第27回世界コンピュータ将棋選手権優勝ソフト、elmoの導入方法を説明します - コンピュータ将棋研究Blog
elmoの評価関数と定跡をSILENT_MAJORITY1.25をもとにして使用する場合 １、elmo.shogi.zip - Google ドライブ からzipをダウンロードする。 ２、ダウンロードしたフォルダを右クリックして展開を選択する。 ３、https://github.com/Jangja/silent_majority/tree/1.2/bin からSILENT_MAJORITY_〇〇〇_x64.exeをダウンロード。（３つのファイルの中から自分のパソコンのCPUに合ったものを選択） ４、ダウンロードしたものを次の図のように配置 ５、elmo.shogiからApery_formatの中のbook.binファイルをbookフォルダの中にコピペする。（階層的にはbookフォルダ→20150503フォルダ→book.binのファイルとなります。） ６、elmo.shogiからeval
コンピュータ将棋・囲碁における機械学習活用
This document provides an overview of POMDP (Partially Observable Markov Decision Process) and its applications. It first defines the key concepts of POMDP such as states, actions, observations, and belief states. It then uses the classic Tiger problem as an example to illustrate these concepts. The document discusses different approaches to solve POMDP problems, including model-based methods that
第１期電王戦 : コンピュータ将棋ブログ
コンピュータ将棋ブログ コンピュータ将棋と自身についての雑記です。 Twitter（@chidanza)ではまとめにくいことを記しました。 1局目終了後に記していたものがどうやら消えてしまったようです。 時系列順に簡単なポイントと感想を記します。 私が行ったことは、対局者の方針に基づいたkifファイル制作です。手順や8時間での対応を調べてまとめることが主な内容です。 2月が少し経った頃から大本のファイルを2週間ほどで制作・提出し、それから少しずつ手順を加えてアップデートしました。第1局が始まる1か月ほど前に個人での作業を終え、先手用後手用ともに最終の更新と口頭での確認を行いました。 私から見た事前段階はこのような感じでした。 ------------------- 第1局。 いきなり76歩26歩32金以外のハズレを引く確率が20%あった。３手目以降に変化される可能性も高く、特定の有力な局面
将棋倶楽部24に参戦してみた - 山本一成とPonanzaの大冒険
2年ぶりに将棋倶楽部24にPonanzaを参戦させてみた。 Ponanza側の条件は以下のもので、特に問題がなければ来年の電王戦でそのまま使うものを使用する予定である。 秒読み18秒(入力時間のマージンの為） PCは来年の電王戦で叡王と戦うPCと同じもの 人間対策用に指し手のランダム性を増やしている(そのため若干弱くなっている） 今日は9時から夜中の1時近くまで指して7局できた。対局してくださった方ありがとうございます。幾つか気になった棋譜があるのでせっかくなので紹介していく。 ・satoko1985さん(R3111)戦 いわゆる28角問題をやられて、見事にPonanzaが角を打ってしまった局面である。ただこの状態1筋を先手が突き越せてないので▲16香と逃げれない。実戦では▲18香と逃げた後、馬をとったのだが際どい勝負だった模様である。 ・Super megutan(R3220)戦 ここか
2ch名人 プロ棋士の棋風 攻め・受けランキング
251：名無し名人：2015/11/03(火) 05:14:52.96 ID:tPJvudfw.net この論文は面白い 将棋における棋風を学習するための棋譜分析の取り組み http://id.nii.ac.jp/1001/00145748/ やっているのは各棋譜の先手・後手を攻めと受けの棋風に分類する それらの棋譜をそれぞれ4万局用意してボナメソで学習させて比較するというもの 攻めと受けの定義は中盤の指し手において敵玉と自玉のどちらにマンハッタン距離が近いか この定義だと穴熊等は問答無用で攻めの棋風になってしまうがそこは開き直るｗ 通常はこのように何らかの特徴を持つ棋譜のみを集めて学習させると過学習で弱くなる しかしもし仮に棋風というものが強さと独立して存在するのなら棋風を再現しながら強さを維持できるはず 結果は有意に弱くなった （本当はオリジナルだけではなく攻め受けの両方の棋譜をまとめ
2ch名人 コンピュータ将棋ソフトの棋風 攻め・受けランキング
342：名無し名人：2015/11/06(金) 22:13:30.26 ID:rn0dGcOu.net ソフトの棋風分析が終わった やり方は棋士の場合と同じ 全体の傾向として人間よりも攻めっ気が高く、弱いソフトは非常に個性的、稲庭は予想通りの結果 レートが高い方が平均的に攻めっ気が高いという傾向は棋士と同じになった 同系のソフトがあるので細かい統計数字はあまり意味がない R2000以上のソフトに限ると148ソフトで平均-0.0934、分散0.00493 平均は棋士の-0.213に比べて大きい、同系ソフトがあるはずなのに明らかに個性も強い 勝敗補正をしているが、それでも勝率が高い方が攻めっ気が大きくなっている これは弱い受け志向のソフトとの対局数が影響していると思われる 本当はもっと棋譜の厳選が必要なのかもしれない データの一覧 http://www.dotup.org/uploda/www
Apery のログ、実行ファイル、ソースコード - hiraoka64’s blog
(2016年03月22日追記 最新のAperyはこちらからダウンロード出来ます。電王戦FINAL版よりも強いです。 http://hiraokatakuya.github.io/apery/) 電王戦FINAL の思考ログ https://github.com/HiraokaTakuya/denousen_final_log バイナリ https://github.com/HiraokaTakuya/apery_binaries ソースコード https://github.com/HiraokaTakuya/apery どれか興味あるものをダウンロードして楽しんでくれたら幸いです。 ソースコードに関しては、最新版は色々変更してて今は若干使いにくい状態かなと思います。起動にも非常に時間が掛かります。 そのうち直す予定です。 utils/ 以下のファイルに説明が無かったりするのも説明書いたりし
羽生善治「コンピュータ将棋により人間が培った美意識変わる」
2012年から始まったプロ棋士とコンピュータ将棋ソフトの棋戦、電王戦。2014年の第三回大会では、1勝4敗でプロ棋士がコンピュータ将棋に敗れ、2年連続で人間側が惨敗した。コンピュータ将棋の進化は将棋をどう変えるか。羽生善治4冠に、ルポライターの高川武将氏が聞いた。 ──将棋に今、大きな転換点が訪れています。コンピュータ将棋の進化です。 「この2、3年で一番大きな変化ですね。コンピュータが強くなるのはわかっていたことですが、今、実際に様々な影響を起こし始めている。伝統的な世界でコンピュータとどう対峙していくかが問われているのは、非常に特殊な状況だと思います」 ──昨年の電王戦で出た人間には違和感があって指せない斬新な手がその後、棋士に流行したり、計算力だけでなく創造性や独創性も発揮し始め、人間が学び始めている。 「なぜその手を指したのか、コンピュータの思考プロセスまではわからない。1秒間に百
電王戦最終局 屋敷九段とPonanzaの自戦記（後半） - 山本一成とPonanzaの大冒険
前回の記事の最後にFail Lowという言葉がでました。コンピュータ将棋はある局面を探索するときに、評価値をある程度予想して、その予想を元に探索をします。予想値の下限をアルファ、予想値の上限をベータといいます。よく聞くアルファベータ探索のアルファとベータはここから来てます。評価値がアルファより下の場合Fail Low、評価値がベータより上の場合はFail Highといいます(第１図)。Fail Lowが起こる時は予想より実際の評価値が大きく下回る場合で、かなり良くない状況です。Fail Lowがおこった場合は、アルファとベータの予想値を再修正して探索し直します。 第１図 難解な局面では予想が難しいので、Fail Low(↓)やFail High(↑)することがよく起こる。評価値に矢印をつけるのはPonanza独自の拡張. Fail Lowは業績下方修正、Fail highは業績上方修正のよ
電王戦最終局 屋敷九段とPonanzaの自戦記（前半） - 山本一成とPonanzaの大冒険
屋敷九段とPonanzaの電王戦最終局が2014/4/12にあった。場所は将棋の総本山、将棋連盟。屋敷九段はどのようなコンピュータ対策をしてきたのだろうか？Ponanzaはどういう序盤展開に持ち込まれるのだろうか？色々な不安が錯綜したが、もはや作者としてはできることはない。Ponanzaを信じよう。 局面は屋敷九段の▲2六歩から始まった。ここからは推測だが、△3四歩なら▲2五歩としてから、Ponanzaにうまいこと振り飛車にさせる。また△8四歩には本譜のように少し変則的ながら、横歩取りにするという変化を想定したと思う（第1図）。 第1図 やや変則的な出だし、屋敷九段はPonanzaの横歩取りに弱点ありと見たのだろうか？ ちなみにTwitter上で将棋の非常に強い有名な方も以下のように言ってたり、第三回電王戦で唯一人間側で勝った豊島七段が勝った戦型も横歩取りなので、コンピュータ対策として横歩
電王戦第五局が始まるまでに決めておかないといけないこと - 山本一成とPonanzaの大冒険
今週土曜日(2014/4/12)に第３回電王戦第５局が始まる。プログラマは事前にプログラムを提出しており、もうできることは何もないのだが。まだ決めてなければならないことがひとつある、いつ投了するかということだ。 電王戦で、コンピュータ側が負けたのは合計で二局。どちらもプログラマが局面や評価値を見て投了した。Ponanzaの場合はどうしようか？電王戦で提出したPonanzaそのものには投了機能はついてない、Ponanzaが投了する条件はただひとつ、指し手がひとつも無くなった時だけだ。 投了図というのは色々な意味を持っている。どこで投げるかは敗者だけが持っている特権なのだ。そこには多くの物語が流れる。 真部一男九段の絶局での投了図 絶局とは棋士の最後の対局のこと 負けるときはPonanzaには合法手がなくなるまで指させようと思う。対局者の屋敷九段には悪いのだが、そこは敗者の特権なので付き合って
マルチコアは皆さんが思っているようなマルチコアか？ - 山本一成とPonanzaの大冒険
コンピュータ将棋を理解する上で、大事なことの一つにマルチコアというのがあります。皆さんのお手元のPCや最近ではスマホも当たり前のようにマルチコアになってきています。ところで皆さんがマルチコアと言っているものはどんなものなんでしょうか？ CPUというのは、コンピュータにとって頭脳と言えるものです。下の画像はCPUの一種類インテルCorei7です。皆さんはこういうものが幾つか繋がってマルチコアとなっていると想像してませんか？ CPU Corei7 画像のものは４コアCPU こちらより画像を引用 実はこの中にすべてのコアが含まれているます。中の画像を説明付きの画像を見てみましょう。中にCore（コア）と書かれた部分が４つ見られると思います。４コアと言われていても、別々に分かれているわけでもなく同じ基板上にプリントされているわけですね。 内部アーキテクチャ 共有メモリ（L3キャッシュ）が意外と大き
電王戦第４局 ツツカナと森下九段の観戦記 - 山本一成とPonanzaの大冒険
4/5（土）小田原城で先手ツツカナと後手森下九段の対局が行われた。二人の紹介についてはこの記事を参考にしてみてください。この記事では早速将棋の内容を見ていこう。ちなみに本局はリアルタイムで番組を見れてないので、記事の内容の精度がかなり自信がないです。その点ご了承ください。 ツツカナ、森下九段共に矢倉を趣向して、悩ましい序盤の変化が幾つかあったが、いかにも森下九段が好きそうな手厚い陣形となった（第１図）。プロ棋士の方に聞いたのだが、第１図はありそうで、それほど実戦例が多くないそうだ。 第１図 善悪はともかく後手の森下九段は自身の将棋人生を表すかのような手厚い矢倉に ４筋、５筋を中心に長い長い中盤が始まります。こういった押し引きが矢倉の醍醐味と言えます。しかし遠山先生のブログでの以下の記述でもあるように、長い長い中盤をコンピュータとねじり合う将棋を勝つのはものすごく大変というイメージがあります
Null Moveと将棋の不思議な関係（その２） - 山本一成とPonanzaの大冒険
前回は将棋におけるNull Move Pruningのお話をしました。今回はNull Move、つまりはパスをするということが将棋においてどんな性質がある手なのか考えてみましょう。 「将棋のほとんどの手は悪手である」羽生さんが言っていたとされてます。将棋は初期局面で３０通りの指し手があるのですが、そのなかで定跡とされているのは▲7六歩、▲2六歩、▲5六歩くらいでしょうか？それ以外の手もなくは無いのですが、▲8六歩とか▲9八香とか明らかに指さないほうがいい手もいっぱいあります。パスをする手って何番目くらいの指し手でしょうか（図１）。 第1図 初期局面でパスをする、すなわち後手になるというのはどれくらい悪い手なのだろうか？ 将棋でパスする手の良さは、局面にもよりますが、私の感覚では上位5位くらいには入ってくるイメージです。加えてパスはもっとも良い手となる可能性はあまりないです。*1 パスする手
Null Moveと将棋の不思議な関係 - 山本一成とPonanzaの大冒険
今日は将棋プログラムの探索について少し書いてます。将棋プログラムは探索と評価という両輪が補完しあって動いています。探索というのは人間でいう読みと同じような操作です。また評価は人間でいう形勢判断に近いものです。少しくらい評価にダメな部分があっても、探索によって補うことが可能ですし、逆もまた然りです。 探索の一つのテクニックにNull Move Pruningというのがあります。Nullの意味は「からっぽ」で、Moveは「指し手」、Pruningは「枝刈り」です。日本語に無理やり訳すと「からっぽの指し手の枝刈り」くらいでしょうか。からっぽの指し手の意味することはパスをするという意味です。パスをすることと枝刈りはどんな関係があるんでしょうか？ 具体的な局面を持ちだして考えてみましょう。第１図は有名な局面です。評価値としては、どれくらいが適正か難しいですが、Ponanzaは先手が+50点くらいと言
コンピュータ将棋のよくある誤解（その２） - 山本一成とPonanzaの大冒険
このブログは電王戦をより楽しんで頂くための一助となればと思い書き始めました。なにか意見などありましたら、twitterで声をかけてください。今日もよくある誤解について解説していきたいと思います。 ■ よくある誤解 将棋の名人を倒したら、次は完全解析？ 「将棋の名人を倒したら、次は将棋の完全解析ですか？」とよく聞かれます。確かに将棋には答えがあるので完全解析は理論上は可能でです。現実問題として、完全解析はまったく目処が立ってないです。今回はどれくらい難しいか少し考えてみましょう。 仮に将棋が100手以内に先手が必ず勝てるゲームだとしましょう。そうすると完全解析するために必要な局面数は局面あたりの合法手数を８０とすると、以下の数になります。 80を50回かけた数= 14272476927059598810582859694494951363827466240000000000000000000
電王戦第３局 豊島七段とYSSの観戦記 - 山本一成とPonanzaの大冒険
３月２９日、大阪あべのハルカスで第３回電王戦第３局、豊島七段と将棋プログラムYSSの対戦が行われた。人類側の２連敗で迎えて本局、ここで勝たなければ人類の負け越しが決まってしまう。対局に先立って豊島七段のプレッシャーはいかばかりであっただろうか。早速観戦記を書く前に、少しだけ対局する（？）二人の話をしよう。 豊島七段は序盤中盤終盤と隙のない棋風で知られている。私は何度か豊島七段とお話する機会があったのだが、彼の印象はニコニコ動画のPVなどで受ける印象そのものである。純粋さ、実直さ、そして将棋に対する圧倒的な熱意。未来の名人を予感させるには十分なものであった。プロ棋士間の棋力をイロレーティングで表した結果によると、非公式ながらプロ棋界でも片手に入る実力があるとも言われている。 YSSのプログラマ山下さんについてもお話しよう。山下さんは昔から積極的に情報を発信しており、山下さんが作ったこのサイト
電王戦第２局 佐藤紳哉六段とやねうら王の観戦記 - 山本一成とPonanzaの大冒険
菅井五段と習甦の対戦から一週間息つく暇もなく、2014年3月22日両国国技館で、電王戦第2局佐藤紳哉六段とやねうら王の対戦が始まった。様々なゴタゴタがあったこの第二局なのだが、それはまた今度にしよう。今回は将棋の技術的な背景を解説していく。 先手やねうら王の初手▲1六歩で始まった本局だが、迎えてやねうら王が▲7七角としたところだ（図１）。ここで佐藤六段が方針の岐路を迎えている。プロ同士の一局なら△同角成の一手といっても過言ではない。そうでなければ先手に居飛車にされ、一局ながら端の位をとったことを大きく生かされてしまうだろう。しかし佐藤六段は知っていたのだろう、このまま△4二玉とすれば、やねうら王は居飛車にせずに、ノーマル四間飛車にして自分が居飛車穴熊にできることを。 第1図 やねうら王が▲7七角とあがった所 そして作戦は成功して、やねうら王はノーマル四間飛車に佐藤六段は居飛車穴熊に囲うこと
コンピュータ将棋のよくある誤解（その１） - 山本一成とPonanzaの大冒険
このコーナーはコンピュータ将棋によくある誤解を解消していくコーナーです。常日頃コンピュータ将棋はもろもろの誤解を受けているのでその点を少しでも解消できれば、とこのコーナーを作りました。 ■ よくある誤解 コンピュータは定跡を覚えているから強い？ もっともよくある誤解の一つです。有名ブロガーちきりんさんも自身のブログの中でこんなふうに言ってます。 ちきりんは、これも将棋ソフトが強くなった大きな要因なのかなと思っていました。人間は定跡を覚えたり暗記したりするのが大変だけど、機械ならすぐに覚えられ、忘れず、実際の局面で「あっ、これはあの定跡だ！」と思いつくことの漏れもありません。 だから人間より有利そうじゃん？ と思ったんです。 コンピュータが定跡を丸暗記できても、将棋が強くならない理由は３つあります。 コンピュータは過去にあった数万局の対局を覚えることができます。でもその程度の量はコンピュータ
あから2010 vs 清水市代 - masatoi’s blog
http://www.ipsj.or.jp/50anv/shogi/20101012.html ディープブルーがカスパロフを破ったことを書いた論評が中学の国語の教科書に載っていたのが思いだされるニュースだ。チェスより多いとはいえ、将棋の盤面の組み合わせは有限なので、どこかの段階でコンピュータが勝つ運命にあることは想像に難くないが、もう少し時間がかかると思っていた。 とはいえ2ch界隈なんかの反応では女流は男子のアマ王者よりも弱いとかなんとか賛否両論あるようである。そこまで違うものとも思えないが・・・ この記事（http://p.booklog.jp/book/11655）なんかを見ると、コンピュータ将棋では、 並列化 合議制 機械学習 が流行っているらしい。合議制は並列化の一形態ともいえるが、バギングの要領で汎化性能を上げることが目的なんだと思う。ボナンザの機械学習は最小二乗法らしい。 コ
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