間違い探しを続けるうちに、何故Zebraの評価値の方がまともに見えるか問題に
突き当りました。で、評価関数を手数毎に６０種類に分割している事で、学習データ
が不足しているとか、スムージングしていないために、２手前の自分の番の盤面との
差分が取れないとかの問題があるのかなぁと思い立ちまして…。

また、４対称採用した事で学習時間も４倍になってしまいまして…。

思い切って、評価関数を１つにまとめてみたらどうだろうと思い立って、専用の学習
プロジェクトを作ってやってみました。通常数百回学習しないとまともな学習ができ
ないのですが、２０回学習したところで、意外とフィットしてしまいました。学習時間も
少し減ってる気がする。

一旦評価関数の癖を変えたほうが強化学習も進むかなと思い、とりあえず本番採用
してみました。気持ち速度も速くなった気がしています。もっとも、評価関数の学習具合
によってαβのorderingも変わって速度が変わったりするので、今後学習を積み重ね
て、過学習気味になったりした時にどうなるのかは不明。

これから数日動かしてみて、良かったらこっちにしようかと思います。強いオセロAIを
作るのなら、対戦してどっちが強いとかやるのが本来なのですが、特にそういう目標も
現状あるわけでなし（汗