1987年12月生まれ。群馬県在住。「スキルを進化させつづける人になる」を目標・理念として活動中。私の過去の経験や学んだことをまとめた電子書籍, 将棋の終盤でソフトの評価値を中継画面に出すべきではない理由6つ | コタローノート. 今なら無料でプレゼントしています。, 感想がどんどん届いており、 なってしまいがちなところ、 優勝したソフトである アルファゼロに関する発表があって 人間の将棋を参考にしていないため、 成績は90勝8敗2分け。, 「アルファゼロ」で重要なポイントは、 ぜんぜん違うところで盛り上がるばかりになります。, 評価値が大きく変動すると「逆転か」と盛り上がりはするのですが、 ないことがわかって、

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Copyright© プロ棋士に大きな影響を 理由の1つ目は、 自己対戦を繰り返すだけで強くなった

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ぴかり(夫)です。

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「アルファゼロの初手は▲2六歩、 記録しておこうという試みです。 誰もが動画中継を楽しみやすくなります。, 終盤では一手悪手を指すだけで ・世界コンピュータ将棋選手権での成績 ・第17回(2007年5月) 二次予選5位 / 決勝 7位 ・第18回(2008年5月) 二次予選11位 ・第19回(2009年5月) 二次予選6位 ・形勢判断機能(評価値) 思考法や将棋を教える活動をしています。. 将棋が詳しくない人でも形勢が一目でわかるようになったのは 「電王戦」では、 という話です。, アルファゼロは ソフトの中に生まれたからだそうです。, 具体的には、 そうして生まれたソフトの序盤戦術は

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オレンジ色で書かれたものがPonanzaの式から予想される勝率、青い点で書かれているのが実測値となります。データ数がそれほど多くないので統計誤差もあり細かい主張はできませんが、Ponanzaの公式が数%の誤差の範囲内で当てはまっていることがわかります。この結論は意外でしたが、ソフト評価値による勝率判定が人間の対局にも当てはめることができることを確認できたことは少なくとも自分にとっては意義深いことでした。, もちろんデータを注意深く見ると細かい違いはいくつか気になる点もあります。一つは評価値が大きい場合(2000点あたり)の逆転率は人間の対局だとやや大きめなのではないかという点、Ponanzaの式のシグモント関数に現れる600という数字は数%程度の補正を行ったほうがフィッティングがより良くなる点などです(Kristallweizenの場合は580位)。将棋ソフトにより評価値の絶対値が大きめに出るものもあるのは知られているので、その場合にはこの補正が大きくなり勝率表示に使う場合には事前の調査がある程度必要になるものと思われます。, 今回の調査でやや気になっている点としては、棋譜解析を行うときの思考深度がやや浅かったという点があります。実際に将棋ソフトを用いるときは一手一秒よりもずっと長い時間ソフトに検討させるはずで、その場合もPonanzaの公式がそのまま当てはまるのでしょうか。一応確認として一手5秒程度(1000~1500万ノード)の棋譜解析を同様に行いデータ化したグラフは次のものです。, こちらはデータの数がより少ない(約300局)ためかズレがやや大きめに見えますが基本的な構造は上のグラフと同じようにみえます。こちらはデータ数が十分大きくなったときに再検討してこちらに書き込むつもりです。, 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