Winnyの金子さんのED法について | やねうら王 公式サイト
Winnyの金子勇さんが考案された機械学習アルゴリズムED法を再現して実装した人がいていま話題になっている。 『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて…いたら見つかりました https://qiita.com/kanekanekaneko/items/901ee2837401750dfdad いまから書くことは私の記憶頼りなので間違ってたらコメント欄で教えて欲しい。 1998年ごろだと思うのだが、私はWinnyの金子勇さんのホームページの熱心な読者だった。(ページも全部保存してたので私のHDDを漁れば出てくると思うが、すぐには出せない。) Winnyのβ版が発表されたのが2002年なのでそれよりはずいぶん前である。 当時、金子さんはNekoFightという3D格闘ゲームを公開されていた。そのゲームには、自動的に対戦から学習するAIが搭載されていた。 当時の金子さんのホームページの
プロ棋士は将棋ソフトが無くても困らないのか？ | やねうら王 公式サイト
将棋AI界隈に対して、熱量の高い将棋ファンからよくわからない敵意を向けられることがある。 「長い将棋の歴史のなかで、将棋ソフトなんか無い時代からプロ棋士は脈々と将棋の技術を研鑽してきた。将棋ソフトなんてプロ棋士には全く不要で無くても何も困らない。将棋ソフトは将棋界に寄生するだけの寄生虫の癖にその開発者は偉そうにすんな。」みたいな意見である。 この世から将棋ソフト(将棋AI)がすべて無くなった世界と、いまの世界とを比較するならば、「将棋ソフトが無くてもプロ棋士は困らない」には私も同意する。将棋界はいままでそうして命脈を保ち、歩んできたのだから。 しかし、将棋ソフトは誕生してしまった。誰かが、トッププロより強い将棋ソフトを生み出してしまった。(その経緯についてはここで触れない。) そうすると、将棋ソフトを活用しているプロと活用してないプロとの差が生じる。そして、少しでも速いパソコンで将棋ソフト
羽生先生の発言は何が開発者の反発を招いたのか？ | やねうら王 公式サイト
2つ前の投稿で羽生先生のインタビュー記事の発言を取り上げたらプチ炎上しました。私は特に炎上を狙ってやっているわけではなく、羽生先生の発言が将棋AI界隈に悪い影響が残り兼ねないので書いたのですが、開発関係者からは一定の同意が得られたものの、将棋ファンからは殺害予告やら、こんなツイートやらが届く始末です。 まあ、一線を越えているものに関しては関係各所と連携しつつ、粛々と対応させていただく次第です。(念のために言っておきますと、将棋ファンのすべてがこういう人たちばかりだとは私は思っていません。極一部にちょっとややこしい人がいらっしゃるという認識です。) この記事は大変長くなるので、「最新版のやねうら王が(お金を出してでも)欲しい！」と言う方や、「やねうら王の開発に支援してやる！」と言う方は、とりあえず、この記事の末尾のリンクから御支援くださいませ。 今回は、前回の羽生先生の発言を再度取り上げ、何
その打ち歩詰めの定義、間違ってません？ | やねうら王 公式サイト
まず、「◯◯角不成」となる1手詰め問題が作れるかについて考えてもらいたい。普通に考えると、(1手詰めで)例えば５二角不成で詰むなら、５二角成でも詰むはずであって、５二角不成でなければならないという状況は考えられない。ところが、それに挑戦する非常に面白い詰将棋問題が出題された。 いろいろあってやり場が無くなったのでここにあげておきます。良かったら解いてやってください。一手です。 https://t.co/IYB5Qx5dKv pic.twitter.com/hER6oCsK0y — Tonkatu (@tonkatu_love33) November 10, 2023 作意としては、68角不成。対して、77歩のあと、先手に合法手がない。つまり、歩を打つことで相手を合法手のない状態にしているので、これは打ち歩詰めであり、77歩は禁じ手であると言うのだ。(68角不成に代えて68角成だと、77歩の
オセロの必勝法が見つかった件 | やねうら王 公式サイト
すごいニュースが飛び込んできた。オセロの必勝法が見つかったのだ。正確に言うとオセロが弱解決された。まずはその論文を紹介する。 Othello is Solved : https://arxiv.org/abs/2310.19387 「弱解決(weakly solved)」を簡単に言うと、初期局面からの双方最善手を打つ時の結論(勝敗)がわかったと言う意味である。8×8のオセロの結論は引き分けなのだそうだ。「必勝法が見つかった」と本記事のタイトルで書いたが、その結果として双方最善を尽くした時のオセロの結論が引き分けだったことが判明したので正しくは「必勝法(必ず勝てる方法)が存在しないことが証明された」とでも言うべきか。 今回は、初期局面から到達できるあらゆる局面についての結論(勝敗)がわかったわけではない。こちらは「強解決(strongly solved)」と呼ばれる。 弱解決と強解決とでは、
クラウド最安のGPUについて | やねうら王 公式サイト
渡辺名人が購入した130万円のパソコン、クラウドでそれと同じ性能のもの、1時間50円で使えるよとツイートしたらえらくバズった。 上のツイートは、決して渡辺名人の研究を揶揄するものではなく、書き方次第で最低にも最高にも聞こえるという、そういう物事の二面性みたいなのって面白いよねという意味でツイートしたわけである。 しかし「クラウドの料金そんなに安くねーだろ」「それってGPUだけの値段ですよね？」「値段一桁間違えてない？」「クラウド使ったことない奴の妄想乙」みたいなツッコミをたくさん頂戴している。
渡辺明名人と東大教授で日本の脳研究の第一人者である池谷裕二先生との対談記事が間違いだらけである件 | やねうら王 公式サイト
ここまでひどい記事は久しぶりだ。 渡辺明名人の疑問「将棋の初手でこれを指したら負けという“必敗”の手はありませんか？」 脳研究者の答えは… https://number.bunshun.jp/articles/-/846635 この手の対談は、編集側が元の発言とは異なる意図で解釈して、誤った書き方にしてしまうことが多々あるので、誰が悪いのかということはここでは問題としないことにする。ただ、内容が間違いだらけではあるので、ここではそれを指摘するに留める。 14年前のAIは「奨励会1級とか初段ぐらいだった」 池谷 渡辺さんのすごいところは、転換期を迎えた時に「じゃあAIに学んでみるのも面白いかもしれない」と思ったことですね。柔軟な適応力で発想の着火点をスムーズに転換されています。渡辺さんはかなり早い時期からAIと対戦されていましたよね？ 渡辺 あれは2007年ぐらいでしたが、まだAIが全然強く
2020年、将棋ソフト界隈のまとめ | やねうら王 公式サイト
年末なので、2020年の将棋ソフト界隈のことを自分目線でまとめておきたい。自分目線なので全然まとめになってないとは思うけども、その点は御容赦願いたい。 今年は、コロナ禍のために毎年5月のゴールデンウィークに開催されていたWCSC(世界コンピュータ将棋選手権)が開催されなかった。 WCSCは、その代わりに「世界コンピュータ将棋オンライン大会」となり、オンラインで開催され、たややんさんの『水匠』が優勝した。 私(やねうら王チーム)は、このオンライン大会には参加しなかった。賞金もでないことだし(この時点でやる気9割ぐらいダウン)、単純に面倒くさかったからである。 将棋ソフトは何のために作っているのか？とよく尋ねられるのだけど、私の場合、それ自体が楽しいからであって、盆栽いじりにも似たものがあると思う。これは、Aperyの平岡さんも全く同じことを言っている。 最近ちょくちょくapery_rustを
dlshogi強すぎクソワロタ | やねうら王 公式サイト
AlphaZeroの再現実験として、YSSの山下さん、Bonanzaの保木さん、Ray(囲碁ソフト)の小林祐樹さんのゴールデンコンビがタッグを組んだAobaZeroというソフトがあるのですが、ここ最近は棋力が停滞気味であります。 http://www.yss-aya.com/aobazero/ 対して、AlphaZeroのようにDeep Learningを用いている将棋ソフトではあるものの、山岡忠夫さんのdlshogiのほうは、AlphaZeroの再現にはこだわってないようで、C++で高速化したり、終盤用にdf-pnによる詰将棋ルーチンを搭載したり、LeelaChessZero(AlphaZero型のオープンソースのChessのソフト)の改良点を取り込んだり、TensorRTを用いた高速化を行うなど、様々な改良を意欲的にされていて、ずいぶん強くなっているようです。 将棋AIの進捗 その42
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
3年以上誰も発見できなかった探索部のbugがRustによって見つかったという話 | やねうら王 公式サイト
だいたいにおいて、やねうら王ほどメジャーな将棋ソフトの探索部に大きなバグを埋め込むことは常識的に考えると不可能である。多くの人が改良に参加している＆参考にしているので、誰かの目に止まるはずではある。ところが、公開後、数年も誰も気づかなかったbugがつい先日見つかった。Aperyの平岡さんが、AperyをRustで書き直している時にRustのコンパイラが警告を出したので気づいたと言うのだ。(WCSC29の会場で平岡さんから直接教えてもらった。) bugの詳しい内容 ここから少し専門的な話が出てくる。プログラマでない人は次の見出しまで読み飛ばすこと推奨。 – Position::move16_to_move()のbug fix。thx.平岡さん https://github.com/yaneurao/YaneuraOu/commit/9e6ba09029839838e10cd928456935
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
最新の将棋ソフトが２手目３４歩を悪手だと言い始めた件 | やねうら王 公式サイト
近年の将棋ソフトは2倍の思考時間を使えばR200程度強くなる。ということは、家庭用PCで15分切れ負けの対局でR4300程度だと言われている最新ソフトを自己対局させるとして、片方のソフトだけ持ち時間をその倍である30分を与えるとどうなるだろう？ そのソフトは、見かけ上、R4300 + R200 = R4500ぐらいの強さを発揮するわけであるな。 では、もっと桁違いの時間を与えるとどうだろう？ 15分切れ負けのとき、序盤の1手には10秒ぐらいしか使わないが、その序盤の特定の局面に対して、1,000倍の時間(10,000秒)を与えれば、そのときの棋力はどれだけになるだろう？ log(2)1024 = 10なので、10×R200 = +R2000ぐらい強くなり、R4300 + R2000 = R6300のソフト相当になるのではなかろうか。 R6300のインパクトが強すぎてどれくらいの強さなのか想
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
コンピュータ将棋プログラマが白旗を上げ始めたようです。 | やねうら王 公式サイト
コンピュータ囲碁の世界では、長きに亘り良い評価関数を設計できずに苦心していました。評価関数というのは、人間で言うと大局観に当たる部分です。この部分をうまく設計するのが強い囲碁ソフトを作る上で必要不可欠なのですが、それは職人のような作業だと言われていました。 そのあとAlphaZeroが現れたことにより、評価関数は人間が設計したものより、ニューラルネットワーク(以下NNと記す)のほうがうまく表現できることが証明されました。このことは、コンピュータ囲碁プログラマの敗北であると同時に新たな時代の幕開けでした。 一方、コンピュータ将棋の世界は少し様相が異なりました。コンピュータ将棋では、2005年にBonanza6が取り入れた、王様とそれ以外の任意2駒といういわゆる三駒関係(KPP)を10年以上使ってきました。途中でNDF[2014]が手番を入れてKPPT(Tは手番ではなくTurnのT)型に進化し
『将棋神やねうら王』がWindows7無印で動かない件 | やねうら王 公式サイト
『将棋神やねうら王』のアマゾンのレビューで、Windows7無印(SP1なし)で動かないという理由で☆1になっているレビューが２つある。今回、この件について、私の考えを述べたい。 動かない理由 まず動かない理由であるが、Windows7無印だと.NET Framework 4.6.1がインストールできない。(Windows7 SP1であればインストールできる) 『将棋神やねうら王』が動かないというより、インストーラーで「.NET Framework 4.6.1」がインストールされているかをチェックするようにしてあって、インストールされていなければ、警告メッセージを出してインストーラーが終了するようになっている。だから、ソフトのインストール自体がそもそも出来ないのであるな。 Windows7無印について Windows7の無印自体は2013年4月9日にMicrosoftがサポートを打ち切って
将棋の結論は千日手の可能性が微レ存 | やねうら王 公式サイト
WCSC29(第29回 世界コンピュータ将棋選手権)の出場チームに対する解説をsuimonさんが記事にされています。 はてなブログに投稿しました #はてなブログ 第29回世界コンピュータ将棋選手権（WCSC29）展望 – コンピュータ将棋研究Bloghttps://t.co/NEyT6cZTMF — suimon (@floodgate_fan) April 23, 2019 目を惹くのは、Qhapaqさんが先後、どちらの手番でも角換りを避けることを明言していることです。 角換わりに関して言えば、NNUEkaiのたややんさん(出場ソフト名は『水匠』)のソフトは、学習の結果、後手番の角換りを自然と指さなくなったそうです。 WCSC29参加予定の水匠は、現在、後手番で角換わりをほぼ指さず、他の有力戦法を学習した気がします。 本番でどこまで通用するか、楽しみです！ — たややん＠水匠＋NNUEk
今年のWCSC29の見どころは？ | やねうら王 公式サイト
WCSC29(第29回 世界コンピュータ将棋選手権)まであと1ヶ月を切りました。今年の見どころをざっと確認しておきましょう。 ※ WCSC29 公式URL : http://www2.computer-shogi.org/wcsc29/ まずは、何と言ってもガチDeep Learning勢。(以下DL勢と略す) tanuki-チームのNNUE評価関数もDeep Learning勢と言えなくもないですが、GPUを用いていないこと、そして、AlphaZeroが採用していたResNetからはかけ離れているので、「ガチDeep Learning勢」からは除外しておきます。 注目は、Team Aoba Zeroチーム。このチームは、Bonanzaの保木さん、YSSの山下さん、囲碁のRayの作者でもある小林さんの3名によるタッグチームで、保木さんのコンピュータ将棋方面への復帰に古参の開発者からは歓迎の
【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
AIから人間が学ぶ方法について考えてみた | やねうら王 公式サイト
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。 まず最初に考えられるのは、コンピューターに最善手(あるいは、最善応手列)を示してもらうというものである。 ある程度棋力があれば、最善手だけもらえれば学べるかも知れないが、得られる情報量としては少ないので、少々物足りない意味はある。 そこで最善応手列とそのときの(局面の)評価値から学ぶという手法がある。(このブログの読者には説明するまでもないが)評価値は、形勢の良し悪しを数値化したものである。これを期待勝率(同じぐらいのプレイヤー同士がその局面から指し継いだ時の勝率)に変換したもののほうが人間的には嬉しいかも知れない。 将棋のプロ棋士である千田先生がこれに近い方法で、学ばれているのだと思う。自分の感性(直感)を、
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