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2018年1月15日のブックマーク (4件)

  • 最強ソフトの言うことの真逆をやると最弱になるのか検証してみた - コンピュータ将棋 Qhapaq

    今や将棋研究のお供の定番である将棋ソフトですが、その裏で初心者の練習相手としても定番になりつつあるようです。駒の動かし方を覚えた人が次にやるべきなのが数練習をすることであり、数をこなす為のモチベーションを維持する際に、無限に遊んでくれてしかも負けてくれる将棋ソフトにニーズがあるようです。 どのぐらいニーズがあるかというと、絶対王者のponanzaさえも弱いソフトを作ることに一石投じる程度にはニーズがあるようです。 将棋ウォーズにある史上最強に弱いPonanzaの話|山 一成@Ponanza|note 曰く、クッソ強いponanzaの評価値を反転すればクッソ弱いソフトが出来る。 成る程。ponanzaが全力で悪くなる局面を探してくれるなら、確かに弱くなりそうだ。しかし私はこの記事を見て「ソフト同士が負けることに全力を尽くした場合、果たしてどのくらいまで弱くなるのか」が気になりました。 ここ

    最強ソフトの言うことの真逆をやると最弱になるのか検証してみた - コンピュータ将棋 Qhapaq
    yowa
    yowa 2018/01/15
  • 将棋ウォーズにある史上最強に弱いPonanzaの話|山本一成🚗TURING

    自分が制作に関わっているスマホアプリに将棋ウォーズというゲームがある。オンライン対戦でたくさんのユーザーが毎晩将棋を指しており、最近になって合計対局数が3億対局を超えた。私の想像を遥かに超えるほど指されておりアプリ製作者としてはこれ以上にない喜びである。 しかし初心者にとってオンライン対局は決して気楽なものとは限らない。多くの強豪たちがオンラインの世界ではたくさんいるからである。そこで将棋ウォーズではオンライン対局とは別に練習対局というモードが実装されている。このモード、結構弱めで旧バージョンのPonanzaが搭載されており、ユーザと気軽に対戦できるようになってる。 Ponanzaの中でも「簡単」モードを選ぶと、史上最強に弱いPonanzaが選べる。このPonanzaこれ当に弱い。ここまで弱いプログラムがあるのかというくらい弱い。おそらくランダムに手を指すプログラムよりも弱い。 このPo

    将棋ウォーズにある史上最強に弱いPonanzaの話|山本一成🚗TURING
    yowa
    yowa 2018/01/15
    > この「簡単」モードのPonanzaは驚くべきことに評価値を内部では反転させて思考している
  • 「関ヶ原の合戦」「大山倍達対30人」をコンピュータ将棋でやったらこうなった

    そもそも将棋戦争好きの王様に戦争をやめさせるための「戦いを模したゲーム」のチャトランガが原型と言われる。 9×9のマス上で、血を流さずにして戦いを再現できるボードゲームであり、ある種の「シミュレータ」だ。 ならば、世にあるあらゆる「戦い」を将棋にしてみれば、白黒ハッキリつかなかった命題に決着をつけることができるはず。 永遠のライバル関係に、今日終止符が打たれる。そんな歴史将棋バトルをやってみた。 ライター、番組リサーチャー。過去に秘密のケンミンSHOWを7年担当し、ローカルネタにそこそこくわしい。「幻の○○」など、夢の跡を調べて歩くことがライフワークのひとつ。ほか卓球、カップラーメン、競馬が好き。(動画インタビュー) 前の記事:幻の「1940日光オリンピック」開催候補地を巡ってみた > 個人サイト 文化放想ホームランライター なお対局は将棋棋譜管理ソフトの「Kifu for Windo

    「関ヶ原の合戦」「大山倍達対30人」をコンピュータ将棋でやったらこうなった
    yowa
    yowa 2018/01/15
  • ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功

    ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功 2018-01-14 ATR(国際電気通信基礎技術研究所)と京都大学の研究者らは、fMRI(機能的磁気共鳴画像法)によって測定された人間の脳活動のみから機械学習を用いて視覚像を再構成する提案を論文にて発表しました。 Deep image reconstruction from human brain activity 著者:Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima, Yukiyasu Kamitani (左が見ている画像、右が再構成された画像) 稿は、人間が見ている画像を、fMRIで測定した脳活動パターンのみで知覚内容を視覚化する機械学習を用いた手法を提案します。 提案手法では、画像を見

    ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功
    yowa
    yowa 2018/01/15