ「勝率94％」で投了したのか 将棋AI“進化”のジレンマ 棋士の本音は・・・開発責任者の秘策は「神の手」（テレビ朝日系（ANN）） - Yahoo!ニュース
2020年のクリスマス。豊島（とよしま）将之竜王と羽生善治（はぶよしはる）九段という黄金カードで、その“事件”は起きた。 対局の中継画面上に表示されるAIの「勝率」（どちらがどれだけ優勢かをパーセンテージで示したもの）で94％という圧倒的な優勢を築いていたはずの羽生九段が、突然、投了（負けを認める）したのだ。 AIがほぼ勝ちだと判断しているのに、対局者本人は負けだと認識していた・・・ 実はこれほど極端ではないものの、AIと、人間の棋士の“形勢判断”が大きく食い違うケースが増えているという。 藤井二冠の「AI超え」が新語・流行語大賞にノミネートされるなど、いまや将棋観戦に欠かせない存在となった将棋AI。進化を続ける、その将棋AIが抱えるジレンマと、解決の秘策について関係者に話を聞いた。 [誰もが驚いた終局] 豊島竜王が激戦を制す!（ABEMAビデオ） 「負けました・・・」 羽生九段が頭を下げ
Ponanza開発者、山本一成氏が語る強化学習とA/Bテスト運用の舞台裏
Ponanzaにおける強化学習とA/Bテスト運用 山本一成氏（以下、山本）：山本一成と申します。よろしくお願いします。 ありがとうございます。ここからはややガチめなエンジニアの話です。まず確認したいんですが、エンジニアとかプログラマーって人はどれくらいいるんですかね？ （会場挙手） あ、けっこういるのか！ 安心した（笑）。 私、10年くらい将棋のプログラムを作ってきて、最初はまったくのど素人から始めたんですけど、いろいろやっていく中で、現代にも通じるようなさまざまな運用とかが出てきたんですね。そのへんをみなさんと共有できればと思っています。 まず最初のスライド、さっそく手書きでやる気がない感じですが（笑）。将棋のプログラムってどんなもの？ という話です。将棋も囲碁も、大雑把にいうと、2つの要素があります。1つは探索です。つまり、先を読むということですね。 先を読むと強いです。みなさんもそん
「2年前からプロ棋士はもう勝てないとわかっていた」Ponanza開発者・山本氏が語るAIの未来 - 週刊アスキー
第2期電王戦第2局姫路城での対局シーン。将棋界の最高峰である名人位の佐藤天彦九段が負けたことで、タイトル保持者でもコンピューター将棋ソフトには敵わないという認識となった。 5月20日、兵庫県・姫路城で行なわれた第2期電王戦第2局で佐藤天彦名人に完全勝利したことで、日本将棋連盟もコンピューター将棋ソフトがプロ棋士のレベルを超えていると認めざるを得なくなった。電王戦は2012年に第1回が開催されたが、2015年には一度「FINAL」と銘打ったものの、同年に「叡王戦」という新棋戦を発足し、叡王戦の優勝者はコンピューター将棋の頂点を決める電王トーナメントの優勝者と電王戦として対局することになった。 結局、2016年以降は1度もプロ棋士がコンピューター将棋ソフトに勝つことはできず、今後も勝てる見込みも低くなったということで、「役割は終えた」と主催するドワンゴの川上会長が終了宣言をした。ただ、叡王戦は
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
Deep Learningを用いた将棋プログラムGunyanzaを公開しました
ディープラーニング(深層学習)というのが流行っているそうです。すべての人類はディープラーニングによって実現されたAIに隷属する未来なんですってよ!!! こわーい。 そんなバラ色の技術、いっちょかみしておきたいですよね。 さて、オフィスで社長とダベっていたところ、「将棋プログラム面白そうだよね」という話になりました。お互将棋プログラムを作って闘わせようぜ、いぇー、と盛り上がり、勢いでコンピュータ将棋選手権に申し込みまでしてしまいました。 そんな経緯で、ディープラーニングをミリしら(=1ミリも知らない)な僕が、試しにディープラーニングを使って将棋のAIを書いてみたらいいやん、と思いついたのでした。将棋も、ハム将棋でハム8枚落ちで負けるレベルくらい。ダメじゃん。 ミリしらなので、「チェスで何かやってるヤツがいるだろう」とアタリをつけてググった結果、Erik Bernhardssonさんによる d
ついに将棋を終わらせにきた感ありPonanza_Chainer
台湾猫大厦 【毎日更新中】１０月１８日からは https://taiwancatbldg.skyvoice.jp へ、是非お立ち寄りください。 まぁ、これをみてほしい。 http://www2.computer-shogi.org/wcsc27/appeal/Ponanza_Chainer/Ponanza_Chainer.pdf 今日から最後の電王戦（第２期電王戦第１局）が雪化粧の日光東照宮で開幕し、現役名人佐藤天彦が最強Ponanzaと戦っておるのだが、もはや生身の人間の佐藤天彦がPonanzaに勝てると信じている人は誰もいないに違いない。素手での戦いに自動小銃を持った奴が相手では、天変地異でもない限り勝てるわけがないのである。 そのPonanzaが • 将棋で初めて実用レベルのディープラーニングに成功 • ディープラーニングライブラリChainerを使用 とは全くもっておだやかではない
Ponanza Chainerについてのあれこれ - はげあたま.org
先にお断りしておきますが、コンピュータ将棋の開発もDeep Learningも専門分野ではないので、外野の素人が垂れ流してる妄想に過ぎません。 技術解説のつもりですが、どちらかというと自分の中の情報整理に近いです。むしろ、誰か詳しい人が書いてください！(俺が読みたい) Ponanza Chainer http://www2.computer-shogi.org/wcsc27/appeal/Ponanza_Chainer/Ponanza_Chainer.pdf 先週、世界コンピュータ将棋選手権(5月開催)のアピール文書が公開されました。 開発メンバー 開発アプローチ 演算リソース その中でPonanza開発チームが上記全てに国内最高峰を取り揃えているという宣言に、ネット上が震撼しました。 今年の世界コンピュータ将棋選手権のPonanzaはたぶんめちゃめちゃ強いことになる。過去現在、そして下手
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AI発の戦法が初受賞 将棋・升田賞に「エルモ囲い」 - 日本経済新聞
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