すごいニュースが飛び込んできた。オセロの必勝法が見つかったのだ。正確に言うとオセロが弱解決された。まずはその論文を紹介する。 Othello is Solved : https://arxiv.org/abs/2310.19387 「弱解決(weakly solved)」を簡単に言うと、初期局面からの双方最善手を打つ時の結論(勝敗)がわかったと言う意味である。8×8のオセロの結論は引き分けなのだそうだ。「必勝法が見つかった」と本記事のタイトルで書いたが、その結果として双方最善を尽くした時のオセロの結論が引き分けだったことが判明したので正しくは「必勝法(必ず勝てる方法)が存在しないことが証明された」とでも言うべきか。 今回は、初期局面から到達できるあらゆる局面についての結論(勝敗)がわかったわけではない。こちらは「強解決(strongly solved)」と呼ばれる。 弱解決と強解決とでは、

いま大会上位に位置するDeep Learning系の将棋AIは、評価関数として画像認識などでよく使われているResNetを用いている。ResNetについては機械学習を齧っている人ならば誰でも知ってるぐらい有名だと思うので、詳しい説明は割愛する。(ググれば詳しい説明がいくらでも出てくる) 囲碁AIの世界では、このResNetのブロック数を大きくしていくのが一つの潮流としてある。ブロック数が多いと言うことは、より層の数が増え(よりdeepになり)、1局面の評価に、より時間を要するようになるということである。それと引き換えに評価精度がアップするから、トータルでは得をしていて、棋力が向上するというわけである。 ところが大きいブロック数になればなるほど学習に要する教師局面の数が増える。学習もブロック数に応じた時間を要するようになるから、そう簡単に大きくはできない。しかし囲碁AIの方は、中国テンセント

スーパーテラショック定跡、先月からさらに150万局面掘れて、合計300万局面になり、定跡ファイルは4GB近くになった。ところが相掛かり系はあまり前回から掘り進んでいなかった。どこが掘れているのかを確認すると初手68玉周辺だった。なんだこれは？私は元奨励会三段のあらきっぺさんに解説をお願いした。 前回記事 : スーパーテラショック定跡、元奨励会三段に見てもらった 将棋の結論は千日手か？ 今回、スーパーテラショック定跡は初期局面での結論が評価値0、すなわち千日手となってしまった。よって、なるべく千日手にならない枝を探す必要があった。どの戦型が千日手になりにくいのだろうか？ あらきっぺさんの考察 以下、あらきっぺさんの考察である。 今回は、なぜ初手▲68玉をこれほど深掘りしていたのか、という考察に話を絞ります。 【どうも相雁木と相腰掛け銀を嫌がっている】 昨今の相居飛車の主要戦法は、基本的に以下

前回までのあらすじ) 先手番専用定跡s-book_blackが優秀すぎた。私が2年前に開発したテラショック定跡生成手法では到底太刀打ちできなかった。そこでやねうら王プロジェクトでは、新たにスーパーテラショック定跡生成手法というのを考案し、やねうら王に実装したのであった。 前回記事 : 先手番専用定跡s-book_blackの厚い壁 https://yaneuraou.yaneu.com/2021/11/01/thick-walls-of-s-book_black/ テラショック定跡生成手法のおさらい まず簡単にテラショック定跡手法をおさらいし、何が悪かったのかを書き、今回それをどう改善したのかを書く。 テラショック定跡は与えた棋譜の各局面に対して長い時間をかけて思考させる。1局面につき探索1スレッド×1時間でやっていた。1スレッドにしているのは、将棋ソフトは並列化効率が悪いからで、スレッド

二日前に電竜戦 dlshogiと水匠の長時間マッチが開催された。 最高峰将棋AIによる長時間対局、プロ棋士3名が解説 : https://yaneuraou.yaneu.com/2021/08/03/long-time-game-by-the-best-shogi-ai/ イベント的には大成功で、多くのニュースメディアでも取り上げていただいたようである。 水匠のバグについて さて、その1局目で水匠がバグと思わしき読み筋が現れた。成れないところに飛車を成るというものだ。水匠の読みの錯覚であり、それによって大きく形勢を損ねて敗北を喫した。 水匠 vs dlshogi、先手番をともに制す(コンピュータ将棋協会blog) : http://blog.computer-shogi.org/denryu-sen_channel_opening-matches_and_conference/ 水匠の探索

このブログをご覧の方は将棋が二人零和有限確定完全情報ゲームであることはご存知でしょう。これは、ゲーム理論や探索アルゴリズムの教科書にでも載っています。「二人零和有限確定完全情報ゲームって何？」って方は、Wikipediaでも見ていただくことにして話を先に進めます。 零和とは？ この「零和」というのは、和が零。英語で言うとゼロサムです。 零和（「ゼロ和」と読むのが一般的だが「レイワ」とも読む）：プレイヤー間の利害が完全に対立し、一方のプレイヤーが利得を得ると、それと同量の損害が他方のプレイヤーに降りかかる https://ja.wikipedia.org/wiki/二人零和有限確定完全情報ゲーム つまり、自分が勝ちなら、相手は負け。相手が勝ちなら自分は負け。勝ちを+1点、負けを-1点、引き分けを0のように定めるなら、(ゲーム終局後に)自分と相手の点数を足すと0になる。なので、ゼロサムゲームと

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

DeepMindがAlphaGo Zeroで使われた手法をチェスと将棋に適用して、チェスと将棋の世界でもぶっちぎり強いソフトが出来たそうです。(私は、内容は詳しく読んでいません。) おーDeepMindの論文にelmoデビューしとる。でもElmoって書いてあるから個人的にリジェクトで。しかし強い。DeepMind凄いね。https://t.co/o5SmgmH6KG — 瀧澤 誠@elmo (@mktakizawa) December 6, 2017 RT> DeepMindの論文にやねうら王の文字があるんだけどｗ　何か知らないけど、やねうら王、世界的にデビューしてた！！ pic.twitter.com/HVb1CZKue6 — やねうら王 (@yaneuraou) December 6, 2017 まあ、ResignValue = 900 (評価値が-900を下回った時点で投了扱い)にな