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現行のAIは、AIとか言ってるけど実際には思考しているわけじゃないからねこと将棋に関していうなら、読みの速さとこれまで出現した戦法に対する返しのセオリーのみで戦ってるゆえに誰かが新しい戦法を開発する度に負けるっしょそらもう戦法とは呼べないようなシロモノ、例えば成金にならずに歩のままさし続けたとか、そんなんでも負けるよしかもそれは、というかどうしてそうなるのかは、我々技術者が一番良くわかってるだろ
AI将棋が現行の指し方に満足せず、AI自らが藤井システムだとか、鬼殺しだとか、雀刺しだとか、ゴキゲン中飛車だとか、そういった戦法と呼べるものを考えだし指してこれるかどうかを、羽生さんは問うてるんじゃないのかなそしてそれができない限り、「思考している」とは言えない
> こと将棋に関していうなら、読みの速さとこれまで出現した戦法に対する返しのセオリーのみで戦ってる未だに「棋譜の機械学習」をこんな風に解釈してる人もいるんだね。
将棋の盤面の評価にはいろんな要素があるけど、例えば抽象的な「玉の固さ」を「玉の周りに金銀何枚いるか」「それぞれ何マス離れてるか」みたいな具体的な値から計算して点数化するための係数をチューニングするため、じゃないのかな?
攻防それぞれ点数が高い盤面を重点的に読む過程でイレギュラーな(点数低い)盤面は捨てていたのを、セオリー外だからパニくった、とするのは違うよ。
やねうらさんだったかな、人間の棋譜つかわずに機械同士の対戦棋譜だけ使う試みもすでに始まってる。著名な戦法や囲い・定跡みたいな奴でも「車輪の再発明」的に使用されてたらそれは思考の結果といってやってもいいんじゃないの?
# かつて盤面評価の偏りから特定の囲いを偏重するソフトがあって# 渡辺明に「一見素人くさいが攻略するのは厄介」と言わしめたぞ。
>将棋の盤面の評価にはいろんな要素があるけど、例えば抽象的な「玉の固さ」を>「玉の周りに金銀何枚いるか」「それぞれ何マス離れてるか」みたいな具体的な値から計算して>点数化するための係数をチューニングするため、じゃないのかな?これで本当に「玉の固さ」が評価できるなら、16bitの時代でもプロに勝てるんじゃないでしょうか。プロ棋士は目的意識を持って駒を動かしているから感想戦で「角がこの位置の方が戦えると思った」とか言えるわけで、AIがそういった戦略的な構想をもって駒を動かしているでしょうか。
あと、人間と同等の読み手の速度で達成したなら「思考の結果」と言えると思いますが、現状は「試行の結果」って感じがします。
以前どっかでちらっと読んだボナンザの実装がそんなんだったような気がしますが。中途半端な状態での評価は多少不安定でも十分な深さまで先読みしておけば、王手は無論玉がガラ空きか守れてるか位は確実な評価が可能なので終盤は問題ないです。評価に組み込む駒を適切に減らすことで計算量や学習効率を担保しつつ、中途半端な状態がどの程度有利であるかを上手く評価するのは学習に任せる的な。16bit時代では学習のアルゴリズムも計算量も難がある上に、試合中の計算量は圧倒的に劣るので同じ戦略は不可能です。
# ざっくりした解説をザックリと読んだうろ覚えの話なので間違っ
人間の思考が驚異的なのは16bitコンピューターにも劣る先読み速度で最新のAIに匹敵する強さを示すことも可能って所なんじゃないでしょうか。先読みの速度を補うために戦略的な構想をもち、駒の効きを有効に引き出したりと、AIとは異なる点で強さを導き出しています。これは別に将棋に限った話ではなく、大なり小なり車の運転など様々な場面でも発揮されています。料理の上手い人は手際よく手順を組むのも同様ですね。今後はAIもその局面での駒の役割や意図を組み込んでいくことになるのでしょうけど。この能力が達成出来たら本当に人間はAIに勝てなくなってしまうでしょうね…
今の将棋ソフトの強さの源泉は、表現度が高い評価関数(今ならKPPTと呼ばれる3駒関係+手番)の採用と、それを学習するために使用する棋譜の大量生成の二つです。
表現度が高い評価関数を実現するには、膨大な数の変数が必要で、現在のソフトは数GBから数十GB使ってます。これがメモリに乗るだけのメインメモリ容量が必要です。係数を調整といったって、10個や100個のパラメータを調整しておるわけではなく、数千万のパラメータを調整しています。とても手動でどうにかできるものではなく、調整後のパラメータを見ても人間には全く理解できません。
それを学習するのには人間の棋譜(数百万局面程度)では全く足りず、数十億局面をソフト自身が生成してから学習しています。生成には相当に時間がかかりますし(普通の4コアCPUだと1カ月以上)、データを保存するだけで数百GB以上のストレージが必要です。
どちらも16bit時代では実現できなかったことで、例え当時に今の知識を持った人がいたとしても、人間のプロに勝てる強さにはできなかったでしょう。
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「毎々お世話になっております。仕様書を頂きたく。」「拝承」 -- ある会社の日常
そりゃそうでしょ (スコア:1)
現行のAIは、AIとか言ってるけど実際には思考しているわけじゃないからね
こと将棋に関していうなら、読みの速さとこれまで出現した戦法に対する返しのセオリーのみで戦ってる
ゆえに誰かが新しい戦法を開発する度に負けるっしょ
そらもう戦法とは呼べないようなシロモノ、例えば成金にならずに歩のままさし続けたとか、そんなんでも負けるよ
しかもそれは、というかどうしてそうなるのかは、我々技術者が一番良くわかってるだろ
AI将棋が現行の指し方に満足せず、AI自らが藤井システムだとか、鬼殺しだとか、雀刺しだとか、ゴキゲン中飛車だとか、そういった戦法と呼べるものを考えだし指してこれるかどうかを、羽生さんは問うてるんじゃないのかな
そしてそれができない限り、「思考している」とは言えない
Re:そりゃそうでしょ (スコア:1)
> こと将棋に関していうなら、読みの速さとこれまで出現した戦法に対する返しのセオリーのみで戦ってる
未だに「棋譜の機械学習」をこんな風に解釈してる人もいるんだね。
将棋の盤面の評価にはいろんな要素があるけど、例えば抽象的な「玉の固さ」を
「玉の周りに金銀何枚いるか」「それぞれ何マス離れてるか」みたいな具体的な値から計算して
点数化するための係数をチューニングするため、じゃないのかな?
攻防それぞれ点数が高い盤面を重点的に読む過程でイレギュラーな(点数低い)盤面は捨てていたのを、
セオリー外だからパニくった、とするのは違うよ。
やねうらさんだったかな、人間の棋譜つかわずに機械同士の対戦棋譜だけ使う試みもすでに始まってる。
著名な戦法や囲い・定跡みたいな奴でも「車輪の再発明」的に使用されてたら
それは思考の結果といってやってもいいんじゃないの?
# かつて盤面評価の偏りから特定の囲いを偏重するソフトがあって
# 渡辺明に「一見素人くさいが攻略するのは厄介」と言わしめたぞ。
Re: (スコア:0)
>将棋の盤面の評価にはいろんな要素があるけど、例えば抽象的な「玉の固さ」を
>「玉の周りに金銀何枚いるか」「それぞれ何マス離れてるか」みたいな具体的な値から計算して
>点数化するための係数をチューニングするため、じゃないのかな?
これで本当に「玉の固さ」が評価できるなら、16bitの時代でもプロに勝てるんじゃないでしょうか。
プロ棋士は目的意識を持って駒を動かしているから感想戦で「角がこの位置の方が戦えると思った」とか言えるわけで、AIがそういった戦略的な構想をもって駒を動かしているでしょうか。
あと、人間と同等の読み手の速度で達成したなら「思考の結果」と言えると思いますが、現状は「試行の結果」って感じがします。
Re: (スコア:0)
以前どっかでちらっと読んだボナンザの実装がそんなんだったような気がしますが。
中途半端な状態での評価は多少不安定でも十分な深さまで先読みしておけば、
王手は無論玉がガラ空きか守れてるか位は確実な評価が可能なので終盤は問題ないです。
評価に組み込む駒を適切に減らすことで計算量や学習効率を担保しつつ、
中途半端な状態がどの程度有利であるかを上手く評価するのは学習に任せる的な。
16bit時代では学習のアルゴリズムも計算量も難がある上に、
試合中の計算量は圧倒的に劣るので同じ戦略は不可能です。
# ざっくりした解説をザックリと読んだうろ覚えの話なので間違っ
Re: (スコア:0)
人間の思考が驚異的なのは16bitコンピューターにも劣る先読み速度で最新のAIに匹敵する強さを示すことも可能って所なんじゃないでしょうか。
先読みの速度を補うために戦略的な構想をもち、駒の効きを有効に引き出したりと、AIとは異なる点で強さを導き出しています。
これは別に将棋に限った話ではなく、大なり小なり車の運転など様々な場面でも発揮されています。
料理の上手い人は手際よく手順を組むのも同様ですね。
今後はAIもその局面での駒の役割や意図を組み込んでいくことになるのでしょうけど。
この能力が達成出来たら本当に人間はAIに勝てなくなってしまうでしょうね…
Re: (スコア:0)
今の将棋ソフトの強さの源泉は、表現度が高い評価関数(今ならKPPTと呼ばれる3駒関係+手番)の採用と、それを学習するために使用する棋譜の大量生成の二つです。
表現度が高い評価関数を実現するには、膨大な数の変数が必要で、現在のソフトは数GBから数十GB使ってます。
これがメモリに乗るだけのメインメモリ容量が必要です。
係数を調整といったって、10個や100個のパラメータを調整しておるわけではなく、数千万のパラメータを調整しています。
とても手動でどうにかできるものではなく、調整後のパラメータを見ても人間には全く理解できません。
それを学習するのには人間の棋譜(数百万局面程度)では全く足りず、数十億局面をソフト自身が生成してから学習しています。
生成には相当に時間がかかりますし(普通の4コアCPUだと1カ月以上)、データを保存するだけで数百GB以上のストレージが必要です。
どちらも16bit時代では実現できなかったことで、例え当時に今の知識を持った人がいたとしても、人間のプロに勝てる強さにはできなかったでしょう。