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NSEG#39 将棋ソフトと機械学習

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NSEG#39 将棋ソフトと機械学習

  1. 1. 将棋ソフトと機械学習NAKAMURA TsunemiTwitter: @kagamiwari2013-05 NSEG#39
  2. 2. 2013年3月~4月第2回将棋 電王戦 開催電王戦とは……「強い将棋ソフト5本」と「プロ棋士5人」との将棋の団体戦
  3. 3. 2013年3月~4月第2回将棋 電王戦 開催電王戦とは……「強い将棋ソフト5本」と「プロ棋士5人」との将棋の団体戦結果は……将棋ソフトが3勝プロ棋士は1勝1引き分け
  4. 4. ゲームソフトの現状チェッカーリバーシ連珠チェス将棋囲碁
  5. 5. ゲームソフトの現状チェッカーリバーシ連珠チェス将棋囲碁◀解明済み(18年かけて!)
  6. 6. ゲームソフトの現状チェッカーリバーシ連珠チェス将棋囲碁◀解明済み → 引き分け
  7. 7. ゲームソフトの現状チェッカーリバーシ連珠チェス将棋囲碁◀解明済み → 引き分け◀全幅探索と評価関数 → ソフト
  8. 8. ゲームソフトの現状チェッカーリバーシ連珠チェス将棋囲碁◀解明済み → 引き分け◀全幅探索と評価関数 → ソフト◀先手必勝
  9. 9. ゲームソフトの現状チェッカーリバーシ連珠チェス将棋囲碁◀解明済み → 引き分け◀全幅探索と評価関数 → ソフト◀先手必勝◀全幅探索と評価関数 → ソフト
  10. 10. ゲームソフトの現状チェッカーリバーシ連珠チェス将棋囲碁◀解明済み → 引き分け◀全幅探索と評価関数 → ソフト◀先手必勝◀全幅探索と評価関数 → ソフト◀機械学習とクラスタリング他 → ソフト
  11. 11. ゲームソフトの現状チェッカーリバーシ連珠チェス将棋囲碁◀解明済み → 引き分け◀全幅探索と評価関数 → ソフト◀先手必勝◀全幅探索と評価関数 → ソフト◀機械学習とクラスタリング他 → ソフト◀モンテカルロ法
  12. 12. チェスと将棋の違い1997年チェスのソフトが世界チャンピオンに勝利チェスと将棋は似たゲームであるでは なぜ将棋ソフトがトップクラスの人間棋士に勝利するのに時間がかかったのか?
  13. 13. チェスと将棋の違い通説では……チェスの局面数は10の123乗将棋の局面数は10の226乗この局面数の違いが将棋ソフト作成のボトルネック
  14. 14. チェスと将棋の違い別の説チェスでは「全幅探索」と人間の手で作成された「評価関数」とにより十分強くなった将棋では人間の手で優秀な評価関数を作成することが困難であった
  15. 15. チェスと将棋の違い「人間の手で評価関数を作成することが困難」ならば「機械学習」で評価関数を作成してみてはどうか?
  16. 16. 機械学習機械学習とは……統計学などを駆使してコンピュータにとって使いやすい形式にデータを変換しその変換されたデータを利用してコンピュータが何かを学びとることその結果有意義な仕事をコンピュータにさせることができる
  17. 17. 機械学習による評価関数まず評価関数とは……「現在の局面」を入力とし「局面の良し悪し」を「数字」で表現したものを出力とする関数のこと
  18. 18. 機械学習による評価関数機械学習を行うために……「プロ棋士の棋譜」を手本となるデータとして用いる
  19. 19. 機械学習による評価関数機械学習の目標となる評価関数……将棋ソフトが独自に編み出した次の手← 低く評価するプロ棋士が過去に指したことがある手(手本である棋譜に現れる手)← 高く評価する
  20. 20. 機械学習の具体例「玉」を含む3つの駒の配置に点数をつける「玉」を含む他の組み合わせの駒の配置についても点数をつける……これを繰り返し玉を含むすべての組み合わせに対して点数をつける点数をつける際には手本となるプロ棋士の棋譜にその配置が現れたかどうかを指標とする
  21. 21. 機械学習の具体例現実の局面では当然3つ以上の駒が盤面に存在する先ほど計算した「3駒の組み合わせごとの点数」を合成することにより4駒以上の駒の配置の点数を近似的に表現する
  22. 22. 機械学習の具体例いま挙げたのはあくまでも一例でありすべての将棋ソフトでこの方法が採られているわけではない

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