小林秀雄の言う常識ｗｗｗ | やねうら王 公式サイト
大学受験ときに現代文のための勉強として、小林秀雄『考えるヒント』や柄谷行人『隠喩としての建築』などを誰もが読んだと思います。批評家や哲学者というのは、すぐれた思考を出来るはずの人ですが、時として結論を間違えます。 例えば、『考えるヒント』には次のようにあります。 (全知の存在が二人で勝負したら、将棋という遊戯は成立しなくなる、という中谷宇吉郎との対話の後で） ポオの常識は、機械には、物を判断する能力はない、だから機械には将棋は差せぬ、と考へた。（略） （電子計算機の原理や構造についても）ポオの原理で間に合う話だ。（略）ほんの少しでも、あれかこれかを判断し選択しなければならぬ要素が介入して来れば、機械は為すところを知るまい。これは常識である。常識は、計算することと考へることとを混同してはゐない。将棋は、不完全な機械の姿を決して現してはゐない。熟慮断行といふ全く人間的な活動の純粋な型を表してゐ
将棋ソフトを開発して3000万円損した話 | やねうら王 公式サイト
「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。
詰将棋アルゴリズムdf-pnのすべて | やねうら王 公式サイト
将棋AIで用いている詰将棋ルーチンにdf-pnというアルゴリズムがある。 これは、proof number(証明数)、disproof number(非証明数)を用いて効率的に探索を行い、その局面が詰むか、詰まないかを判定できるとても強力なアルゴリズムである。 将棋ファンなら『脊尾詰』と言う「ミクロコスモス」(1525手詰)を解く詰将棋専用ソフトについて一度ぐらいは聞いたことぐらいあるだろう。これは、脊尾さんが大学時代に作成されたプログラムである。そこに使われていたのが脊尾さんが考案されたdf-pnというアルゴリズムである。 df-pnに関しては、脊尾さん自身の論文(1998年)があるものの、要点しか書かれておらず、いまのようにGitHubにソースコードがあるわけでもなく、その詳細については長らく謎に包まれたままであった。(この脊尾さんの論文では、証明数のみを用いており、非証明数は陽には出
WCSC34、技術的まとめ | やねうら王 公式サイト
去る5月3日～5日に開催された第34回世界コンピュータ将棋選手権(以下WCSC34と略す)について、私の視点で書きたいことをいくつか書いておきたい。 今回、優勝したのは「お前、CSA会員にならねーか？」(以下、たぬきと記す)である。この作者は、たぬきシリーズの作者の野田さん(nodchip)だ。 関連記事 : その名は「お前、CSA会員にならねーか？」2024年・世界コンピュータ将棋選手権、チャンピオン決定！(Yahooニュース) : https://news.yahoo.co.jp/expert/articles/3490be9ce374b0afe114ca3d6e5a422d0db85923 今回のたぬきは、Deep Learning型の将棋AIではなく、従来型(NNUE系と言われている)の将棋AIである。 nnue-pytorchについて 今年に入ってから、NNUE系はいくつかの大き
将棋AIの2024年は大規模定跡時代 | やねうら王 公式サイト
将棋AIの2024年は大規模定跡時代の幕開けだ！(大航海時代みたいなノリで言ってます) 従来、将棋AIに搭載している定跡と言うと、数万～数十万局面程度が限度であった。 人の手で数十万局面規模の定跡を編集してる時点で職人芸ではあるのだが、そろそろそれも限界で、定跡の自動生成に舵を切るチームが増えてきた。 しかし定跡の自動生成には非常にお金がかかる。なぜお金がかかるのかと言うと、将棋AIに思考させないといけないからである。 例えば、従来手法には、floodgate(将棋AIの対局場)の棋譜のうち、そこからの勝率の良い局面を抽出して定跡とする方法があった。確かにこの方法なら、勝率を集計するスクリプトを書くだけで定跡が生成できた。 しかしそれでは局面数に限界があるし、定跡の精度もさほど高くはならない。また、振り飛車の定跡が欲しいとしても、振り飛車は勝率が高くないからと、従来手法だと切り捨てられてし
羽生先生の発言は何が開発者の反発を招いたのか？ | やねうら王 公式サイト
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
サンタ逃亡のお知らせ | やねうら王 公式サイト
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
いま将棋AIの世界では、どれくらい先手が有利なのか | やねうら王 公式サイト
ここ最近になって、将棋は、先手必勝のゲームであると考える将棋AI開発者が増えてきた。私もその一人であるが、いま将棋AIの世界で先手の勝率はどれくらいになっているのだろうか。今回は、最近の流れを追いかけてみる。 今年前半に行われたWCSC33(第33回世界コンピュータ将棋選手権)の数字をそれまでのものと比較してみよう。 2023年決勝 ──────────────────────────── 棋譜数 ： 28 先手勝ち ： 19 宣言勝ちを含む 後手勝ち ： 9 宣言勝ちを含む 先手宣言勝ち ： 1 後手宣言勝ち ： 1 千日手 ： 0 持将棋 ： 0 中断 ： 0 320手 先手勝率 ： 0.679 19勝9敗 後手勝率 ： 0.321 平均手数 ： 176.250 千日手を含む 平均手数 ： 176.250 千日手を除く ─────
その打ち歩詰めの定義、間違ってません？ | やねうら王 公式サイト
まず、「◯◯角不成」となる1手詰め問題が作れるかについて考えてもらいたい。普通に考えると、(1手詰めで)例えば５二角不成で詰むなら、５二角成でも詰むはずであって、５二角不成でなければならないという状況は考えられない。ところが、それに挑戦する非常に面白い詰将棋問題が出題された。 いろいろあってやり場が無くなったのでここにあげておきます。良かったら解いてやってください。一手です。 https://t.co/IYB5Qx5dKv pic.twitter.com/hER6oCsK0y — Tonkatu (@tonkatu_love33) November 10, 2023 作意としては、68角不成。対して、77歩のあと、先手に合法手がない。つまり、歩を打つことで相手を合法手のない状態にしているので、これは打ち歩詰めであり、77歩は禁じ手であると言うのだ。(68角不成に代えて68角成だと、77歩の
オセロの必勝法が見つかった件 | やねうら王 公式サイト
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、
角換りは終わったのかについて1万文字程度で | やねうら王 公式サイト
先月のゴールデンウィークに行われた第33回世界コンピュータ将棋選手権(WCSC33)で弊やねうら王チームが準優勝したあと(この準優勝は本当に準優勝であって、ビールにおつまみで乾杯するという意味ではない)、角換りという戦型について以下のツイートをした。 角交換と言う戦型が終わった。 1886局面の指し手を覚えるだけで先手側は公開されてる水匠（探索局面数は1億までの任意）に対して評価値+300に出来ることが証明された。 大会で上位のソフトは+300から逆転は97%ぐらいありえないので（手数で引分はある）つまりは将棋AIの世界では角交換の後手は必敗。 — やねうら王 (@yaneuraou) May 8, 2023 この前者のツイートにはインプレッションが172万もあり、Yahooニュースや朝日新聞デジタルなど多くのメディアで取り上げられた。 AIで角換わりが終わった？ 藤井聡太竜王「こちらの立
第33回世界コンピュータ将棋選手権準優勝記 | やねうら王 公式サイト
WCSC33(第33回世界コンピュータ将棋選手権)ではやねうら王が準優勝となった。 やねうら王チームは本大会では探索エンジンとしてDeep Learning(以下DLと略す)を用いるふかうら王を用いた。優勝したdlshogiチームももちろんDL型であり、本大会は1,2位がDL系のソフトであったということを最初に書いておくべきだろう。WCSCでも上位入賞ソフトをDL系のソフトが占めるようになってきたというのは、(将棋AIにとって)時代の転換期に突入していると言える。 今回優勝したdlshogiチームはA100×8の9台構成。すなわち、A100が72基あるということだ。AWSで借りれば、1時間4万円ぐらいかかる。それに対して、やねうら王チームは、vast.aiという個人間でGPUを貸し借りするサイトで借りて、1時間たったの$4.8。決勝日に限って言うと、私が深夜0時に目が覚めてしまったので、そ
PolicyNetworkだけの将棋ソフトの強さは？ | やねうら王 公式サイト
いまのDeep Learning系の上位の将棋ソフトは、AlphaZeroのアーキテクチャに倣っていて、局面を入力し、Policy(次のよさげな一手が最大値になる)とValue(期待勝率)を出力している。では、Policyだけで1手も先の局面を調べない場合、どれくらいの強さになるのだろうか？ 将棋ソフトPonanzaが2017年にAlphaGoを参考に、Deep Learning(以下DLと略す)を取り入れた時、「Policyだけでアマ初段か二段ぐらいある」と作者が言っていた。周りの開発者はほんまかいな…と半信半疑であった。Ponanzaはソースコードも実行ファイルも何も公開されておらず、追試もできない状況だったので、つい最近まで私も半信半疑であった。 まず、当時のDLを取り入れたPonanzaについては、以下の資料でそのアーキテクチャについて触れられている。 https://www.sl
NNUE評価関数、新しい時代の夜明け | やねうら王 公式サイト
いま、将棋AIの世界はdlshogiに代表されるDeep Learning型の将棋ソフトと、αβ探索を用いる従来型の将棋ソフトとに大きく二分される。後者の上位ソフトは、評価関数にNNUE評価関数を採用しており、後者のタイプのソフトはNNUE型と呼ばれるほどの一大勢力を築き上げている。 このNNUE評価関数を設計したのは、tanuki-チーム(当時)の那須さんである。NNUEは浅い層からなるニューラルネットワークだが、那須さんの実装は、C++ templateで書かれていて、層を増やしたり特徴量の数を変更したりできるようになっていた。 そのソースコードを初めて目にしたtanuki-さんは当時次のようにツイートしている。 ところが、那須さんが公開時に決めた層の数や入力特徴量の数を変更しようという人はなかなか現れなかった。当時、このことを那須さんは嘆き、コンピュータ将棋開発者に大変失望されていた
誰もdlshogiには敵わなくなって将棋AIの世界が終わってしまった件 | やねうら王 公式サイト
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
クラウド最安のGPUについて | やねうら王 公式サイト
渡辺名人が購入した130万円のパソコン、クラウドでそれと同じ性能のもの、1時間50円で使えるよとツイートしたらえらくバズった。 上のツイートは、決して渡辺名人の研究を揶揄するものではなく、書き方次第で最低にも最高にも聞こえるという、そういう物事の二面性みたいなのって面白いよねという意味でツイートしたわけである。 しかし「クラウドの料金そんなに安くねーだろ」「それってGPUだけの値段ですよね？」「値段一桁間違えてない？」「クラウド使ったことない奴の妄想乙」みたいなツッコミをたくさん頂戴している。
第32回世界コンピュータ将棋選手権 決勝 | やねうら王 公式サイト
本日は、WCSC32(第32回 世界コンピュータ将棋選手権)の決勝日です。やねうら王は、二次予選を3位通過しました！本日も参加予定です。よろしくお願い致します。この本記事は、大会中、適宜更新していきます。 タイムスケジュール ・5月5日（木）：3日目 決勝 9:00 開場 9:15 受付締切 9:15- 9:30 連絡・準備 9:30-11:40 1回戦～2回戦（65分×2） 11:40-11:50 食事休憩（10分） 11:50-17:15 3回戦～7回戦（65分×5） 17:15-18:00 成績発表・表彰式 18:00-19:40 後片付け 20:00 閉場 特設サイト https://drhoshiken.com/wcsc/32/ ライブ中継 http://live4.computer-shogi.org/wcsc32/ YouTube公式配信 https://w
将棋の最善手が初手68玉の可能性 | やねうら王 公式サイト
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
『水匠 VS dlshogi 長時間マッチ』観戦記について | やねうら王 公式サイト
本日(2021年10月19日)、ニコニコニュースにて『水匠 VS dlshogi 長時間マッチ』観戦記が公開となった。 いよいよ明日10月19日の11時よりニコニコニュースにて『水匠VS dlshogi 長時間マッチ』観戦記が公開となります。 第一譜『水匠』杉村達也の挑戦 なぜ、このタイミングで長時間での戦いを選んだのか？ なぜ、この対局でバグが顕在化したのか？ 深く掘り下げていきます！ — 白鳥士郎 (@nankagun) October 18, 2021 白鳥先生は、開発者一人一人を丹念に取材されていて、さながら映画のようでもある。さすが売れっ子ラノベ作家の白鳥先生である。(先生の無駄遣いとも言う) 記事は、全4編。本日はその第一譜が公開となったが、この第一譜にはラスボス風に私(やねうらお)も登場して、水匠 VS dlshogiの長時間マッチで露呈した水匠のバグの原因について、わかりや
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将棋ソフトの評価値の出力に出てくるlowerboundとupperboundとは何ですか？ | やねうら王 公式サイト