数理科学2012年3月号No.585 特集：「量子を操る」 － 拡がりゆく量子の不思議な姿 － 株式会社サイエンス社
内容詳細 月刊「数理科学」に連載された「将棋を指すコンピュータの数理」（2004年 1月号～2006年 1月号）に，最近の発展を加筆して一冊にまとめた．コンピュータ将棋の今後の動向を占う格好の書． 第1章 プロローグ 1.1 「からくり」から人工知能へ 1.2 チェスとコンピュータ 1.3 ゲームとコンピュータ，そして将棋とコンピュータ 1.4 コンピュータ将棋の歴史 第2章 コンピュータ将棋ことはじめ 2.1 将棋の局面データ 2.2 着手データ 2.3 駒効きのデータ 第3章 将棋の探索 3.1 探索木と探索 3.2 将棋の探索 3.3 通常の探索 3.4 捕獲探索 第4章 評価関数 4.1 評価関数 4.2 簡単な評価関数 4.3 駒の価値の精密化 4.4 駒の価値以外の価値 4.5 評価関数を利用する場所について 4.6 インクリメンタル計算 4.7 評価関数の計算時間と正確さの設
「ボナンザのすごいところ」につっこむ - 小宮日記
http://d.hatena.ne.jp/higotakayuki2/20071107/p2 ボナンザのすごいところは、人間が指した手全てを正例にしたところだと思います。この発想はなかなかできません。普通は人間より強いものを作るために、棋譜の中から重要なデータだけを統計的に取り出そうとします。ちょっと誤解されてると思うので言及。 Bonanzaの凄いところはそうではないです。 人間の棋譜の手を正例にして学習した例は、2003年に既に東大のGPS将棋チームがされています。 これは、親子モデル・兄弟モデルの中の兄弟モデルで、棋譜の手の状況での他の合法手を兄弟としてモデル化して、 学習をされています。 http://d.hatena.ne.jp/mkomiya/20060825/p1 Bonanzaの発想が斜め上をいったのは、 棋譜の手を打った局面そのものを学習対象にしたのではなく、そこから駒
兄弟モデル - アルゴリズムマニア2.0
「ボナンザのすごいところ」につっこむhttp://d.hatena.ne.jp/mkomiya/20071111/p8つっこまれました(>_「人間の指し手をまねしよう」というポリシーによる学習データの作り方に関する論文が既にあるそうです。この流儀を将棋業界では兄弟モデルと呼ぶそうです。私的には目からうろこだったんですけどね・・・駒の関係を利用した将棋の評価関数Evaluation Functions Based on Pairs of Pieces金子知適他第8回ゲーム・プログラミング ワークショップ (2003) pp. 14--21http://www.graco.c.u-tokyo.ac.jp/~kaneko/papers/index-j.html Bonanzaの発想が斜め上をいったのは、棋譜の手を打った局面そのものを学習対象にしたのではなく、そこから駒がぶつかっている場面の取り合
ボナンザのすごいところ - アルゴリズムマニア2.0
ボナンザVS勝負脳: 404 Machine Learning Not Foundhttp://www.computer-shogi.org/blog/watanabe_vs_bonanza_404_machine_learning_not_found/棋譜データを解析した結果をコンピュータの思考に反映させる、という手法は、ボナンザが始めたものではなく、ゲームプログラミングでは古典的なテーマです。過去に機械学習を用いた研究があるかどうかは別として、棋譜を用いた機械学習は誰もが考えることだというのはもっともだと思います。問題はどのようにしてデータを正例、負例とラベリングするかです。ボナンザのすごいところは、人間が指した手全てを正例にしたところだと思います。この発想はなかなかできません。普通は人間より強いものを作るために、棋譜の中から重要なデータだけを統計的に取り出そうとします。例えば、勝った
コンピュータ将棋とgoogleと自動音声認識の機械学習に関して。 - IHARA Note
本題に入る前に宣伝から入る。電気通信大学の学園祭期間中に「５五将棋大会」なるものが開かれるそうである。詳しくはhttp://minerva.cs.uec.ac.jp/~uec55/を見てください（この宣伝を書くためだけに、このエントリのアップロードの予定を繰り上げた。本当は年明けあたりにアップロードするつもりだった）。 さて先日、ボナンザとコンピュータ将棋に関する話題が著名なブログに採り上げられたということで、コンピュータ将棋協会のブログの書き手が素早くエントリを書いた。私が特に重要だと思った部分はここである。 棋譜データを解析した結果をコンピュータの思考に反映させる、という手法は、ボナンザが始めたものではなく、ゲームプログラミングでは古典的なテーマです。人工知能分野一般の用語を使うと、これは機械学習の一応用、ということになります。 http://www.computer-shogi.or
コンピュータ将棋協会blog >> ボナンザVS勝負脳: 404 Machine Learning Not Found
以前当ブログにて紹介した、ボナンザVS勝負脳――最強将棋ソフトは人間を超えるかが、404 Blog Not Foundにて絶賛されています。コンピュータ将棋関連書籍が著名なブログにて書評されることは従来考えられなかったことであり、コンピュータ将棋の関心の拡大に感慨を覚えるとともに、保木さん、渡辺竜王の功績の大きさに頭が下がる思いです。 ただ、この分野の専門的な内容についてはさすがに難解なだけあって、多少の誤解を生じやすい面もありますので、当ブログにて若干の補足を加えます。たとえば、 難しそうであるが、乱暴に一言でまとめれば、「ボナンザ君に胃腸を与えた」ということである。あとは餌となる棋譜を食わせていけばいい。それで足りない栄養があったら、それを吸収するためのアルゴリズムを追加するなり調整するなりすればいい。 棋譜データを解析した結果をコンピュータの思考に反映させる、という手法は、ボナンザが
電脳がいつかは人脳に勝つ理由 - 書評 - ボナンザVS勝負脳 : 404 Blog Not Found
2007年11月04日03:00 カテゴリ書評/画評/品評 電脳がいつかは人脳に勝つ理由 - 書評 - ボナンザVS勝負脳 こんな大事な本を読み落としていたとは。思い出させてくれた「レジデント初期研修用資料: 終了判定の問題を考えている人がいた」に感謝。 ボナンザVS勝負脳 保木邦仁 / 渡辺明 本書を読んで確信できた。 私の目の黒いうちに、電脳が人脳に勝つ日が来ることを。 本書、「ボナンザVS勝負脳」は、現在最も有名なコンピューター将棋プログラムBonanzaの開発者と、それと戦って見事勝利した、勝負脳の持ち主とが、それぞれの立場で持論を読者に遠慮なく語った一冊。 目次 はじめに 第一章 ボナンザ誕生 保木邦仁 第二章 コンピュータとの対決 渡辺明 対談 ボナンザ誕生 保木邦仁 x 渡辺明 第三章 コンピュータ将棋の新たな可能性 保木邦仁 第四章 プロ棋士はこう考える 渡辺明 終章 科学
「ボナンザVS勝負脳」を読む。 - IHARA Note
bonanzaというコンピュータ将棋のソフトが半年前に人間のトッププロ棋士と対局した。このことは、この記事をわざわざ読みに来る人は知っていることと思う。そして、その対局に関する新書が出た。それが「ボナンザVS勝負脳」である。私は将棋が強いわけでもなければコンピュータ将棋に詳しいわけでもない。ただ、専門分野が情報工学なので、この本を多少専門的な観点から読むことができるはずである。以下、数項目に渡って、解説や感想を書こうと思う。 ２６ページ「制御理論というのは、そもそも工学の分野で使われるものである」 著者の保木氏は唐突に「制御理論」というキーワードを出した。制御理論を知らない人はこう思うはずである。「ここは飛ばして読もう」。 制御というととっつきづらいイメージがあるかもしれないが、「コントロール」と言い換えると少しはアレルギー反応を抑えることができるかもしれない（制御というのはコントロールの
コンピュータ将棋協会blog » コンピュータ将棋は持将棋が苦手
しかしコンピュータ将棋にとっての真の問題はルールではなく、あいまいなルールでしか処理できないほどの入玉将棋それ自身の難解さにあります。上の図は当ブログ主がでっちあげたものですが、仮に人間とコンピュータとの対戦でこのような局面になったとして、この後人間の玉に上部を開拓されて入玉を目指されると、コンピュータは非常に苦しいはずです。棋風にもよりますが、たとえばアマチュア三段以上の実力者ならば、この図を指定局面として数局、あるいはそれ以上指せば、先後にかかわらず勝ち越し程度の戦績を挙げることはそう難しくないのではないでしょうか。恐らく相入玉の展開にはなりにくいでしょう。ひと昔前までは子供のオモチャだと思っていたコンピュータ将棋ソフトも今では強くなりすぎてトップクラスのソフトにまったく歯が立たなくなってしまった、とお嘆きの皆様、このような局面でコンピュータをいじめて久しぶりに溜飲を下げられるかもしれ
PHP+GDで、将棋盤と将棋の駒画像を合成して一枚の画像にしてみる - 小宮日記
私が年間２０００円という安さで借りているXREAレンタルサーバーは、 予めPHPとGDはインストールされてますので、 苦労なく使えます。 GDで画像を合成してみました。 スクリプトの出力画像を表示してみます これならブログに貼るのもレイアウトが崩れることはありません。 ソースの解説ですが、 まずスクリプトはマイムタイプとしてimage/pngと設定します。 これはバイナリ出力の種別がPNG画像であるということをブラウザに教えます。 次に画像をそれぞれ読み込みます。 元々透明PNGの画像なので、 ImageCopyで合成するだけで、透過処理がされます。 最後に合成した画像を Imagepng メソッドで出力してやれば完了です。 通常スクリプトはHTML（というテキスト）を返しますが、mimeタイプでpngを設定して、 画像のバイナリを返してやれば、スクリプト＝画像に成ります。 （アクセスカウ
JKC's blog - MML & Shogi & Customize - IME 光速棋譜入力辞書(V1.0)
[PR]上記の広告は3ヶ月以上新規記事投稿のないブログに表示されています。新しい記事を書く事で広告が消えます。 最大に効果ある上達法は感想戦です。（将棋倶楽部24より） でも、チャットで棋譜を伝えるのは面倒だなあと思ったことはありませんか？ 例えば「６三銀成」や「５七同玉」など、何回キーを押しているのでしょう。 ６↓３→↓ｇｉｎ→↓ｎａｒｉ→↓（計16回） ５↓７→↓ｄｏｕ→↓ｇｙｏｋｕ→↓（計17回） （※→は変換キー、↓は決定キー） 結構大変ですね。一発で変換されない場合は、なお手間がかかります。 「IME 光速棋譜入力辞書」ではこんな感じ。 ６３ｇｘ→↓（計6回） ５７ｄｇｙ→↓（計7回） 当ソフトは、ローマ字でいかに速く棋譜を入力できるかを考えて作成した、登録辞書データです。最初は戸惑うかも知れませんが、慣れてしまえば快適スムーズな将棋チャットを楽しめます。たぶん。 ◆特徴 ・数字
FPGAで将棋プログラムを作ってみるブログ:古きよき時代の囲碁プログラムの終焉 - livedoor Blog（ブログ）
とうとう、19路でもモンテカルロ法の毒牙にかかってしまいました。 岐阜チャレンジで破竹の4連覇を成し遂げてきた銀星囲碁7が モンテカルロ法ベースのCrazy Stoneに5勝14敗と完敗。 はっきり今までのクラシックな作り方の囲碁プログラムは終焉を迎えました。 もう、今後10年、いや名人が敗れるその日まで、今までやり方のプログラムが 世に出る日はないと思います。 ただ、今までのやり方、やってきた事が無駄になる、というわけではないと 思います。 今のところ、モンテカルロ法の個々のシミュレーションの質を上げる、 ことで強くなってきています。 最初は完全に乱数に打っていって（初期のころは実際に石を置いていかずに どうせ乱数なんだから、ルールを無視して打つ順番を決めて、その通りに 石を置いていくだけ、とか荒っぽかったのですが） それでも上手くいっていたのですが、だんだん、本当の囲碁に近い打ち方を
コンピュータ将棋等の掲示板＠入門編
【初めての人は一応読んでね】 他の人と簡単にかぶる様なハンドルネームでの書き込みはやめて下さい。 あとは情報交換・質問・雑談などお好きにどうぞ。 MinMaxってなに？ というレベルの質問でもOKです。 【リンク集】
コンピュータは羽生棋士に勝てるか？人工知能の松原仁｜【Tech総研】
人工知能研究の第一人者として知られ、「ロボカップ」サッカー立ち上げ時のメンバーの一人、さらに「ゲーム情報学」という新領域を提唱している松原仁氏。研究を進めてきたコンピュータ将棋は、2010年～15年には、名人や竜王を破るといわれている。 日本の人工知能研究の発展とともに歩んできたと言っても過言ではない。幼いころにアニメ「鉄腕アトム」に出合い、「鉄腕アトムのようなロボットを作りたい」という強い思いを抱きながら、研究を推し進めてきた。東大で人工知能の研究を始めたころは、まだ日本のコンピュータの黎明期。だが、実はそのころから今の専門である「ゲーム情報学」につながる研究を始めていた。大学院修了後は、日本のロボット研究のメッカともいえる旧通産省工業技術院電子技術総合研究所（電総研）で14年間にわたり、ロボット工学と人工知能の研究に取り組み、2000年からは、公立はこだて未来大学の開学と同時に教授に就
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『電脳がいつかは人脳に勝つ理由 - 書評 - ボナンザVS勝負脳 : 404 Blog Not Found』へのコメント
コンピュータ将棋協会blog » 渡辺竜王vsボナンザ、ドキュメンタリー番組が優秀賞
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