将棋ソフトを開発して3000万円損した話 | やねうら王 公式サイト
「大人の数トレチャンネル」(YouTube)に私が出演した時の後編の動画があまり再生回数が伸びてないので改めて紹介をさせていただく次第である。 このブログでも以前ちらっと書いた、「将棋ソフトを開発して3000万円損した話」が出てくる。(詳しい内容については動画をご覧いただきたい) それとは関係ないのだが、動画の内容に関連して、いくつか補足しておきたいことがある。 AI界隈では、「プロ棋士 VS 将棋AI」という構図が「人間 VS AI」の縮図だと言われることが多々ある。例えば、これは「将棋AIのようにAIが人間を打ち負かしたあとは、○○○な未来になっていく」みたいな文脈で用いられる。 しかし、人間が将棋AIに抵抗してきた歴史について当事者視点で語ってあるブログや書籍はあまりに少なく、そのへんの情報がまるで伝わっていないように思う。 そこで、本記事では私が当事者視点でだらだらと書いていく。
俺氏、将棋が二人零和有限確定完全情報ゲームでないことに気づいてしまうｗｗｗ | やねうら王 公式サイト
このブログをご覧の方は将棋が二人零和有限確定完全情報ゲームであることはご存知でしょう。これは、ゲーム理論や探索アルゴリズムの教科書にでも載っています。「二人零和有限確定完全情報ゲームって何？」って方は、Wikipediaでも見ていただくことにして話を先に進めます。 零和とは？ この「零和」というのは、和が零。英語で言うとゼロサムです。 零和（「ゼロ和」と読むのが一般的だが「レイワ」とも読む）：プレイヤー間の利害が完全に対立し、一方のプレイヤーが利得を得ると、それと同量の損害が他方のプレイヤーに降りかかる https://ja.wikipedia.org/wiki/二人零和有限確定完全情報ゲーム つまり、自分が勝ちなら、相手は負け。相手が勝ちなら自分は負け。勝ちを+1点、負けを-1点、引き分けを0のように定めるなら、(ゲーム終局後に)自分と相手の点数を足すと0になる。なので、ゼロサムゲームと
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
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