人工知能＋オブジェクト指向で将棋プログラムをつくってみる
将棋プログラムは、人工知能を学ぶのにぴったりな題材です。コンピュータに将棋の指し手を考えさせるには、第2回で説明した昔ながらの記号処理的人工知能から最近の機械学習まで、幅広く使う必要があるためです。それよりも何よりも、将棋という題材は楽しく盛り上がります。 前回までは、人工知能の定義や分類、向く仕事と向かない仕事、人工知能の歴史を見てきました。今回からはいよいよ人工知能のプログラミングとして、将棋プログラムをつくってみることにします。 様々なゲームの中から将棋を選んだのは、将棋が日本人に親しまれているほか、本将棋からミニ将棋まで幅広い種類があり、適当な難度の将棋を選択できるからです。たとえばミニ将棋であれば、研修の中でプログラミングできる難度です。後日、ミニ将棋を使った研修の事例を紹介する予定にしています。 将棋自体のルールはここでは紹介しませんが、将棋が他の盤上ゲームと比べてどのようなゲ
Swift で将棋盤 を実装する - Qiita
将棋盤Kit Swift 3.0 に対応しました。記事内の説明は一部 2.2 の場合があります。追ってアップデートしたいと思います。 日本の将棋はルールが複雑でプログラミングには大変扱いにくい課題の一つだと思います。Swiftの登場で、複雑難解な課題のコード化もきっと書きやすくなるだろうと思い、本将棋の基本的なルールや挙動を実装するフレームワーク「将棋盤Kit」を開発してみましたので紹介したいと思います。 まず、最初にはっきりさせておきたいのですが、将棋盤Kitは以下の事を目指してはいません。 * グラフィカルなユーザーインターフェースを提供する * 人工知能の実装 しかし、将棋盤Kit はそんなグラフィカルなユーザーインターフェースの実現や棋譜の研究さらに将棋の思考エンジンを実装しようと考えた場合に、便利となる基本的なルールの実装を目的としています。全く個人的なSwiftの技術探求との噂
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
