先日の記事が割と評判が良かったようなので、続きを書いてみたいと思います。 前回は、局面の数に着目して麻雀の難しさについて書きましたが、今回は読みと見切り(探索と枝刈り)について紹介したいと思います。 将棋の場合:MIN-MAX法 将棋やオセロのようなゲームは、情報科学的には2人零和完全情報確定交互ゲームに分類されますが、このタイプのゲームではmin-max探索という先読みとαβ法という見切り(枝刈り)が有効であることが分かっています。 次の図のような感じです。 今、Aという局面で先手の順番です。このとき先手にはB,Cという2つの手が考えられます。 先手がBを指すと後手はDとEの2つの手が考えられ、先手がCを指すと後手にはFとGという手が考えられます。 D~Gに書いてある数字はその局面で先手番からみた局面の有利さ(形勢判断)を数字化したものです。先手は出来るだけ数字が大きい局面に誘導したいで
先日、将棋界では、米長永世棋聖vsボンクラーズの対局が行われ、ボンクラーズの勝利でおわりました。このことは、各メディアでニュースとして取り上げられ、ネット上の電子掲示板などでも話題になっていたようです。その話題のなかで、他のゲームはどうなんだ、麻雀はどうなんだ、という話がでてきます。そういった場でよくでてくる話は大体こんな感じです。「麻雀は、イカサマが可能なのであまり真剣に思考ルーチンの研究開発がなされていない。金にならないから誰もやらない。だから弱い」のだと。まあこれも確かにその通りなのですが、麻雀は将棋とは違った難しさがあるのです。 まったり麻雀は、他のコンピュータ麻雀ソフトよりは頑張ってる方だと自負していますが、人間のトップクラスの人から見ればまだまだな部分も多いでしょう。 コンピュータ将棋は、全幅探索、後方枝刈り、棋譜をベースにした教師あり機械学習をセットとしたいわゆるボナンザメソ
内容は、ほとんど「超・入門 科学する麻雀」と一緒。 「超・入門 科学する麻雀」は雑誌と本の中間形態のMOOKとして発行されたため、今からは殆ど新品では入手できない。そういう意味で、「超・入門 科学する麻雀」を読みたかったけど購入できなかった人にはオススメできる。 内容がMOOK版とほとんど一緒とはいっても、多少は違う箇所がある。もっとも顕著なのは、MJ4のデータを用いた実力ごとの打ち方の差を比較をしている6章だが、これも既に発行されている「MJ4攻略大全」から持ってきたものだ。もし、「超・入門 科学する麻雀」を持っているけど、今回追加されたMJ4のデータ比較部分に興味があるため、「おしえて!科学する麻雀」の購入を検討している方なら、「おしえて!科学する麻雀」ではなくて「MJ4攻略大全」を買ったほうが良いだろう。「MJ4攻略大全」には、「おしえて!」で追加された部分だけでなく、GAMEJAP
微妙。 麻雀をやってるときに、「統計データが少なすぎて有意差が出ないので確かなことはいえません」なんて悠長なことは言ってられない。最初は主観でエイヤと予測を立てて行動をし、捨て牌が増えて、新たなデータが出るたびに当初の予測を修正していくわけで、それはまさにベイズ統計の得意分野だと思う。 それに、麻雀ってのは条件付確率の塊なので、ベイズ統計は相性がよいんじゃないかと思ってる。 なのでちゃんと理解したいと前から思っているんだけど、普通の統計さえまともに理解してない私にとって今までのベイズ統計の本は難しすぎる。 この本は、ある程度理論はおいといて、実務者向けに応用例を提供している。ただ、応用例の紹介としてはそれなりに価値があるんだけど、この本ではベイズを使えるようになるのは難しいのではないかと思う。 書いている人はマイクロソフト社の人らしく実際実務にベイズを活かしているんでしょうが、実務のプロで
将棋ソフト激指し7購入。強すぎ。さっぱり勝てん。 何か普通に指す以外に、なんか面白い使い方無いものかと思ってやってみたのが、タイトルの「2枚飛車vs2枚角」。 トップ棋士達に最新流行形、将棋のルール、過去の名局についてどんなイメージや大局観を持っているかを聞く、雑誌将棋世界の人気連載「イメージと読みの将棋観」の今月のテーマ図のひとつがこの「2枚飛車vs2枚角」。 棋士達の代表的なコメントはこんな感じ。 羽生2冠「ははは。これは普通は飛車を持ちます、ただ、やれば結構大変かもしれない。飛車のほうが玉の囲い方が難しそうだから、あまり有利じゃないのかもしれない。囲い方が見えない。」 森内名人「これは、明らかに飛車が有利。なぜなら、2枚の自陣角は同じ筋にあるから、一箇所を集中して攻めるような形にならないと機能しない。」 藤井九段「飛車って、手持ちにしていたり敵陣で竜になっていたりすると使いやすいけど
コンピュータ将棋協会のブログで知ったのですが、ゲームプログラミングの学会GPW2007の話題の中心はボナンザタイプの機械学習による評価関数のデザインと、UCTらしい。 機械学習については、以前調べて、大体のどんな感じのものかおぼろげに理解したけれど、UCTってなんなのか、まったく言葉すら知らなかったのでちょっと調べてみた。 ついでにプログラムを組んでみた。 UCTって何か? これは、モンテカルロ囲碁で最近流行の手法で、UCB1を使ってゲームの木のノードを下ってからモンテカルロシミュレーションする手法のことらしい。 UCB1ってなにか? ぶっちゃた言い方をすると、パチンコの台選びを想像するのが理解しやすいかも。 釘が読めない前提でパチンコで台を選ぶとき、それぞれの台を試し打ちして、スタートチャッカーへの入賞率が高い台(いわゆる良く回る台)を探す。 そのとき、「そこそこ回るパチンコ台を見つけた
天才の言葉というものは、分かり難いものである。 長嶋茂雄などはその典型例といえるだろう。 プロ野球のキャンプで身振り手振りを交えて、「もっとこう、ビュッと。そう、ビュって感じで」と擬態語擬音語で熱心にコーチングしているけれど、TVで見ているこっちには何がなんだかさっぱり分からない。 どうも天才というものは、問題解決の手順を追わず、にいきなりズバッと結論が出てしまうようだ。 一般人にも多少は、そういった傾向がある。 たとえば、「3×5=は?」と質問されたとき、 3掛ける5とは小学校のときに習った知識によると、 3を5回足すことである。よって =3+3+3+3+3 =6+3+3+3 =9+3+3 =12+3 =15 なんて面倒なことはしない。 なんども練習して体にしみこんだ知識でいきなり「さんごじゅうご」と理論や手順を経ずに答えをはじき出すわけだ。天才というものは、九九のような簡単なものだけで
まだまだ、鳴き対策の修正中。 全然作業が進んでないんだけど、脳内では次の次(0.8.10か0.9.0)での機能を考え中。打ちスジの修正ではなくて機能追加をする予定でいる。 修正項目としては以下のどれか(または複数の項目)をやる予定。 ○GUIの修正 ○牌譜 ○ウェイト 牌譜は東風荘形式のデータを出力してみようと思うんだけど、著作権などの知的財産権上問題がないかが多少気に掛かるところ。 ちょろっとWEBで調べたところによると、データフォーマットそのものに著作権は及ばないらしい。弁護士などのページを調べたら、EXCELやWORD形式のファイルを出力するソフトを作ったとしても著作権上は問題がないという認識らしい。(ただし、GIFやMPEGのように著作権ではなくて、特許で権利をガードしているものもある。)。 はっきりとした判例があると楽なんだけど、見つからなかった。似たようなものにTVゲームのセー
そろそろ、本体のアルゴリズム修正に着手する予定だけど、その前に鳴き対策に使うデータ表の整理を実施。 データを集計して検証するにしても、ある程度結論のアタリをつけてから、データを取らないと、効率が悪すぎてどうしようもない。なんでやっぱある程度私自身の麻雀力を上げないといけないだろう。 これでも、このゲームを作るようになってから結構東風荘のRは上昇した(トップクラスの人には遥かに遠く及ばないけれど)。牌効率のアルゴリズムを作って検証してるときは和了率が上昇したし、ベタオリのアルゴリズムを作ってるときは振込み率が下がった。前にも書いたけど自分の打ち方をコンピュータにやらせているというより、COMの打ち方を見て私自身が打ち方を変えている感じ。ゲーム作成を始める前の数年間よりゲーム作成を開始してからの1年間の方がはるかに成長が早かった。 でも、これから先は、どんどん難しい局面を考えていく部分を作って
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