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【エンジン】
【勝敗】
【持ち時間】
【CPU】
【OS】
【メモリー】
【思考条件】
【特記事項】
例：
【エンジン】技巧2、やねうら王4.55(elmo-qhapaq評価関数)
【勝敗】40-5-55
【持ち時間】1手5秒
【CPU】Intel Core i7-6950X 定格 (HT ON)
【OS】Windows10 64bit
【メモリー】16GB
【思考条件】Threads=20、NarrowBook=ON、USI_Hash=256，USI_Ponder=OFF など
【特記事項】使用定跡や感想とかなんでも
対戦させる場合でよく間違っている人のケース
※Ponder=OFFにすること
ここを忘れてる人多い
定跡のONOFFも忘れずに 参考までに
ShogiNetの人のブログは
"将棋でディープラーニング"でググると一発でみつかる それ別人だよ。そのひとツイッターで大会には出るつもりないってつぶやいていた リゼロ、相居玉どころか5筋に双方の玉があると KKPT, KPPT の値がないように見える
不具合っぽいけどよくわからん。。 よく知らんのだけど探索部分だけでRいくつくらい変化するの？
uuunuuun? @uuunuuun1 5時間前
リゼロエポック１、GPSfish（R2885)と１０−９。このあたりと釣り合っていそうな雰囲気。
探索が最新のやねでGPSとはかなり差があるため、評価関数の強さはその分差し引く必要がある。 >>12
はやっ
さすがに搾り直しはやり方書いてるし自分でやれって感じだろうな。
棋力に大きな変化があったらつぶやいて欲しいところだけど。。 人々の協力なんて、
嘘とハッタリで生きる在日さんには得られないものだからね リゼロ評価関数 epoch 5から6まで
キターーーーーーー(ﾟ∀ﾟ 三 ﾟ∀ﾟ) やねうらお的には未踏の荒野を歩いている気分だろ
もっとがんばれ
才能があり努力したものだけが味わえる境地 電王トーナメントではやねうら王に是非優勝してもらいたいわ そしたらしばらくニコ生の評価値ソフトが「電王やねうら王」とか見栄えの悪いことになるし コンピューター将棋全然わからないけど、雑巾絞りって同じソフト同士の棋譜を使うのが最適解なの？
ある程度強くなったら、違うソフトとの棋譜を使うほうが穴が埋まりやすい気がする
同じソフトで絞り続けると過学習のような形になって、重大な欠点に気付かず学習してしまうことが無いのだろうか
振り飛車の局面で評価値と勝率にギャップのある局面があるのも、序盤の形を過学習してしまっていることが原因なのでは？ 5,6 も5筋の玉は評価がカラだね。次が楽しみ。
浮かむ瀬との比較で、大駒重視の評価、玉の周りでも金駒軽視って感じか。
駒得から始めてるからかな。
成長が見えるのは微笑ましいけど、すでに勝てる気がしないw >>24
人力に頼らずコンピュータだけで完結できたら効率的
ということが根本思想にあるから
プロ棋士棋譜が良いとか悪いとかいう評価はそもそもどうでも良いこと >>26
プロ棋士の話は一切していない…
今の雑巾絞りでは得意な局面と苦手な局面の差が出てしまう可能性があるから、技巧やその他のフリーソフトとの棋譜も使うほうが穴が埋まるのではないかという意味 >>27
技巧やその他のフリーソフトはプロの棋譜を参考にしとるからあかんやろ
GAN的なやつで2つの評価関数を用意して互いが互いを強くするみたいな構成にするとどうなるのか
同じ値に収束する気もするがやってみないとわからないような >>28
多分彼は雑巾の効率的な絞り方の話をしているのであって、リゼロの話はしていないと思うよ α碁は自己対戦ばっかりやってると変なローカルミニマムにハマるので
対戦相手のプールを作って学習みたいな話はしていた。 現在のレート上位ソフトはほとんど誤差のような範疇に固まっている
どんなに強いelmoでも低いレートのソフトに負けることはある
つまりelmoより弱いソフトでも、elmoより正確に読むことができる限定的な局面が存在するということ
その限定的な局面を少しでも減らせれば、将棋ソフトはまだまだ強くなると思う
苦手な局面を減らす方法はいろいろある
もしかしたら三駒では表現しきれないことかもしれない
私が思いついたのが、別のソフトと対局させ別のソフトが勝った時の棋譜を学習させる方法だけど、これが正しい方法かはわからない いわゆる四駒ってKKPPだけど、これがKPPPになったらもう今の計算資源では
扱いきれない大きさと重さになってしまうんだろうな。 四駒は重すぎるのでPPPとか誰かやらないのかな
すでに試した結果弱いのかもしれないが PPPってKKPPよりテーブルサイズは小さくできても、計算コストは大きそうだけどどうなんだろ 伸びしろはいくらでもあるだろ
やり方がわからないだけで 自分でやらないくせに、やりようはいくらでもある
とか言い出す奴って https://book.mynavi.jp/shogi/detail/id=76073
激指14からさらに一回り強くなってレートはどのくらいになったのか。
あと、ついに段位としてPro+を誰はばかることなく表示できるようになったのは
時代だなあ。 やねうら王のリゼロepoch6が出たのでelmoと対局させて見ました
ノード数2000万位で100局ではリゼロから見て
49-10-41
ノード数5000万位で50局ではリゼロから見て
24-6-20
同じような傾向でした
リゼロは以外に強くて、評価値のグラフもお互い絡むことも多く兄弟ソフトみたいですね
今後のリゼロ期待してます リゼロがエルモ超えたと
やねうら王じゃなくリゼロでやねうら王開発したほうがいいのか これでバグ有りという恐ろしい真実。
また一回り強くなるなんて凄い リゼロはやねうら王＋エルモと違った評価値出しますね
（過去の棋士の棋譜検討比べると） リゼロはアニメ好きのやねっぽい命名なんだけど。Twitter検索しようと思うと
ノイズでしかないので、少しなんとかならんもんか 山本とPonanzaが6月25日にまたTV出るぞ
しかもNHKスペシャル
東大将棋部出身で朝鮮系日本人（帰化済み）の山本一成とPonanzaを、こりゃ将棋に無知な一般人まで覚えてしまうね 電王戦 名人ｖｓ人工知能 （仮）
http://www6.nhk.or.jp/special/detail/index.html?aid=20170625
４月１日、将棋の名人・佐藤天彦ＶＳ人工知能、電王戦第１局が行われた。人工知能の初手に誰もが唖然とした。３八金。定跡にはない手だった。
その後も斬新な手を繰り出すポナンザに対し、佐藤天彦名人は敗北した。しかし対局後、佐藤名人は晴れやかに語った。「将棋は自分が考えていたよりも深く大きな宇宙だった」。敗れた悔しさよりも、人工知能によって、将棋の世界の奥深さを気づかされたと言うのだ。
羽生善治は、「この勝負には私たちの未来がつまっていた」と語る。人間の固定観念を覆す「創造性」を人工知能が獲得したこと。そして人工知能によって、人間がさらなる高みに到達できることを示したと言うのだ。
この番組では、将棋の頂上決戦で起きたことを、未来社会における「人間と人工知能の関係」を先取りしたものとして捉えていく。人工知能の革命的な一手は、どんな驚異的進化を物語るのか。私たちに何を突きつけるのか。
第二局が行われるのは、５月２０日。将棋という小宇宙で展開された２番勝負を、羽生善治が読み解き、人間と人工知能の関係の新たな可能性を探っていく。 epoch7は開始局面でうっすらと評価がつくようになった
浮かむ瀬とは注視している駒が違う感じ >>51
ハメ手対策の乱数等確率3八金を何かの象徴のように語るのは止めてほしいな。
その辺のことは本当は羽生がディレクターに指摘しなければならないのに。 電王トーナメントは本当にelmoがスタートラインになるんだな。
R4000をベースにここにどれだけRを積み重ねられるかの争いで、
去年の技巧みたいにelmoが出場してもDNQということは十分にありうると。 演者はＤの言いなりだろ
業界外ならなおさら
インタビューなのに
台詞用意してくるのもいるからなｗ >>53
勝率が一定内に収まってるんだから、それならランダム性を取るのは羽生的には勝利を追求する手だと思ってるのでは？ MicrosoftもAIをアピールしてきたな
【MicrosoftのAIが「ミズ・パックマン」で全面クリア】
https://news.yahoo.co.jp/pickup/6243413
こちらのやり方のほうがDLより将棋向きな気がする >>38
WCSC26版ならだいたい14に勝率7割とかだっけか
ただWCSC26版はプロの棋譜なしの自己対戦からの学習だったはずで、人間的な棋風が受けてる製品版激指的にはどうなんだろうという気も ポナ山も限界が見えたからDLに手を出したのかな
elmoと対局させてるが、すでにリゼロ7はかなり強くなってる気がする KPPTがほんとに限界なら来年は別なこと考えないとだめなのか USI改定案か意欲的だなあ
yaneuraou.yaneu.com/2017/06/16/%E6%8B%A1%E5%BC%B5usi%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%88%E3%82%B3%E3%83%AB-%E8%AA%AD%E3%81%BF%E7%AD%8B%E5%87%BA%E5%8A%9B%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%84%E3%81%A6/ これ情報量増えてないような気がする
GUI側が表示の時に付け足せばいいんじゃないの shogiguiって確かに表示はきっちり数字とか文字チェックしてるんだよね
将棋所だと全然チェックしてないから、例えばmate時にunko -32とか
nodeにsugeeeeとかなんでも表示出来たりする
逆に開発時に結構便利だったりするんだけど やね
ContemptFromBlack :
Contemptの設定値を先手番から見た値とするオプション。Stockfishからの独自拡張。
先手のときは千日手を狙いたくなくて、後手のときは千日手を狙いたいような場合、
このオプションをオンにすれば、Contemptをそういう解釈にしてくれる。
(Contemptを常に先手から見たスコアだとみなしてくれる。)
デフォルトではfalse。 >>67
ShogiGUIの方が妥当な実装だと思うけどね
将棋所の実装は見るからに危険
もっともUSIの定義がそもそもあやふやだから、何が正しいのやら uuunuuunさんのところの検証見ると、elmoはバグを抱えて角落ちで大樹、飛車落ちでGPSと釣り合ってたのか
ただ大樹も駒落ちは仕様外でゴミデータ参照してたはずだし、駒落ち測定って難しい >>70
念のためやねの最近のcommitで駒落ちのバグが修正された話ね 今日のNHKは千田六段の特集だった
自室は殺風景な洋室で机とデスクトップPCと本の入っていない本棚だけ リゼロの手法なら駒落ち上手専用ソフトができるかと思ったけど、
上手勝ちのデータを増やすために駒割の差を持ち時間で補うとすると、2倍でR120として
R500なら16倍、R1000なら256倍、R1500なら4096倍
角落ちなら何とかいけるのかな 負ける手順は勝つ手順より何十桁も多いだろうから
負けないことを学習するより勝つことを学習するほうが効率がいいだろうという素人考え 負けばっかりだとelmo絞りの勝率による補正がほぼ意味がなくなる
評価値プラスの局面がほとんどないってことだからそれがどうなるか
確かに角落ちぐらいなら上手もそこそこ勝ちがあるからなんとかなりそうな気もする >>76-77
ランダムムーブを入れている以上、駒のただ捨てみたいな局面があるわけで
勝率0%ってことはないから、勝敗による補正はきちんと機能すると思うよ。 こう書くと怪しさ倍増だが >>79 のURLは安全だ
心配せずに踏みなさい ブラクラチェックでチェックした限りでは大丈夫そうだが、それ以上の確信は持てない。
一応有名所のブラクラチェッカー
ttps://www.aguse.jp/ 開発者のTwitterでも話題になってるから大丈夫だよ >>84
どこの駒に注目してるか、ってことはプロクラスになると面白い情報になるのではないかと。 >>51
タイトルから仮が消えて、人工知能 天使か悪魔かになった
朝鮮系日本人（帰化済み）のポナンザ山本もすっかり有名人になったな このNHKスペシャル17日放送予定だったが1週間延期したんだな 先読み！夕方ニュース午後6:00 - 6:50（50分）
◆20分頃 特集「藤井四段・AI将棋界でいま」/勝又清和さん（現役棋士・六段、東京大学大学院・客員教授）
http://www.nhk.or.jp/radio/hensei/detail.html?r1.68514.2017-06-21.130 どこまでがアルゴリズムでどこからが人工知能なの？
コンピューター将棋も人工知能？ >>89
IBMは人工知能など今は存在しないと言ってる 正直言って人工知能ではない
研究費貰ったり商売するためにハッタリかましてるだけ 強いAIを実現してないのでどこもゴミと言ってなんの意味があるのかは不明 FGにYssCNN_F128L12_a48x2ってのがいるね
YSSもディープラーニングか ＞リゼロ評価関数epoch8公開しました。
キターーーーーーー。これでelmoと同等かな。終盤強いから検討のとき助かる https://www.youtube.com/watch?v=hp9LTLq0GpU
つべで藤井聡太関連のクリップを漁ってたら、これの4分55秒から出村弁護士が出演してた。
出村先生選んで札幌でわざわざ取材させるのは結構いい調査してるなあと。 検討モードが一番信頼できるフリーソフト教えてください 後手番って横歩よりも角換わりに誘導したほうが勝率いいんかな。 PEXTが使えないCPUで多少速くなる（飛車が盤上にあるとき限定）
// 飛車の横の利き
inline Bitboard rookRankEffect(Square sq, const Bitboard& occupied)
{
// 中略
#if defined(USE_AVX2)
u64 u = (occupied.extract64<1>() << 6*9 ) + (occupied.extract64<0>() >> 9);
u64 index = PEXT64(u, 0b1000000001000000001000000001000000001000000001000000001 << r);
#elif defined(__arm__) // 32bit arm
u64 u = occupied.extract64<0>() >> 9;
u32 index = ((uint32_t(u) & 0b1000000001000000001 << r) | (uint32_t(u >> 27 - 3) & (0b1000000001000000001 << 3 + r)) |
((uint32_t(occupied.extract64<1>()) << 6) & (1 << 6 + r)))
* UINT32_C(0b10000000100000001) >> (r + 16) & 0b1111111;
#else
u64 u = (occupied.extract64<1>() << 6*9 ) + (occupied.extract64<0>() >> 9);
u32 index = u32((u & 0b1000000001000000001000000001000000001000000001000000001 << r)
* UINT64_C(0b1000000010000000100000001000000010000000100000001) >> (r + 48)) & 0b1111111;
#endif
return RookRankEffect[file_of(sq)][index] << r;
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