Rustでつくる詰将棋Solver - すぎゃーんメモ
ついカッとなって先週からRustで詰将棋ソルバを書き始めてしまい、ようやくdf-pnで何らかの解答を出せるようになったところ。ここからもうちょっと調整していくぞ、、 pic.twitter.com/XM9iPJqocv— すぎゃーん💯 (@sugyan) November 2, 2021 というわけで突然Rustで詰将棋ソルバを作りたくなり、作った。 github.com 現時点ではまだ完成度は低くて6割ほどかな…。 とはいえそこらの素直な詰将棋問題なら普通に解けると思う。 冒頭の画像は看寿賞作品の3手詰「新たなる殺意」を2秒弱で解いたもの。 先行事例 将棋プログラムの多くはC++で書かれていて 最近はRustも増えてきているのかな？ しかし「詰将棋を解く」ことに特化しているものはあまり多くはなさそうだった。 なかでもRustで書かれているものはna2hiroさんによるものくらいしか無さ
世界コンピュータ将棋選手権予選敗退とその軌跡 - そーだいなるらくがき帳
世界コンピュータ将棋選手権に我らが @bleu48 先生と出場しました。 ソフトウェアは @bleu48 さんが作ってて自分は関わっていないのだけどインフラ担当しました。 第31回世界コンピュータ将棋選手権 しかし我らがソフトウェア『二番絞り』は11位*1 二次予選敗退でした。 今日の二次予選結果です。 pic.twitter.com/JDPrN4weIQ— 48 (@bleu48) 2021年5月4日 敗戦の軌跡 今回はインフラ担当として大きな失敗をしてしまったので反省の意を込めて書きます。 早朝に問題に気付く 当初予定はGCPに用意されているNVIDIA A100 Tensor Core GPUを16枚指したモンスタースペック a2-megagpu-16g を利用予定でした。 a2-megagpu-16g はプレビューで申請が必要なのだけど、事前に問い合わせをして利用可能にし、予行練習
AI時代の将棋界、藤井聡太七段の何がすごい？ 「他の棋士とは違う差」佐藤天彦九段が解説 | AERA dot. (アエラドット)
王位戦第１局に勝利し、会見する藤井聡太七段／２０２０年７月２日、愛知県豊橋市 （ｃ）朝日新聞社 佐藤天彦（さとう・あまひこ）／１９８８年、福岡市生まれ。２００６年に１８歳でプロ四段。１５年、王座戦でタイトル初挑戦。１６年の名人戦で初タイトルを獲得、１７年に初防衛、１８年に羽生善治竜王（当時）の挑戦を退け、３連覇を達成した （ｃ）朝日新聞社 将棋界ではAIによる研究が全盛時代を迎えている。棋士たちは日々、研究に励んでおりなかなか差がつきにくい状況だ。そんななか、藤井聡太七段はなぜ異次元の強さを誇っているのか。AERA 2020年7月13日号で、対戦経験のある佐藤天彦九段がその差を解説する。 【佐藤天彦九段の写真はこちら】 ＊ ＊ ＊ ──佐藤さんも6月2日に棋聖戦決勝トーナメントの準決勝で藤井さんと対局されました。その時の感触は？ 私にとっては、藤井さんとの公式戦での対局は2度目となり、
ブルゲ的脱衣将棋のAIの凄さは「強さ」だけじゃない - 緑SM64のいろいろメモ
2003年(2001年の誤りでした。訂正してお詫び申し上げます。)ごろに発売され、アダルトゲームなのに異常に棋力が高いことで話題となったブルゲ的脱衣将棋。 搭載されているAIについてはその棋力にばかり注目されがちですが、このAI、他の将棋ソフトにはない唯一無二のものだと個人的には思います。 そんな訳で、今回はこの将棋ソフトについてレビューしていきたいと思います。 この記事ではR-18な側面には一切触れませんが（というか私がアダルトゲームを基本プレイしないので触れたくても触れられない）、一応18歳未満の方はみないでネ！ ブルゲ的脱衣将棋って？ 異常に強いAI AIが強いだけじゃなく特徴的 この棋風がもたらすもの まとめ ブルゲ的脱衣将棋って？ まずブルゲ的脱衣将棋について説明すると、ブルーゲイル社の人気作品のヒロインが集結した作品です。 ヒロインについては原作の絵師、声優の方を集結し、楽曲も
【決定版】コンピュータ将棋のHASHの概念について詳しく | やねうら王 公式サイト
いまどきの将棋ソフトを使っていると、「HASH 50%」などと表示されている。これはHASH利用率と呼ばれる。この数字が大きくなってくると探索の効率が悪くなる。要するに潤沢にメモリがある場合に比べると弱くなる。これは、どれくらいの値までであるなら適切なのか？HASH利用率が99%にならない限りHASHには余裕があるものなのか？HASHはどういう仕組みになっているのか？HASH利用率が50%の状況で、ハッシュ衝突はしているのか？など、わりとソフトを長年使っていても知らない人が多いのでここに原理から詳しく説明した決定版的な記事を書く。 ShogiGUIや将棋神やねうら王に表示されている「HASH」とは何ですか？ 一度探索した局面を保存しておく表です。 この表に登録するときにハッシュ(hash)という値を使って登録するため、ハッシュテーブル(hash table)と呼ばれます。これを略して(値と
【書籍】将棋AIで学ぶディープラーニング - TadaoYamaokaの開発日記
「将棋AIで学ぶディープラーニング」という本を出版します。 昨年10月に技術書典3で「ディープラーニングを使った将棋AIの作り方」という技術系同人誌を出したことをきっかけに書籍化のお話をいただきました。 技術書典で出した本は、方策ネットワークを使った将棋AIの作り方でしたが、書籍の方では、将棋AIの作成を通してディープラーニングを学べるというコンセプトで執筆しています。 実際に動かせるコードを作ってみるというのが技術を学ぶために有効な方法だと思います。 私自身、AlphaGoのクローンと、ディープラーニングを使った将棋AIを作ったことでディープラーニングについて理解を深めることができたと思っています。 ディープラーニングを使って学習させた将棋AIを実際に動かしてみることで、ディープラーニングを体験して欲しいという想いで書きました。 内容は、3部構成で、 1部ではコンピュータ将棋の概要につい
Googleが最強のチェス・将棋AI「AlphaZero」を発表 わずか24時間の自己学習で最強AIを上回る
世界最強の囲碁AI「AlphaGo Zero」を開発したDeepMind（Google関連会社）が、チェスと将棋のAIに関する論文を発表しました。AlphaGo Zeroと同様の手法を使い、24時間で既存の最強AIを超える実力に至ったとのこと。 AlphaGoは2017年5月、世界トップ棋士である中国の柯潔（かけつ）九段に3戦全勝した囲碁AI。もともと人間同士の棋譜（対局データ）を学習させていましたが、進化したAlphaGo Zeroでは人間の棋譜を用いず、AIによる自己対戦のみで強くする「強化学習」が用いられました。 「AlphaGo」に敗れた最強棋士の柯潔九段 Googleの囲碁AI「AlphaGo」が19歳の最強棋士に全勝 囲碁AI「AlphaGo」が進化した「AlphaGo Zero」開発 自己との対局で学習し強く 今回の論文では、AlphaGo Zeroで用いられた手法を「Alp
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
「捨て駒」がなんだかわかってない奴、多杉 - やねうらおブログ(移転しました)
今日は『将棋世界』の取材があるのだが、将棋のこと考えていたら寝れないので将棋について日頃思っていることをぶちまけてみる。 もう何度目にしたかわからないのだが、小説やドラマでよく「捨て駒のように俺を粗末に扱いやがって」みたいな表現が出てくるのだが、これが将棋指しから見ると極めておかしい、誤った表現である。将棋について理解のない人にとって「捨て駒」とはそういう認識なのだろうが…。今回はこのことについて詳しく説明する。 まず、将棋は捕獲した駒を手駒に出来る。これはチェスとは違った特徴である。チェスは手駒という概念がないので、取った駒はただ盤上から消えていく。将棋は違う。手駒になる。銀は４枚しかなく、初期盤面では先後２枚ずつ割り振られているが、相手から１枚取るとこちらは盤上に２枚、手駒で１枚と併せて３枚になる。相手は盤上に１枚だけであるから、３対１の戦力になる。 銀の価値が300点だとしたら、相手
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将棋の記録係を無人に 棋譜の自動作成システム、16日本格稼働 | 毎日新聞
AI発の戦法が初受賞 将棋・升田賞に「エルモ囲い」 - 日本経済新聞
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