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普通のやつらの下を行け -- バッドノウハウ専門家
アトムは大きくならない (スコア:3, 参考になる)
象徴的な話です。
人工知能の課題は自己学習能力です。
対戦中に動的に学習して戦略を変えるといったことが出来なければ
人間に一度や二度は勝てても継続的に勝つことは
出来ないでしょう。
Re:アトムは大きくならない (スコア:1, すばらしい洞察)
動的に学習しなくとも、十分な演算速度があれば各局面ごとに人間以上に最適手を
見つける可能性はあるのでは？
成長しなかろうがそのままであらゆる局面において人間以上という可能性はあるわけで。
Re:アトムは大きくならない (スコア:1)
困難なのは想像ができます。そんなもんロジックに出来るのか？
というわけで、総当りの力技が一番近い気がします。
問題は、その方法で人間に勝っても、人工知能として新たな境地が
開ける気がしないことですな。
--- （´-`）｡oO(平和な日常は私を鈍くする) ---
Re:アトムは大きくならない (スコア:1)
あと、局面の評価関数の精度。
初手から詰みまで全部読めるのなら話は別だけど、膨大すぎて無理っぽい。
なので、あるところで読みを打ち切って「こうなると駄目」「こうなればオケ」みたいな評価が必要になります。
Re:アトムは大きくならない (スコア:1)
プロ（やトップアマチュア）は、過去の棋譜を大量に覚えていて、
「特定の局面における勝率」というのも参考にするようです。
特に序盤から中盤にかけては効果的だそうです。
データベースの検索はコンピュータの得意分野なのだから、
この機能を追加すればトッププロと勝負出来るかもしれませんね。
また、終盤の「詰みを見つける」というのは力押しで可能な範囲ですが、
「互いの玉が何手余裕があるのか」
「どの駒を渡すと危険なのか？」
「どの駒を取ると相手の玉の余裕を削れるのか？」
「どの駒を手放すと相手の玉を安全にしてしまうのか？」
「どの駒で守ると自分の玉に何手の余裕が生まれるのか」という評価をすることは難しそうです。
＃アマチュア初段程度の素人棋士だけどID
Re:アトムは大きくならない (スコア:1)
強い人って、その切り分けが上手いんですよね。
「こういう形になると勝てない」から別の手を読むってのもあるみたいで...
でも、さらに「普通はこういう形になると勝てないと思うところから逆転を読む」とかいうのもあるらしいので、「形で評価」をどこまで出来るかが難しいかもしれない。