— mtmt (@mtmtlife) 2017年5月5日
第27回世界コンピュータ将棋選手権
http://live4.computer-shogi.org/wcsc27/
決勝 2回戦 HoneyWaffle - 読み太
http://live4.computer-shogi.org/wcsc27/kifu/WCSC27_F2_HNW_YMT.html
決勝 2回戦 蒼天幻想ナイツ・オブ・タヌキ - Ponanza Chainer
http://live4.computer-shogi.org/wcsc27/kifu/WCSC27_F2_TNK_PON.html
決勝 2回戦 NineDayFever - elmo
http://live4.computer-shogi.org/wcsc27/kifu/WCSC27_F2_NDF_ELM.html
決勝 2回戦 技巧 - 大合神クジラちゃん
http://live4.computer-shogi.org/wcsc27/kifu/WCSC27_F2_GIK_DGK.html
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なるほどダークホースではなく順当な勝ち上がりだったのか。ちょっと残念。
てんてーもきっと喜んでいるだろうし振り飛車は人間も共感できる捌き合いの魅せる対局ってイメージ
とはいえ「今年突然floodgateに出てきてやたら強いmonkeymagicは何者だ」とざわざわしてたところに、選手権前夜突然elmoが「私です」と名乗り出たときは衝撃的だったみたいだけどね
やねうら系といえど、評価関数の学習に注力するために学習以外の部分はライブラリに任せるってことで、別にライブラリをちょっといじくったら強くなったというたぐいのものでもない
こうやって自分の専門分野に注力できるのがライブラリの最大の意義だと思う
ポナンザのデープランニングに勝つってどうなのよ?
floodgateで事前にテストしたりしなかったのだろうか?
Elmoは勝率をベースに評価関数をチューニングする独自の学習手法が強み
従来の学習手法(自らの読み筋をベースにした学習)では、かなり深くまで進めてみないと良さがわからない特定の戦型(例:藤井システム)を過小評価してしまったり、攻めが最終的につながるかの判断が学習時にできないがために過度に攻撃的な棋風になってしまったりするという欠点があった
詳しく知りたい場合は選手権のアピール文書を見ると事細かに手法の説明がされている
一方のponanzaのディープラーニングは、そもそもディープラーニングが将棋に不向きということもあって、囲碁でみられたようなぶっとんだ成果には結びつかなかった(従来型ponanzaとディープラーニングのハイブリッドである今回のponanzaは、従来型のponanzaに勝率8割程度)
思わぬ展開が多数出てきて将棋の面白さを再確認できた気がするわ
解説に力をいれれば化けるコンテンツだと思うけどなあ
サンクス
デープランニングは将棋に不向きなのか…。
ディープラーニングを使って読み手を絞るよりも3駒関係を使ってより深く読んだ方が強いと考えられていた。
Ponanza Chainerの凄いところは将棋で実用レベルまでディープラーニングを利用できるようにしたところ。