▲コンピュータ将棋スレッド128
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DLが、終盤弱いのは失敗している？国産DL勢での経験則であって一般論ではないような コンピュータ将棋開発者連合でも立ち上げてグーグルさんの鼻をへし折って欲しい >>400
山本はこの論文にYamamotoの文字列が一つすらなかったことを恥じるべき
保木先生、金子先生、飯田先生は引用されてたぞ >>405
透。さんの評価関数って言うほど強いのだろうか？ >>408
残念ながらelmo瀧澤さんが言わないとスルーでしょうな・・・ EnteringKingRuleをオフってことは入玉なしか グーグルがTPUを企業向けにも、一般向けにも販売する予定ないからNvidiaに期待してる
自動運転とかに手入れてるし、GPUのグラフィック機能排除して計算特化
ハードウェア分野ならNvidiaのほうがグーグルより上！ >>393
それなら5%求めるまで予備実験やったのならそっちデータのがむしろ重要なんじゃ・・・
しかもチェスと将棋も同じ投了値っても・・・ >>414
論文書いてないしオープンソースじゃないし
引用されるレベルのものを発表してないからね >>418
teslaってグラフィックあったっけか？ 入玉宣言勝ちってパターンもあるしそこはもやっとする。まぁ宣言勝ち採用しても強いだろうけど なんだ…入玉なしの将棋って(^_^;)…
グーグルさん 入玉なしの将棋なんかあり得ないよ(^_^;)ww
入玉を入れたら他ソフトよりも劣ってたから、入れなかったのかな〜 将棋は突き詰めたら入玉を狙うゲームかもしれない説まであるのにな ドワンゴが元気なら企画やってくれそうだが果たして？
対決相手がたぬきだと不満が残りそうなので上位5位でお願いします >>423
入玉得意なソフトと対戦させたら
稲庭的なハメ手で倒せる、とかっていうの？ DeepMindの人がやねさんにやねうら王の導入方法聞いてきてた説 >>415
まあ野良関数でapery-qhapaq同等ま唯一ぽいし
tamoreの時もそうだが異形統のソフトは出してくれたほうが
有志連合の弄り倒しで進捗がチョット早まる気がする
ブログ見る限りリリースされそうな気配はあるけど まだ公開されてないけど、棋譜公開してくれる可能性あるよね
将棋に新しい発見がありそうで楽しみ 入玉なしwwwww
googleの論文は将棋風チェスだね。elmoの一番の長所をなくしてる。 機械学習、強化学習、DLは全て既存のもの。保木さんのボナンザメソッドはチェスソフトのパクリ。
本当にすごいのは出村さんの多クラスロジスティック回帰ではないのだろうか。山本って誰？ >>342
まさにレベルを上げて物理で殴れば良いだな ぐーぐるさんのが、今のソフトに比べて、どれくらい強いのか、みんな半信半疑だろうな。 >>428
aperypaqを素材につかわずにR4200超えを期待してるわ 今年のwcscのelmoでしょ？
その計算資源使ってaperyの評価関数学習させてみて欲しいわ >>426
得意不得意関係ないよ
入玉なしってのは将棋では無いって言いたい
グーグルさんたちがやった将棋は将棋と似た別のゲームであると言ってもいいよ まあでも序盤は強いんでしょ
どんな感じなんだろうか それだけ計算資源投入してその程度だと逆にDLとの相性の悪さが際立って見えるな ニコニコは囲碁の時みたいに日の丸ソフト連合との60局勝負を三顧の礼をもってお願いすべき チェスは線形分類や棋譜まで書かれてるのに
将棋は・・・ >>435
aperypaq同等の物出来ててキメラしたのが少し勝率高いらしいから
キメラ素材を野に放ってほしい
floodgateに後手で一敗しかしてない奴いるから怪しいんだけどね >>437
なしって言っても相手がやってきた場合はどうすんのかを見たいんだよね
あっちがベースボールをやってるかも知れないけどこっちは野球をする、みたいなこと alphazero vs elmo 勝率.918
aperypaq vs elmo 勝率.811
よし！、こうやって見ると差がほとんどないな！ TCECのチャット欄もAlphaZeroで盛り上がってるわ
>>419
チェスで900センチポーン差って十分resignな値だぞ。
TCECでは4moves8pliesの間6.5ポーン差が続いたらそれで勝敗決定になる。 じゃあ投了値900でも良いからelmoに9割勝てるソフトがあるんですか？
・・・って話っすよ >>446
だから将棋の場合も900で良いんだっけ？ってのがどこまで検証されてるのかが謎 >>411 多分、将棋の研究はこれからもうちょっとぐらいやるんじゃないかな まあ、確かに言われてみれば、投了値は１２００が個人的にはベストじゃないかな？ >>445
ほんまや！たいしたこないぃｗ
レート計測で75%超えたあたりから1%でレート10以上増えるから実際はねぇ・・・ グーグルの論文は暗に山本一成はなんの役にも立ってないゴミだと言ってるようなもんだな
実際そうなんだろうし事実なんだけどね aperyカッパやねうらマフ定跡計算資源
で対抗できる？ >>445
ただしalphagoは入玉なしの別ゲーというおまけ付き >>457
だれか入玉なしで勝率がどうなるかやってみてくれないか 対alphazero戦をくじらちゃんでやったらめっちゃクライアント集まりそう くじらｖｓGoogleDeepMindって面白そうだね むしろくじらちゃん方式で学習のための計算資源をかき集められないんだろうか それよか、クジラのやり方を応用して技巧２の強化できない？そっちのほうが良いと思うんだが やねうら王 @yaneuraou
以前、やねうら王のGitHubで導入の仕方がわからんと英語で質問してきた人がいて、
私は英語苦手だし、「なんで英語で書いてくるねん！死ね！」と思っていたのだが、
あれ、今考えるとDeepMindの人だったのかも知れん…。 >>451
対elmoでの単純比較なら+150だけど
aperypaq相手にも勝率9割近い可能性もあるし、まったく勝てない可能性もあると思う
投了値900も気になるし、もっと情報がほしい お前らって素人がそこそこ強いの作ったら相性じゃんけんだの試行回数少なすぎだの文句言いまくりなのに
Google様が同じことしたら崇拝するのなｗ >>467
語弊ありそうなので訂正
対elmo比較でaperypaqに+150 序盤から中盤にかけてR4500くらいなんだろうなとアバウトに思っておけばいいんじゃないかな googleも将棋に似た何かで強くなったって言ってるだけだからDL単体はコスパ悪いな。
SDTのポナみたいにKPPTを補う形が理想かな DLが将棋やチェスと相性が悪いのは変わらないということでおｋ？ >>468
崇拝はせんが、学術論文という体裁が重要 >>468
お前さ…社会って信用で成り立ってるの知らないの？
信用偏差値８０越えのGoogle様の一声で平均ちょい上が騒ぐのは当たり前じゃないか？
（やねうらで６０程度として測定しといたので詳しい値ではないので悪しからず。） NVIDIAのVoltaにはTPUに似た機能があるから
Voltaがあればそんなに天文学的な時間はかからないと思うけど >>473
プレプリントだからねえ
ピアレビューだしたらいくつか上がってる疑問はつけられそう >>472
囲碁に比べてもレートの伸びの頭打ちが速い
その点ではまふさんの言ってることが結構端的
まふ＠まふ定跡開発者? @mafu_op_theory
今回の件で誰が一番被害デカかったと言えば、
DeepMind社の専門家が膨大な計算資源を使って、
コンピューター将棋をディープラーニングしても
こんな程度までしか出来ないって分かってしまった、
ディープラーニング勢の未来。
https://twitter.com/mafu_op_theory/status/938281668363812865
一方mEssiahの人は意気盛ん
将棋ソフト「mEssiah」公式? @messiah_ai
グーグルDeepMind社がコンピュータ将棋を作成したという論文が発表されたようですね。
mEssiah Stage2の開発は順調で、学習アルゴリズム的にはAlpha Zeroを上回っていると考えています。
現在mEssiah開発者は一緒にグーグルDeepMindを倒しに行く企業様を募集しております。
将棋の神の卵はすでに手の中にあります。神を育ててDeepMindを倒したい企業様、お待ちしています。 >>478
取り敢えず詰みまで指せるようにして持ってこいって言いたい まふ＠まふ定跡開発者
今回の件で誰が一番被害デカかったと言えば、
DeepMind社の専門家が膨大な計算資源を使って、
コンピューター将棋をディープラーニングしても
こんな程度までしか出来ないって分かってしまった、
ディープラーニング勢の未来。
正直なところこれはちょっと思った まぁGoogleがどうこうはさておき、ノード数が少なすぎるのに強いのは凄い
今までは数の暴力で強かったわけだけど、人間と同じノード数だとしてもトッププロレベルかそれ以上まで行きそう 単純にノード数が少なくて済むほうが優れているという認識でいいのか？ 人間のノードなんてどうやって測るんだ
1億と3手か Googleが本気になればポナ本ごとき瞬殺ってのは正しかったようだな deep blueのときに、カスパロフで2〜3npsとか議論してたような記憶がある >>483
羽生さん曰く30分から1時間で1000局面くらいか？ こ、これは…
【if】将棋でDL頭打ち
↓
実は囲碁は論理的には簡単なゲーム
↓
世界で一番難しいゲームは将棋
↓
時たま将棋ソフトを凌駕する寄せを見せた永世七冠王はやはりすごいものである
なるほど………Googleの粋な計らいなのか。高度過ぎだろ… >>485
羽生「1000手読むのに30分から1時間」
DeepZero「16000手に1分」 >>488
コンピューターのノード数とは一致しないニュアンスかな… 羽生善治永世七冠王の全力で30分間で1000手くらいらしいからな、もちろん繰り返し読むからってのはあるが >>456
クジラちゃんクラスタでＰＣ100万台ぐらい繋ごう
（なお低スペＰＣだとかえって足を引っ張る模様） >>485
詰将棋で考えると人は5〜7NPSよめれぬのが十分なんじゃないか？ 一瞬で見えた手や軽く流した手も含めるかでかなり変わるな
精査した手になると数NPSだろうなあ 計算資源のためにクラスタに協力してくれってなったらどのくらい集まるかな 日本のコンピュータ将棋界隈ではalphazeroそこまで大したことねぇなという空気になりつつあるのを
むこうの人たちにそれとなく伝えて欲しいわ てかさ汎用性示すのにチェスと将棋やったんだと思うんだけどさ
汎用性って意味ならやっぱり
終盤の詰む詰まないのスピード勝負や
ゲーム性の大きく変わる入玉も含めた形でやるべきだな >>496
くじらちゃん2017は565台だったらしい まさかくじらちゃんの大物コラボ相手が本当はGoogleだったとは >>497
まあこの結果をgoogle以外が公表してたら、入玉なしやリザインバリューの件でボロクソ言われだろうな。 評価値−900を投了条件としても、elmo相手に勝率９割は果たして大したことがないの領域なのか？伸びしろも含めるとヤバそうなんですが、それは… 正直、思ったよりなんとかなりそうなレベルなんだなという印象だよね
新しいAlphaGoのときみたいな衝撃はないな >>503
それが論文に出てるグラフを見ればわかるようになっているんだが、
Googleの有り余る計算資源で強化を繰り返してもこれ以上の伸びが弱いのよ
（チェスについては完全にプラトーに見える。囲碁はじりじり伸びてる） 大したことないことはないにしてもwcsc27相手に勝率9割なら手が届きそうって感じだし、
イ・セドルバージョンのAlphaGoに100戦100勝にくらべたらやっぱり印象負けする レート5000！とかじゃないとな。旧masterに全勝と比べたらelmoまだ勝てるんだって感じ それまでの棋譜とか使わない学習ならソフトでも対応できない見たこともないハメ手を使いそうやな ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
