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。
詰将棋アルゴリズムdf-pnのすべて | やねうら王 公式サイト
将棋AIで用いている詰将棋ルーチンにdf-pnというアルゴリズムがある。 これは、proof number(証明数)、disproof number(非証明数)を用いて効率的に探索を行い、その局面が詰むか、詰まないかを判定できるとても強力なアルゴリズムである。 将棋ファンなら『脊尾詰』と言う「ミクロコスモス」(1525手詰)を解く詰将棋専用ソフトについて一度ぐらいは聞いたことぐらいあるだろう。これは、脊尾さんが大学時代に作成されたプログラムである。そこに使われていたのが脊尾さんが考案されたdf-pnというアルゴリズムである。 df-pnに関しては、脊尾さん自身の論文(1998年)があるものの、要点しか書かれておらず、いまのようにGitHubにソースコードがあるわけでもなく、その詳細については長らく謎に包まれたままであった。(この脊尾さんの論文では、証明数のみを用いており、非証明数は陽には出
将棋の本を書くのに棋神アナリティクスが使われ始めた件 | やねうら王 公式サイト
これを書くの何度目かわからないが、将棋AIを無償で入手できる時代は疾うに終わりを告げた。dlshogiのモデルファイルは2021年の8月に公開されたのが最後であり、水匠は水匠5を最後に、水匠6,7,8は公開されず、tanuki-シリーズの最新版『Lí-VENGE』は有償公開となり、やねうら王の探索部の開発版(公開版より一回り強い)は、やねうら王の支援者に向けて発行されるやねうら王News Letterでのみの公開となった。 このような状況では、プロやアマ強豪は棋書を書くに際してどの将棋AIを使えば良いのか迷うところであろう。 『一撃！対振り飛車へなちょこ急戦』チラ見せ😎 大きな分岐の手前で「神研究の結論」が示され、各変化の説明後、まとめで難しいポイントを振り返る、という構成になっています！ 重要な考え方については繰り返し現れるので自然に身に付くはず。 文字通り「詰みまで」研究している変化
チェスAIはNNUE導入以降、どう変わったのか？ | やねうら王 公式サイト
やねうら王の評価関数にNNUE(差分計算可能な3層程度の全結合ニューラルネットワーク)が採用されて数年の時を経たのちに、チェスのAIであるStockfishにNNUEが導入された。 これによってチェスの世界はどのように変わったのであろうか？ 将棋AIの世界ではNNUEが導入されて、確かに強くなったが「棋風がこう変わった」みたいなのはあまり聞かないのだけど、チェスの世界ではどうもそれとは様子が異なるようである。 将棋AIも、もしかしたらNNUE導入前と導入後とでは棋風が本当は大きく違ってるのだけど、それをレビューしている人がいないだけという可能性もある。将棋AIの棋風のレビューを本気でやっているライターの人はいないと思うのだけど、チェスAIだとそういうライターの人がおられるようであるから、そのへんの事情はあるのかも知れない。 あとは、将棋AIではNNUE以前はKPP(三駒関係)型の評価関数が
サンタ逃亡のお知らせ | やねうら王 公式サイト
毎年、やねうら王プロジェクトでは、クリスマスシーズンになると何かしらのプレゼントを行ってきました。詰将棋問題集100万問であったり、やねうら王のメジャーバージョンのリリースであったり、教師用データセットの公開であったり。今年は、最新版であるやねうら王V8.00をクリスマスに公開しようと準備を粛々と進めてきました。 そんななか、とても心を抉られる記事を目にしました。羽生先生のインタビュー記事です。 将棋をこよなく愛する開発者のみなさんは、将棋ソフトの開発で稼ごうと思っている人たちが少ないのです。 そのため、開発したプログラムを自分のスキルを披露する場として捉えて公開し、私たちが将棋AIを使うためのアプリも無償で公開してくれています。 <a href="https://www.kumon.ne.jp/kumonnow/obog/100_1/" target="_blank" rel="noop
いま将棋AIの世界では、どれくらい先手が有利なのか | やねうら王 公式サイト
ここ最近になって、将棋は、先手必勝のゲームであると考える将棋AI開発者が増えてきた。私もその一人であるが、いま将棋AIの世界で先手の勝率はどれくらいになっているのだろうか。今回は、最近の流れを追いかけてみる。 今年前半に行われたWCSC33(第33回世界コンピュータ将棋選手権)の数字をそれまでのものと比較してみよう。 2023年決勝 ──────────────────────────── 棋譜数 ： 28 先手勝ち ： 19 宣言勝ちを含む 後手勝ち ： 9 宣言勝ちを含む 先手宣言勝ち ： 1 後手宣言勝ち ： 1 千日手 ： 0 持将棋 ： 0 中断 ： 0 320手 先手勝率 ： 0.679 19勝9敗 後手勝率 ： 0.321 平均手数 ： 176.250 千日手を含む 平均手数 ： 176.250 千日手を除く ─────
第4回世界将棋AI電竜戦本戦 優勝記 | やねうら王 公式サイト
先週末に開催された電竜戦本戦で、水匠チームが優勝した。私(やねうらお)も同チームのチームメンバーとして参加し、私は探索部の改良を行った。同チームのたややんさんは、定跡と評価関数(の機械学習)を担当した。 現代の将棋AIの大会で何が起きているのかについて手短に書く。 ■ 定跡 まず、本大会の水匠チームの定跡部分に関しては、たややんさんの以下の配信に詳しい。 【#電竜戦 祝勝会】水匠電竜、連覇しました！！【将棋AI水匠／たややん】 https://www.youtube.com/watch?v=lsNoVMe_wdk 配信の内容で大事なところを簡単にまとめると、 ・角換わり(38手目基本図)は定跡により先手優勢までは持っていける(これは1年ぐらい前からそう) ・相掛かりも定跡で先手有利 ・おそらく将棋は先手勝ちのゲーム ・大会では、「わからん殺し」するしかない とのこと。 結局、将棋は先手勝ち
その打ち歩詰めの定義、間違ってません？ | やねうら王 公式サイト
まず、「◯◯角不成」となる1手詰め問題が作れるかについて考えてもらいたい。普通に考えると、(1手詰めで)例えば５二角不成で詰むなら、５二角成でも詰むはずであって、５二角不成でなければならないという状況は考えられない。ところが、それに挑戦する非常に面白い詰将棋問題が出題された。 いろいろあってやり場が無くなったのでここにあげておきます。良かったら解いてやってください。一手です。 https://t.co/IYB5Qx5dKv pic.twitter.com/hER6oCsK0y — Tonkatu (@tonkatu_love33) November 10, 2023 作意としては、68角不成。対して、77歩のあと、先手に合法手がない。つまり、歩を打つことで相手を合法手のない状態にしているので、これは打ち歩詰めであり、77歩は禁じ手であると言うのだ。(68角不成に代えて68角成だと、77歩の
角換り先手必勝時代に振り飛車が有力視され始めた件について | やねうら王 公式サイト
将棋AIの世界では角換りが先手必勝だと言われ始めた。定跡を使うと弱いソフトでも先手は強いソフトに一発入れられる可能性が出てきた。 そこで注目され始めているのが、振り飛車である。 …と言うと将棋AIに精通している人たちは、「いやいや、振り飛車なんて飛車振った瞬間、AIの評価値は-200とかになりますやん？」と言うだろう。 それはその通りである。 確かに将棋AI同士の戦いでは、居飛車側の期待勝率は55%程度であり、振り飛車の評価値が低めに出るのはその期待勝率を反映したものである。このため、5年ぐらい前から「(将棋AI同士の戦いにおいては)振り飛車は終わった戦法」と言われてきた。 それでも振り飛車の定跡をひたすら開拓し、将棋AIの大会で振り飛車に拘るチーム(HoneyWaffle、Qhapaq)もあり根強い人気があった。 ※ 2020年末の電竜戦TSECの指定局面戦では、優勝したBURNING
角換りは終わったのかについて1万文字程度で | やねうら王 公式サイト
先月のゴールデンウィークに行われた第33回世界コンピュータ将棋選手権(WCSC33)で弊やねうら王チームが準優勝したあと(この準優勝は本当に準優勝であって、ビールにおつまみで乾杯するという意味ではない)、角換りという戦型について以下のツイートをした。 角交換と言う戦型が終わった。 1886局面の指し手を覚えるだけで先手側は公開されてる水匠（探索局面数は1億までの任意）に対して評価値+300に出来ることが証明された。 大会で上位のソフトは+300から逆転は97%ぐらいありえないので（手数で引分はある）つまりは将棋AIの世界では角交換の後手は必敗。 — やねうら王 (@yaneuraou) May 8, 2023 この前者のツイートにはインプレッションが172万もあり、Yahooニュースや朝日新聞デジタルなど多くのメディアで取り上げられた。 AIで角換わりが終わった？ 藤井聡太竜王「こちらの立
2020年、将棋ソフト界隈のまとめ | やねうら王 公式サイト
年末なので、2020年の将棋ソフト界隈のことを自分目線でまとめておきたい。自分目線なので全然まとめになってないとは思うけども、その点は御容赦願いたい。 今年は、コロナ禍のために毎年5月のゴールデンウィークに開催されていたWCSC(世界コンピュータ将棋選手権)が開催されなかった。 WCSCは、その代わりに「世界コンピュータ将棋オンライン大会」となり、オンラインで開催され、たややんさんの『水匠』が優勝した。 私(やねうら王チーム)は、このオンライン大会には参加しなかった。賞金もでないことだし(この時点でやる気9割ぐらいダウン)、単純に面倒くさかったからである。 将棋ソフトは何のために作っているのか？とよく尋ねられるのだけど、私の場合、それ自体が楽しいからであって、盆栽いじりにも似たものがあると思う。これは、Aperyの平岡さんも全く同じことを言っている。 最近ちょくちょくapery_rustを
渡辺明名人と東大教授で日本の脳研究の第一人者である池谷裕二先生との対談記事が間違いだらけである件 | やねうら王 公式サイト
ここまでひどい記事は久しぶりだ。 渡辺明名人の疑問「将棋の初手でこれを指したら負けという“必敗”の手はありませんか？」 脳研究者の答えは… https://number.bunshun.jp/articles/-/846635 この手の対談は、編集側が元の発言とは異なる意図で解釈して、誤った書き方にしてしまうことが多々あるので、誰が悪いのかということはここでは問題としないことにする。ただ、内容が間違いだらけではあるので、ここではそれを指摘するに留める。 14年前のAIは「奨励会1級とか初段ぐらいだった」 池谷 渡辺さんのすごいところは、転換期を迎えた時に「じゃあAIに学んでみるのも面白いかもしれない」と思ったことですね。柔軟な適応力で発想の着火点をスムーズに転換されています。渡辺さんはかなり早い時期からAIと対戦されていましたよね？ 渡辺 あれは2007年ぐらいでしたが、まだAIが全然強く
3年以上誰も発見できなかった探索部のbugがRustによって見つかったという話 | やねうら王 公式サイト
だいたいにおいて、やねうら王ほどメジャーな将棋ソフトの探索部に大きなバグを埋め込むことは常識的に考えると不可能である。多くの人が改良に参加している＆参考にしているので、誰かの目に止まるはずではある。ところが、公開後、数年も誰も気づかなかったbugがつい先日見つかった。Aperyの平岡さんが、AperyをRustで書き直している時にRustのコンパイラが警告を出したので気づいたと言うのだ。(WCSC29の会場で平岡さんから直接教えてもらった。) bugの詳しい内容 ここから少し専門的な話が出てくる。プログラマでない人は次の見出しまで読み飛ばすこと推奨。 – Position::move16_to_move()のbug fix。thx.平岡さん https://github.com/yaneurao/YaneuraOu/commit/9e6ba09029839838e10cd928456935
1手1秒で強い将棋ソフトは1手10秒でも強いのですか？その１ | やねうら王 公式サイト
「1手1秒で強い将棋ソフトが1手10秒でも強い」とは限らない。しかし、それはどういう条件の時にそう言えて、どういう条件の時にそう言えないのだろうか？これがわかると短い持ち時間で探索をチューニングすれば長い持ち時間で対局させた時も強いソフトが作れるはずである。 1手1秒で強い将棋ソフトが1手10秒でも強いとは限らない。しかし、1秒で強いソフトが10秒で強くなかったことなど私はこれまでの人生で7回しか経験していない。つまり、その7つのケースを知っていれば実は短い持ち時間で対局させ、長い持ち時間で強いような探索部のチューニングは可能であるのだが文字数 https://t.co/HH9gJKpIp9 — やねうら王 (@yaneuraou) May 16, 2019 この辺の話は、SDT2(第2回 将棋電王トーナメント/2014年)のころから参加している将棋ソフト開発者には常識であった(?)のだが
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
将棋の結論は千日手の可能性が微レ存 | やねうら王 公式サイト
WCSC29(第29回 世界コンピュータ将棋選手権)の出場チームに対する解説をsuimonさんが記事にされています。 はてなブログに投稿しました #はてなブログ 第29回世界コンピュータ将棋選手権（WCSC29）展望 – コンピュータ将棋研究Bloghttps://t.co/NEyT6cZTMF — suimon (@floodgate_fan) April 23, 2019 目を惹くのは、Qhapaqさんが先後、どちらの手番でも角換りを避けることを明言していることです。 角換わりに関して言えば、NNUEkaiのたややんさん(出場ソフト名は『水匠』)のソフトは、学習の結果、後手番の角換りを自然と指さなくなったそうです。 WCSC29参加予定の水匠は、現在、後手番で角換わりをほぼ指さず、他の有力戦法を学習した気がします。 本番でどこまで通用するか、楽しみです！ — たややん＠水匠＋NNUEk
フロッピーディスクに収まる評価関数バイナリ公開しました | やねうら王 公式サイト
NNUE評価関数は、ネットワーク構成を簡単にカスタマイズできるようになっている。 そこで、入力をK(玉のいる升)とP(どの升にどの駒がいるかに対応する値)だけにして(81升 + 1629通り = 1710)、hidden層の1層目を256×2、2層目・3層目を32にして学習させた。(K-P-256-32-32) NNUEを知らない人のために書くと、各層は全結合。 ※ 補足 : ニューラルネットの入力は、駒が存在するところを1、存在しないところを0とした1710次元のベクトル。 教師はdepth 8で生成した10億局面から学習させてみたところ、elmo – R30程度になった。 ファイルサイズは873KB。(zipで圧縮して400KB程度) 教師をもう少し深いdepthで生成すれば、まだ強くなるはず。 とりあえず公開しておいた。 https://github.com/yaneurao/Yan
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
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
