やねうら王関連のドキュメントは、やねうら王のGitHubのWikiに整理して公開している。 やねうら王Wiki https://github.com/yaneurao/YaneuraOu/wiki ところが、このGitHubのWikiは、☆500以上獲得するまでGoogleにインデックスされない(Googleの検索結果に出てこない)のだ。 やねうら王のGitHubは8年目であるし、現在、GitHub Sponsors + FANBOXで1ヶ月20万円程度獲得している程度の規模感なのだが、昨日やっと☆500になったばかりである。(めでたい。やっとGoogleの検索結果に出てくる！) そんなわけで、平均的な個人のプロジェクトはGitHubで☆500なんでまず獲得できないので、(Google検索で引っかかって欲しいなら)GitHubのWikiを使うなというのが私からのアドバイスである。 その代わ

2045年頃にシンギュラリティが起きると言われている。技術の進歩が予想以上に速いことから、これが早まる可能性があると考える研究者も多い。 私はシンギュラリティはもう来てるんじゃないかと思っている。今回はその根拠について少し書く。 岡谷貴之さんの『深層学習』(第二版)には「student gradient descent」という言葉が出てくる。ちなみに、この本は第一版から大量にページが追加されて、第一版とは全く別の内容となっているので、第一版を買った人も是非第二版を手にとって欲しい。 さて、このように大学院生がランダムな思いつきを端から試すことで得られた深層学習のアイデアやテクニックやらがたくさんあるのが現在のこの界隈の状況である。 彼らは決してIQ 500のような超知能を持つわけではないが、彼らが試行錯誤することにより技術的な前進が得られているわけである。 つまり、シンギュラリティに必要な

大学受験ときに現代文のための勉強として、小林秀雄『考えるヒント』や柄谷行人『隠喩としての建築』などを誰もが読んだと思います。批評家や哲学者というのは、すぐれた思考を出来るはずの人ですが、時として結論を間違えます。 例えば、『考えるヒント』には次のようにあります。 (全知の存在が二人で勝負したら、将棋という遊戯は成立しなくなる、という中谷宇吉郎との対話の後で） ポオの常識は、機械には、物を判断する能力はない、だから機械には将棋は差せぬ、と考へた。（略） （電子計算機の原理や構造についても）ポオの原理で間に合う話だ。（略）ほんの少しでも、あれかこれかを判断し選択しなければならぬ要素が介入して来れば、機械は為すところを知るまい。これは常識である。常識は、計算することと考へることとを混同してはゐない。将棋は、不完全な機械の姿を決して現してはゐない。熟慮断行といふ全く人間的な活動の純粋な型を表してゐ

「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。

Winnyの金子勇さんが考案された機械学習アルゴリズムED法を再現して実装した人がいていま話題になっている。 『Winny』の金子勇さんの失われたED法を求めて…いたら見つかりました https://qiita.com/kanekanekaneko/items/901ee2837401750dfdad いまから書くことは私の記憶頼りなので間違ってたらコメント欄で教えて欲しい。 1998年ごろだと思うのだが、私はWinnyの金子勇さんのホームページの熱心な読者だった。(ページも全部保存してたので私のHDDを漁れば出てくると思うが、すぐには出せない。) Winnyのβ版が発表されたのが2002年なのでそれよりはずいぶん前である。 当時、金子さんはNekoFightという3D格闘ゲームを公開されていた。そのゲームには、自動的に対戦から学習するAIが搭載されていた。 当時の金子さんのホームページの

すごいニュースが飛び込んできた。オセロの必勝法が見つかったのだ。正確に言うとオセロが弱解決された。まずはその論文を紹介する。 Othello is Solved : https://arxiv.org/abs/2310.19387 「弱解決(weakly solved)」を簡単に言うと、初期局面からの双方最善手を打つ時の結論(勝敗)がわかったと言う意味である。8×8のオセロの結論は引き分けなのだそうだ。「必勝法が見つかった」と本記事のタイトルで書いたが、その結果として双方最善を尽くした時のオセロの結論が引き分けだったことが判明したので正しくは「必勝法(必ず勝てる方法)が存在しないことが証明された」とでも言うべきか。 今回は、初期局面から到達できるあらゆる局面についての結論(勝敗)がわかったわけではない。こちらは「強解決(strongly solved)」と呼ばれる。 弱解決と強解決とでは、

近年の将棋ソフトは2倍の思考時間を使えばR200程度強くなる。ということは、家庭用PCで15分切れ負けの対局でR4300程度だと言われている最新ソフトを自己対局させるとして、片方のソフトだけ持ち時間をその倍である30分を与えるとどうなるだろう？ そのソフトは、見かけ上、R4300 + R200 = R4500ぐらいの強さを発揮するわけであるな。 では、もっと桁違いの時間を与えるとどうだろう？ 15分切れ負けのとき、序盤の1手には10秒ぐらいしか使わないが、その序盤の特定の局面に対して、1,000倍の時間(10,000秒)を与えれば、そのときの棋力はどれだけになるだろう？ log(2)1024 = 10なので、10×R200 = +R2000ぐらい強くなり、R4300 + R2000 = R6300のソフト相当になるのではなかろうか。 R6300のインパクトが強すぎてどれくらいの強さなのか想

WCSC(世界コンピュータ将棋選手権)決勝日は、elmoの全勝優勝で幕を閉じた。今後数年は無敗を誇るのではないかと言われたPonanza Chainerに予選2日目、決勝日の2回当たり、どちらもelmoが勝利。 その思考エンジンには、やねうら王が(ほぼそのまま)使われているらしく、elmoの評価関数についてはすでに公開されている。導入手順などは次の記事を参考にして欲しい。 やねうら王 セットアップ質問スレッド WCSC27最終日、elmo全勝優勝おめでとうございます!! やねうら王の思考エンジンの優秀性が証明されたようで嬉しいです。 私「elmo(の思考エンジン)は、ワシが育てた。」 — やねうら王 (@yaneuraou) May 5, 2017 とりあえず、私もドヤ顔で上のツイートしといたけども、実際のところ、やねうら王はAperyや魔女、Stockfishなど多くのオープンソースのソ