「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。

将棋AI界隈に対して、熱量の高い将棋ファンからよくわからない敵意を向けられることがある。 「長い将棋の歴史のなかで、将棋ソフトなんか無い時代からプロ棋士は脈々と将棋の技術を研鑽してきた。将棋ソフトなんてプロ棋士には全く不要で無くても何も困らない。将棋ソフトは将棋界に寄生するだけの寄生虫の癖にその開発者は偉そうにすんな。」みたいな意見である。 この世から将棋ソフト(将棋AI)がすべて無くなった世界と、いまの世界とを比較するならば、「将棋ソフトが無くてもプロ棋士は困らない」には私も同意する。将棋界はいままでそうして命脈を保ち、歩んできたのだから。 しかし、将棋ソフトは誕生してしまった。誰かが、トッププロより強い将棋ソフトを生み出してしまった。(その経緯についてはここで触れない。) そうすると、将棋ソフトを活用しているプロと活用してないプロとの差が生じる。そして、少しでも速いパソコンで将棋ソフト

2つ前の投稿で羽生先生のインタビュー記事の発言を取り上げたらプチ炎上しました。私は特に炎上を狙ってやっているわけではなく、羽生先生の発言が将棋AI界隈に悪い影響が残り兼ねないので書いたのですが、開発関係者からは一定の同意が得られたものの、将棋ファンからは殺害予告やら、こんなツイートやらが届く始末です。 まあ、一線を越えているものに関しては関係各所と連携しつつ、粛々と対応させていただく次第です。(念のために言っておきますと、将棋ファンのすべてがこういう人たちばかりだとは私は思っていません。極一部にちょっとややこしい人がいらっしゃるという認識です。) この記事は大変長くなるので、「最新版のやねうら王が(お金を出してでも)欲しい！」と言う方や、「やねうら王の開発に支援してやる！」と言う方は、とりあえず、この記事の末尾のリンクから御支援くださいませ。 今回は、前回の羽生先生の発言を再度取り上げ、何

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

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

AlphaZeroの再現実験として、YSSの山下さん、Bonanzaの保木さん、Ray(囲碁ソフト)の小林祐樹さんのゴールデンコンビがタッグを組んだAobaZeroというソフトがあるのですが、ここ最近は棋力が停滞気味であります。 http://www.yss-aya.com/aobazero/ 対して、AlphaZeroのようにDeep Learningを用いている将棋ソフトではあるものの、山岡忠夫さんのdlshogiのほうは、AlphaZeroの再現にはこだわってないようで、C++で高速化したり、終盤用にdf-pnによる詰将棋ルーチンを搭載したり、LeelaChessZero(AlphaZero型のオープンソースのChessのソフト)の改良点を取り込んだり、TensorRTを用いた高速化を行うなど、様々な改良を意欲的にされていて、ずいぶん強くなっているようです。 将棋AIの進捗 その42

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

コンピュータ囲碁の世界では、長きに亘り良い評価関数を設計できずに苦心していました。評価関数というのは、人間で言うと大局観に当たる部分です。この部分をうまく設計するのが強い囲碁ソフトを作る上で必要不可欠なのですが、それは職人のような作業だと言われていました。 そのあとAlphaZeroが現れたことにより、評価関数は人間が設計したものより、ニューラルネットワーク(以下NNと記す)のほうがうまく表現できることが証明されました。このことは、コンピュータ囲碁プログラマの敗北であると同時に新たな時代の幕開けでした。 一方、コンピュータ将棋の世界は少し様相が異なりました。コンピュータ将棋では、2005年にBonanza6が取り入れた、王様とそれ以外の任意2駒といういわゆる三駒関係(KPP)を10年以上使ってきました。途中でNDF[2014]が手番を入れてKPPT(Tは手番ではなくTurnのT)型に進化し