▲コンピュータ将棋スレッド73▽

1 ：2013/05/20 〜 最終レス ：2013/06/18

前スレ
▲コンピュータ将棋スレッド72▽
http://toro.2ch.net/test/read.cgi/bgame/1365516620/
関連リンク
詰将棋メモ コンピュータ将棋２０１３
http://toybox.tea-nifty.com/memo/2013/01/post-eceb.html
第２回将棋電王戦　GPS将棋がA級プロ棋士を破る
http://toybox.tea-nifty.com/memo/2013/04/gpsa-a2d0.html
世界コンピュータ将棋選手権参加ソフトリンク集
http://www.ne.jp/asahi/tetsu/toybox/soft/softlink.htm
第23回世界コンピュータ将棋選手権 参加チーム
http://www.computer-shogi.org/wcsc23/team.html
floodgateレーティング
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/LATEST/players-floodgate14.html
コンピュータ将棋協会
http://www.computer-shogi.org/
コンピュータ将棋
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%B0%86%E6%A3%8B

2 ：

■関連スレッド
【第三回電王戦】プロ棋士 vs コンピュータ将棋
http://toro.2ch.net/test/read.cgi/bgame/1365256614/
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http://toro.2ch.net/test/read.cgi/bgame/1359018747/

3 ：

俺のチンコは香奈のもの

4 ：

ポナンザはもう２４に来る予定はないのでしょうか？？？？

5 ：

あれだけ好評だったとすると、そのうち何か形を変えてやるんじゃないか
mtのノウハウもせっかく溜まったことだしｗ

6 ：

ponanzaは去年か一昨年あたりから毎年選手権後の時期だけ24に来てる
ニコ生は今年から

7 ：

GPSはプロトコルを教えてくれれば常駐しますよと言っているが、
久米は今はソフトと聞いただけで頭痛がするだろ。
あと万一プロトコルが漏れたら２４は終わるからな。

8 ：

NineDayFever_XeonE5-2690_16c
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/view/show-player.cgi?event=LATEST&filter=floodgate&show_self_play=1&user=NineDayFever_XeonE5-2690_16c&range=365
対局数535局　　　勝率74%
居76.2%　　　　　居勝率75.4%
振23.8%　　　　　振勝率69.6%
　　　　　　　　　　先勝率78.2%　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　後勝率69.4%
得苦　先後　戦型　　　局数　　勝　　負　千　　　　　得苦　先後　戦型　　　　局数　　勝　　負　　千
★　　先　　矢倉　　　　　　58　　37　　21　0　　　　　　　　　　後　　矢倉　　　　　　53　　37　　16 　0
　　 　先　　横歩取り　　 　31　　26　　5　　0　　　　　　　　　　後　 その他　　　　　36　　23　　13 　0
○　　先　　その他　　　 　30　　26　　4　　0　　　　　　　　　　後　　相掛かり　 　　29　　19　　9　　1
◎　　先　　対四間飛車　 27　　24　　3　　0　　　　　　　　　　後　　四間飛車　　　27　　18　　9　　0
　　　 先　　対中飛車　　　23　　17　　6　　0　　　　　　　　　　後　　角換わり　 　　19　　14　　5　　0
　　　 先　　角換わり　　　22　　19　　3　　0　　　　　 　◎　 　後　　対四間飛車 　17　　15　　2　　0
　　　 先　　相掛かり　　　21　　16　　5　　0　　　　　 　△　 　後　　中飛車　　　 　15　 　7　　 8　　0
　　　 先　　四間飛車　　 17　　12　　5　　0　　　　　　　　　 　後　　横歩取り　　 　14　 　8　　 6　　0
◎　　先　　対三間飛車　15　　14　　1　　0　　　　　　　 　　　後　　向飛車　　　　　9　　　7　　 2　　0
×　　先　　中飛車　　　　14　　　7　　7　　0　　　　　　　　 　　後　　対中飛車　　　 9　　　6　　 3　　0
☆　　先　　相振飛車　　　8　　　8　　0　　0　　　　　　 ◎　　　後　　対三間飛車　　8　　　7　　 1　　0
☆　　先　　三間飛車　　　7　　　7　　0　　0　　　　　　 ◎　　　後　　対向飛車　　　 8　　　7　　 1　　0
　　　 先　　対向飛車　　　 4　　　3　　1　　0　　　　　　○　 　 後　　相振飛車　　　 7　　　6　　 1　　0
　　　 先　　向飛車　　　　　3　　　3　　0　　0　　　　　　 　　　　後　　三間飛車　　　 5　　　3　　 2　　0

9 ：

NineDayFever_XeonE5-2690_16c　.VS.　BlunderXX-WCSC23
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/LATEST/html/current/2013-05-BlunderXX-WCSC23-NineDayFever_XeonE5-2690_16c.html
ＮＤＦからみた成績
対局数　108局　勝率　　64.8　％
居73.6　％　　　居勝率　67.2　％
振26.4　％　　　振勝率　52.2　％
　　　　　先勝率　75.5　％　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　後勝率　54.5　％
得苦　先後　　戦型　　　局数　　勝　　負　　　　　　得苦　先後　　戦型　　　局数　　勝　　　負
○　 先　　　横歩取り　　　10　　　9　　　1　　　　　　　　　　後　　　その他　　 　13　 　7　　　6
　　　先　　　対中飛車　　　9　　　6　　　3　　　　　　 　　　　後　　　矢倉　　　　　11　 　4　　　7
☆ 　先　　　その他　　　　 8　　　8　　　0　　　　　　 　◎　 後　　　相掛かり　　　9　　　7　　　2
　　　先　　　角換わり　　　6　　　5　　　1　　　　　　 　　　　後　　　四間飛車　　　3　　　2　　　1
　　　先　　　中飛車　　　　 4　　　2　　　2　　　　　　　　　　後　　　対向飛車　　　3　　　3　　　0
　　　先　　　四間飛車　　　4　　　2　　　2　　　　　　　　　　後　　　角換わり　　　 2　　　1　　　1
　　　先　　　矢倉　　　　　　3　　　1　　　2　　　　　　　　　　後　　　中飛車　　　　 2　　　0　　　2
　　　先　　　対四間飛車　 3　　　1　　　2　　　　　　　　　　後　　　三間飛車　　　2　　　0　　　2
　　　先　　　三間飛車　　　2　　　2　　　0　　　　　　　　　　後　　　向飛車　　　　 2　　　1　　　1
　　　先　　　相振飛車　　　2　　　2　　　0　　　　　　　　　　後　　　相振飛車　　　2　　　1　　　1
　　　先　　　相掛かり　　　1　　　1　　　0　　　　　　 　　　　後　　　対中飛車　　　2　　　0　　　2
　　　先　　　対三間飛車　1　　　1　　　0　　　　　　 　　　　後　　　対四間飛車　 2　　　2　　　0
　　　先　　　向飛車　　　　0　　　0　　　0　　　　　　 　　　　後　　　対三間飛車　 2　　　2　　　0
　　　先　　　対向飛車　　 0　　　0　　　0　　　　　　 　　　　後　　　横歩取り　　　 0　　　0　　　0

10 ：

NineDayFever_XeonE5-2690_16c　.VS.　gpsfish_x5680
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/LATEST/html/current/2013-05-NineDayFever_XeonE5-2690_16c-gpsfish_x5680.html
ＮＤＦからみた成績
対局数　114局　勝率　　49.1　％
居79.6　％　　　居勝率　53.7　％
振20.4　％　　　振勝率　42.9　％
　　　　　　先勝率　53.2　％　　　　　　　　　　　　　　　　後勝率　44.2　％
先後　　戦型　　　局数　　 勝　　負　　　　　　　　　先後　　戦型　　　局数　　 勝　　　負
先　　　矢倉　　　　　26　 　12　　14　　　　　　　　　 後　　　四間飛車　　11　 　4　　　7
先　　　横歩取り　　　9　　　6　　　3　　　　　　　　　　後　　　矢倉　　　　　9　　　5　　　4
先　　　角換わり　　　6　　　5　　　1　　　　　　　　　　後　　　横歩取り　　 7　　　3　　　4
先　　　相掛かり　　　5　　　2　　　3　　　　　　　　　　後　　　相掛かり　　 6　　　4　　　2
先　　　その他　　　　 5　　　2　　　3　　　　　　　　　　後　　　角換わり　 　6　　　3　　　3
先　　　四間飛車　　　3　　　1　　　2　　　　　　　　　　後　　　その他　　 　6　　　1　　　5
先　　　三間飛車　　　2　　　2　　　0　　　　　　　　　　後　　　向飛車　　 　3　　　2　　　1
先　　　対中飛車　　　2　　　1　　　1　　　　　　　　　　後　　　対中飛車　　2　　　1　　　1
先　　　中飛車　　　　 1　　　0　　　1　　　　　　　　　　後　　　中飛車　　　　1　　　0　　　1
先　　　対四間飛車　 1　　　0　　　1　　　　　　　　　　後　　　対向飛車　 　1　　　0　　　1
先　　　対三間飛車　 1　　　1　　　0　　　　　　　　　　後　　　三間飛車　　　0　　　0　　　0
先　　　対向飛車　　　1　　　1　　　0　　　　　　　　　　後　　　相振飛車　　　0　　　0　　　0
先　　　向飛車　　　　 0　　　0　　　0　　　　　　　　　　後　　　対四間飛車　　0　　　0　　　0
先　　　相振飛車　　　0　　　0　　　0　　　　　　　　　　後　　　対三間飛車　　0　　　0　　　0

11 ：

3300コア3億NPSでも本家ボナンザに負けたＷＷＷＷ

12 ：

>>11
あれは時間切れ負けだよ
しかもGPSが圧倒的に勝っていたのに、最後GPS側の不具合で負けただけ。

13 ：

>>12
そいつはずっと同じパターンなんだからいい加減スルー学習してくれ

14 ：

>>12
言い訳無用
時間切れなのは弱いから

15 ：

しかも16コア激指と同戦績ＷＷＷＷＷＷ

16 ：

っていうか今年のGPSは自分の圧倒的不利でフリーズしてなかったっけ？
ああいうのを壊れてるっていうんだ

17 ：

稲庭戦法でGPS屠れるんじゃね

18 ：

当たり前の話だな
25分切れ負けで一手10秒20秒だとGPSはBonanzaに一発食らったり激指といい勝負したりする
持ち時間4時間＆60秒で一手3分5分考えさせてやるとGPSは神の領域、それと比較するとBonanza・激指・トッププロ等は鼻くそレベル
そういうことだ

19 ：

第１回Windows将棋ソフト王決定戦。
http://toro.2ch.net/test/read.cgi/bgame/1369078011/
スレ立て＆１回戦の棋譜を公開しました。

20 ：

itumon@itumon 5:07
今日の13時50分〜14時00分、ＮＨＫ・Ｅテレさんで『視点・論点「将棋ソフト勝利の意味」』が
放送されます。解説ははこだて未来大学教授の松原仁教授です。

21 ：

詳細はよ

22 ：

二次予選でＧＰＳ撃破のツツカナ作者
一丸様 再臨！
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/tools/view/show-player.cgi?event=LATEST&filter=floodgate&show_self_play=1&user=maybe_tomorrow%2B0604c1464558009506e1c0e0b3af4a98
maybe_tomorrow最強伝説誕生か

23 ：

maybe_tomorrowを一丸さんが開発したってどうやったら分かるん？

24 ：

>>23
ttp://d.hatena.ne.jp/minute_hand/20130317

25 ：

山本に最近出てこないとか次に向けて秘策をいろいろ考えてそうとかいわれたとたんでてくるとはさすが一丸さん
負けず嫌いだな

26 ：

YssFish540_2cに負けてるな
評価値推移も明らかににぶい
振り飛車はやるのも相手にするのもうまくないのか＞ツツカナ

27 ：

GPSFishには勝てるのに、YssFishには負けるのかｗ
そもそもFishの意味がわからんがｗ

28 ：

stockfishっていうチェスソフトから来てるらしい。ちなみに意味は『干し魚』
なんで干し魚なのかは知らん。

29 ：

Stockfishのウェブサイト
http://stockfishchess.org/
USIを提唱したのもこのチームだし、今のコンピュータ将棋はRomstadが育てた

30 ：

Stockfishは探索が優れているらしいけど
この評価関数のチューニングは将棋に使えんの？
Stockfish's Tuning Method
http://chessprogramming.wikispaces.com/Stockfish%27s+Tuning+Method

31 ：

岡野原 大輔 ?@hillbig 6時間
「機械学習の理論と実践」SACSIS2013のチュートリアル資料です。機械学習の導入、実践、発展について。
機械学習を知らない人向けの解説からJubatus、深層学習（Deep Neural Net）まで
http://www.slideshare.net/pfi/sacsis2013mlokanohara …
山本 一成 ?@issei_y 19分
@hillbig 岡野原さん、始めまして。私はponanzaというコンピュータ将棋プログラムを作っているものです。
大規模機械学習にものすごい興味があるのですが一度PFIに遊びに行ったりはできないでしょうか？
急なお願いで申し訳ないです。よろしくお願いします。
岡野原 大輔 ?@hillbig 17分
@issei_y はい、是非遊びにきてください。私宛にメールいただければメンバー、日程など調整します！
山本 一成 ?@issei_y 10分
@hillbig ありがとうございます。とっても嬉しいです。メールはどこにお送りするとよろしいでしょうか？

32 ：

この人も東大なのかｗ
しかしすごい経歴の人だな

33 ：

またponanzaが強くなってしまうｗ

34 ：

>>20
しもたみすごしたー
だれか概略をおしえてくだされい

35 ：

http://www.nhk.or.jp/kaisetsu-blog/400/
来週あたりにここに全文載るはず

36 ：

>>31
p.48-49
評価関数の傾きを求める高速の手抜き法か
p.53
含蓄深いなあ
現在は数万局で学習しているが、これを（入玉も含む）100万局に増やすと評価関数は正確になる？
アルゴリズムよりデータ量が重要か
NDFのアプローチはどういう位置づけなんだろう

37 ：

ようわからんが
将棋を強くなるには、局面を直近の推移でクラスタリングしても仕方が無くて、
あくまで勝敗との相関でクラスタリングせねばならない
この条件下では、終局近くの局面の優劣は単純に学習できるが
序盤側の局面に遡るにつれ、データにノイズが乗っている割合が増えていく
結局棋譜の選別か学習に
相応のアルゴリズムが要るという結論になると思われ

38 ：

>>8-10
BlunderXX-WCSC23
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/view/show-player.cgi?event=LATEST&filter=floodgate&show_self_play=1&user=BlunderXX-WCSC23&range=365
対局数　805 局　　 　勝率　　64.7%
居　　　　69.2%　　　居勝率　　67.7%
振　　　　30.8%　　　振勝率　　60.2%
　　　　　先手勝率　　69.4%　　　　　　　　　　　　　　　　　　後手勝率　　60.3%
　　　　　戦型　　　　　局数　勝　　負　　　　　　　　　　　 　戦型　　　局数　　勝　　負　
○ 　　対四間飛車　　65　　50　　15　　　　　　　　　　　四間飛車　　 56　　37　　19
　　　　矢倉　　　　　 　62　　43　　19　　　　　　　　　　　横歩取り　　　54　　28　　26
× 　　相掛かり　　　　47　　25　　22　　　　　 　★　　　中飛車　　　　50　　20　　30
　　　　その他　　　　　44　　28　　16　　　　　　　　　 　　角換わり　　　45　　30　　15
　　　　角換わり　　　 32　　24　　8　　　　　　　　　 　　　その他　　　 　45　　25　　20
　　　　四間飛車　　　25　　16　　9　　　　　　　　　 　　　矢倉　　　　　　36　　22　　13
◎ 　　対中飛車　　　18　　15　　3　　　　　　　　☆　　　対中飛車　　　33　　26　 　7
　　　　中飛車　　　　 17　　13　　4　　　　 　　　　　　　　対四間飛車　 30　　20　　10
　　　　対三間飛車　 17　　13　　4　　　　　　　　△　　　相振飛車　　　17　　 7　 　10
　　　　相振飛車　　　15　　12　　3　　　　　　　　○　　　相掛かり　　 　16　　12　　4
　　　　横歩取り　　　 13　　7 　　6　　　　　　　　　　　　　対三間飛車 　14　　 9　　5
　　　　対向飛車　　　12　　9 　　3　　　　　　　　　　　　　向飛車　　　 　11　　 8　　3
　　　　三間飛車　　　11　　8 　　3　　　　　　　　　　　　　三間飛車　　　8　　　5　　3
　　　　向飛車　　　　 11　　7 　　4　　　　　　　　　　　　　対向飛車　　　2　　　2　　0
　　　　計　　　　　　　389　270　119　　　　　　　　　　　　　　　計　　　　417　251　165

39 ：

BlunderXX-WCSC23　vs.　gpsfish_x5680
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/LATEST/html/current/2013-05-BlunderXX-WCSC23-gpsfish_x5680.html
（Blunderから見て）
対局数169 局　　 勝率　38.5%
居　72.7%　　　　居勝率　44.4%
振　27.3%　　　　振勝率　27.3%
　　　　　　　先手勝率　43%　　　　　　　　　　　　　　　　　後手勝率　33.7%
　先後　戦型　　　　局数　勝　負　　　　　　　　　　　先後　戦型　　局数　勝　負
◎ 先　角換わり　　　14　 9　5　　　　　　 　　　　　　　後　横歩取り　　17　6　11
　　先　矢倉　　　　　　13　6　7　　　　　　　　　　 ☆　 後　角換わり　　13　8　5
　　先　対四間飛車　 13　7　6　　　　　　　 　　　　　　後　四間飛車 　13　5　8
△ 先　相掛かり　　 　12　2　10　　　　　　　 　　　　　後　中飛車　　　 12　2 10
　　先　対中飛車　　　6　3　3　　　　　　　　　　　　　　後　対四間飛車　6　2　4
　　先　対三間飛車　 6　3　3　　　　　　　　　　　　　　後　相振飛車　 　5　0　5
　　先　横歩取り　　　5　1　4　　　　　　　　　　　 　　　後　その他　　　　4　0　4
　　先　四間飛車　　 5　1　4　　　　　　　　　　　　　　 後　相掛かり　　　3　1　2
　　先　その他　　　　4　1　3　　　　　　　　　　　　　　 後　対三間飛車　3　2　1
　　先　相振飛車　　3　1　2　　　　 　　　　　　　　　　後　矢倉　　　　　　2　0　2
　　先　対向飛車　　2　1　1　　　　 　　　　　　　　　　後　三間飛車　　　2　1　1
　　先　中飛車　　 　1　0　1　　　　 　　　　　　　　　　後　対中飛車　　　2　1　1
　　先　三間飛車　　1　1　0　　　　　　　　 　　　　　　後　向飛車　　 　　1　0　1
　　先　向飛車　　 　1　1　0　　　　　　　　　　　　　 　後　対向飛車　　　0　0　0
　　　　　　計　　　　86　37　49　　　　　　　　　　　　　　　　　　計　　　　83　28　55

40 ：

Apery_WCSC23_3930K_4.3GHz_6c
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/view/show-player.cgi?event=LATEST&filter=floodgate&show_self_play=1&user=Apery_WCSC23_3930K_4.3GHz_6c&range=365
対局数　466　局　　　勝率　　62.7%
居　　　　74.9%　　　居勝率　　64%
振　　　　25.1%　　　振勝率　　56.4%
　　　　　　先手勝率　　63.9%　　　　　　　　　　　　　　　　　　後手勝率　　61.5%
　　　戦型　　　　局数　　　勝　　負　　千　　　　　　　　 戦型　　　　局数　　　勝　　　負
△　矢倉　　　　　　43　　　23　　20　 　0　　　　　　　　 矢倉　　　　　　39　　　22　　　17
○　対四間飛車　 36　　　27　　 9　　　0　　　　　◎　 その他　　　　　32　　　24　　　8
　　 その他　　　　　28　　　16　　12　 　0　　　　　　　　相掛かり　　　　23　　　14　　　9
　　 相掛かり　　　　20　　　13　　6　　　1　　　　　　　　四間飛車　　 　23　　　12　　　11
○　対中飛車　　　 18　　　14　　3　　　0　　　　　　　　角換わり　　　　20　　　14　　　6
　　 角換わり　　　　18　　　12　　6　　　0　　　　　× 　横歩取り　　　　18　 　　7　　　11
　　 四間飛車　　 　16　　　9　　　6　　　1　　　　　○ 　対四間飛車　　16　　　12　　　4
　　 横歩取り　　　　15　　　9　　　6　　　0　　　　　× 　中飛車　　　　　12　 　　4　　　8
　　 対三間飛車　　11　　　8　　　3　　　0　　　　　　　　相振飛車　　　　11　　　7　　　4
　　 中飛車　　　　　10　　　5　　　5　　　0　　　　　○ 　対中飛車　　　　10　　　8　　　2
◎　相振飛車　　　　8　　　7　　　1　　　0　　　　　　　　三間飛車　　 　　9　 　　5　　　4
　　 対向飛車　　　　7　　　4　　　3　　　0　　　　　　　　対三間飛車　　　8　 　　5　　　3
　　 三間飛車　　　　4　　　1　　　3　　　0　　　　　　　　向飛車　　　　　　8　 　　6　　　2
　　 向飛車　　　 　　1　　　1　　　0　　　0　　　　　　　　対向飛車　　　　 2　 　　2　　　0
　　　　計　　　　　　235　　149　　83　 　2　　　　　　　　　　計　　　　　　231　　142　　89

41 ：

ちきりんさんの考察、普通すぎる

42 ：

筑波大の人向け
題目: 名人を超えるコンピュータ将棋
講師: 伊藤 英紀 氏
日時: 2013年 5月 30日(木) 3限 (12:15-13:30)
今回の講演では、将棋ソフトウェアの進歩の技術的側面に焦点をあて、並列化
技術や人工知能技術などを、わかりやすく解説していただきます。
http://logic.cs.tsukuba.ac.jp/~kam/plm/

43 ：

NDF王手飛車を回避せず
これで勝てると判断できるのか、すごいな。
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/view/2013/05/25/wdoor+floodgate-900-0+NineDayFever_XeonE5-2690_16c+gps_normal+20130525023001.csa

44 ：

.>>43
の言うことの意味がわからない。

45 ：

test

46 ：

言ってることの意味は十分にわかるが

47 ：

終局図のこと言ってると勘違いした。
途中に王手飛車がありましたね。失礼しました。

48 ：

http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/view/2013/05/25/wdoor+floodgate-900-0+NineDayFever_XeonE5-2690_16c+gps_normal+20130525023001.csa/50
ってやれば手数が指定できて便利よ。飛車と「金＋と金」の二枚換えやん

49 ：

>>48
なるほど、そういう指定の仕方があるんですね、今度からそうしよう。
たしかに２枚換えだから、驚くほどではないのかも。

50 ：

人工知能がサッカー選手を育てる時代に？　実証進む「行動データ活用」の世界
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1305/24/news032.html
自然淘汰を生き抜いてきた地球生物を“師”と仰ぐ、ロボット研究のアプローチ
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1305/24/news109.html

51 ：

>>50
昨日このアホウドリの扇風機買ったよ
羽根は小さいのに、風がかなり遠くまで直線的に届く(^^
http://www.sharp.co.jp/pci_fan/feature/naturewing/

52 ：

Titanda_L vs. NineDayFever_XeonE5-2690_16c (2013-05-25 23:00)
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/view/2013/05/25/wdoor+floodgate-900-0+Titanda_L+NineDayFever_XeonE5-2690_16c+20130525230000.csa
この終盤の評価値の振動は元からあったのかはたまたアイロン掛けの副作用か

53 ：

Titanda_L が　Blunderに勝ち越してる・・・
昔からいるけど強くなってるね

54 ：

道具を使えば生身の人間の能力なぞ簡単に凌駕できる。
なのになぜ人はスポーツや格闘技に憧れるのか？
スポーツ選手、格闘家の地位は安泰なのか？
あるいはなぜ将棋でコンピュータに追いつかれ追い越されるとくやしく感じるのか？棋士の地位は？
その思考のメカニズムについて語りたい。

55 ：

人間どうしの能力を競っているのに道具を使って勝っても意味ない
というだけの話だと思うんだがなあ

56 ：

スポーツと道具の関係は、評価するのは難しい。
シューズや水着、棒高跳びの棒など、
記録を左右するものはいくらでもある。

57 ：

道具っていうのは車とか銃とかそういうものを指しているんだが

58 ：

カーレースの車の制限も難しいところ。
カーレースの場合、車の性能も楽しみの一つなので、
デタラメに制限するわけにも行かない。
かと言って、性能差がありすぎるとドライバーの差を補ってしまう。

59 ：

>>57 ボードゲームの場合はコンピューターソフトから学べるからでしょ、銃撃戦から格闘技は学べないし。

60 ：

棒を持った人＞＞＞素手の人
というのは、人類の歴史の最初から変わってない。

61 ：

別にコンピュータに追い越されても悔しくないし
なぜ他人が悔しがるのかが重要だとも思わない
端的に言えばスレ違い

62 ：

PuppetMaster vs. BlunderXX_Q6700_2c (2013-02-13 23:00)　の67手目の局面が選手権の最後のBona vs GPSと同じ
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/view/2013/02/13/wdoor+floodgate-900-0+PuppetMaster+BlunderXX_Q6700_2c+20130213230001.csa/67

63 ：

Selene_test_1c vs. Gasyou_Atom-D510_1c2t (2013-05-26 22:30)
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/view/2013/05/26/wdoor+floodgate-900-0+Selene_test_1c+Gasyou_Atom-D510_1c2t+20130526223007.csa/230
結果は先手が負けだそうです

64 ：

どういうバグを盛り込んだのかわからんけど
このSeleneが今年の一次予選に参加してくれていたらなあ

65 ：

>>63
すっごい棋譜だなあ
双方なんとか負けようとしているようにしか見えないw
Seleneって元々は、プロの棋譜を使わずに強化学習するって話じゃなかったっけ？
今回の大会には間に合わなかったけど、これがその強化学習バージョンなのかも。

66 ：

>>63
声だしてわろた

67 ：

>>63
すごすぎるｗ

68 ：

今floodgateに来てるやつか
山本 一成 ?@issei_y 1時間
すでに前回選手権バージョンに対して勝率が70％を超えるバージョンができしまった。。
一ヶ月前にできてれば・・

69 ：

ttp://inaw.exblog.jp/17852884/
これってポナ山本さんと一緒に来た日なのかね

70 ：

保木さん、あの日は到着遅かったから別の日じゃないの

71 ：

やっぱりそうか
カメラの回ってないところで会いたいって言ってたしな

72 ：

この▲１八桂は手が滑って駒を落としたんか．
BlunderXX_Q6700_2c vs. maybe_tomorrow (2013-01-24 04:30)
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/view/2013/01/24/wdoor+floodgate-900-0+BlunderXX_Q6700_2c+maybe_tomorrow+20130124043000.csa/121

73 ：

http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/view/2013/05/27/wdoor+floodgate-900-0+NineDayFever_XeonE5-2690_16c+BlunderXX_Q6700_2c+20130527073000.csa
これはNDFの大頓死？

74 ：

>>73
▲３二龍で▲７二銀不成なら詰めろ逃れの詰めろで先手勝ちみたい

75 ：

>>73
加藤一二三「

76 ：

>>73
時間の関係で負けとわかってたがそれしかない、と指した可能性が高い
ボナンザに△４９馬の局面を読ませると途中までずっと「負けだが▲３２竜」が候補手となる
さらに時間をかけると▲７２銀生（玉が５５に来たときの△６３桂消し）を見つける

77 ：

YssF_6t_x1　の「Ｆ」はfishとして「_6t_x1」は何の略？

78 ：

6スレッド1ノード（適当）

79 ：

>>77
http://524.teacup.com/yss/bbs/2194

80 ：

実戦をちょっと変えてソフト用に問題作ってみた．▲８二角成が一応唯一の正解のつもり
後手の持駒：金　歩五　
９ ８ ７ ６ ５ ４ ３ ２ １
+---------------------------+
|v香v桂 ・ ・ ・ ・ ・ ・v香|一
| ・v飛 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・|二
| ・ ・ ・v銀 ・v玉v金v歩 ・|三
|v歩 ・v歩 ・v歩 ・v歩 ・v歩|四
| ・ ・ ・v桂 ・ 銀 ・ ・ ・|五
| ・ ・ 歩 ・ 歩 角 ・ 歩 歩|六
| 歩 歩 銀 金v馬 歩 飛 ・ ・|七
| ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・|八
| 香 玉 ・ ・ ・ ・ ・ ・ 香|九
+---------------------------+
先手の持駒：金　銀　桂二　
▲８二角成 △６七馬 ▲９八玉 △７七馬 ▲５五桂 △同　馬 ▲同　馬

81 ：

k.yamamoto @kyamamoto9120
強化学習話してて思い出した。選手権で話をうかがって、細かいところで違いそうだけど
ＮＤＦはボナメソ＋RootStrap(TreeStrap?)みたいな学習と感じた。TreeStrapって単体だとあんまり強くならなかったから少し意外に思った

82 ：

TreeStrapだけでは問題の自由度の大きさに対して非力すぐる
10手程度の深さに渡って評価値を一貫させられるモデルの個数＞＞初手から終局まで評価値を一貫させられるモデルの個数
（である上に、採択した特定のモデルは実はどうパラメータをいじっても10手程度の深さに渡って
　評価値を一貫させられる能力すら無いかもしれない）
（しかし勝つために真に必要なのは不等式の右辺に属するモデル）
ボナメソは、むしろ学習能力が強大すぎて
学習データの優良さに応じて正則化規則の追加があった方が良いのかも試練、

83 ：

>>80
よくできてるね。
ただ、▲８二角成で勝ちなのを読みきれなくても取り合えずソフトはこの手を選んでしまう。
ソフト用とするには、▲８二角成で評価が「先手勝ち」になるのを認識できるか、という条件がいるかも。

84 ：

名人戦で森内俊之名人が対局中にコンピュータ将棋使っていることが確定。

85 ：

ＹＳＳのこの作戦はＢ急戦法の達人って本で見た気がするけど，たぶんハメ手で正しく対応されると悪くなる
んだよね？定跡に入れているのはまずい気もする．．
Titanda_L vs. YssF_6t_x1 (2013-05-31 19:00)
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/view/2013/05/31/wdoor+floodgate-900-0+Titanda_L+YssF_6t_x1+20130531190000.csa/16
akara2c vs. YssL980X_6c (2010-08-18 04:00)
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/view/2010/08/18/wdoor+floodgate-900-0+akara2c+YssL980X_6c+20100818040003.csa/16

86 ：

floodgateのponanzaのレーティングやべえｗ
二週間ＲでR3425
たかが、i7-990XEE一台程度で
本番パペットマスター16コア（１６万円するＣPU二個搭載）に３勝１敗ペース！
↓パペットマスターと同じ構成のＰＣ
http://weekly.ascii.jp/elem/000/000/103/103775/

87 ：

にょも

88 ：

これか>>68
ponanza一強時代くるか？

89 ：

gpsfish_x5680　(2013/05/07〜2013/05/28)
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/view/show-player.cgi?event=LATEST&filter=floodgate&show_self_play=1&user=gpsfish_x5680&range=365
対局数　990　局　　勝率　　　76.5　%
居　　　　80.5　%　　居勝率　　76.8　%
振　　　　19.5　%　　振勝率　　72　　%
　　　　　　先勝率　　78.1%　　　　　　　　　　　　　　　　後勝率　　74.9%
　　　戦型　　　　局数　　勝　　負　　千　　　　　　　　戦型　　　局数　　勝　　負　　千
　　対四間飛車　　79　　65　　14　　0　　　　　　　 矢倉　　　　　133　　99　　34　　0
　　角換わり　　　　66　　50　　16　　0　　　　　　　 角換わり　　　58　　40　　18　　0
　　相掛かり　　　　53　　42　　11　　0　　　　　○　相掛かり　　　50　　41　　 9　 　0
　　矢倉　　　　　　　51　　39　　12 　0　　　　　　　 横歩取り　　　 47　　31　　16　　0
△ 横歩取り　　　　49　　34　　15 　0　　　　　 ○　その他　　 　　38　　30　　 6　 　2
　　その他　　　　　 42　　35　　7　　0　　　　　　　　四間飛車　　　35　　22　　12　　1
　　対三間飛車　　32　　26　　6　 　0　　　　　　　　対四間飛車　 33　　26　 　6　 　1
○ 対中飛車　　　 30　　26　　4　 　0　　　　　　　　中飛車　　　　 32　　23　 　8　 　1
　　四間飛車　　　 23　　16　　6　 　1　　　　　　　　三間飛車　　　18　　12　　 6　 　0
　　対向飛車　　　 21　　16　　5　 　0　　　　　☆　 対中飛車　　　17　　17　　 0　 　0
　　三間飛車　　　 18　　11　　6　 　1　　　　　　　　対三間飛車　 16　　12　　 4　 　0
　　相振飛車　　　 14　　11　　3　 　0　　　　　　　　向飛車　　　　 14　　10　　 4　 　0
　　中飛車　　　　　 9　 　7　 　2　 　0　　　　　　　　相振飛車　　　 13　　11　 　2　 　0
　　向飛車　　　　　 3　 　3　 　0　 　0　　　　　　　　対向飛車　　　　 3　 　2　 　1　 　0

90 ：

>>80
改造激指八段で検討したらで先手勝勢（▲８二角成　2997）になった

91 ：

株式会社マイナビ将棋担当?　@mynavi_shogi
週刊将棋の早刷りが編集部に届きました。本号では将棋プログラムのパイオニア、森田和郎氏が死去していたことが報じられています。
謹んで哀悼の意を表します。 https://pbs.twimg.com/media/BLqK6v8CAAAKzrq.jpg

92 ：

まだ５７だったか
PC98では世話になった
合掌

93 ：

第71期名人戦第5局
16手読
最善手 後手有利 -348 △３七銀 ▲３九飛△２八銀成▲５九飛
次善手 後手有利 -285 △１四銀 ▲４六角△同角▲同歩
3番目 互角 -102 △同桂 ▲１五香△１二歩▲３三歩
4番目 互角 -97 △２四銀 ▲４六角△同角▲同歩
5番目 互角 14 △２七銀 ▲５八飛△１三桂▲同桂成
6番目 互角 57 △８六歩 ▲１五香△８七歩成▲同金
7番目 先手有利 266 △６六歩 ▲同銀△２四銀▲１二銀
8番目? 互角 179 △９六歩 ▲同歩△２四銀▲４六角
9番目? 先手有利 267 △２四歩 ▲１五香△２五歩▲１八飛▲１三金△同桂▲同香成△３二玉▲２三成香△同玉▲３九飛
10番目? 先手有利 301 △同香 ▲同桂成△同桂▲１五香

94 ：

Windows3.1時代に買った森田将棋はプログラム本体さえコピーすれば他のパソコンで簡単に動くので、Win95,2000,XPと自分のパソコンを買い換えるたびに
に移して結構遊んだ。
今もハードディスクの片隅にあるのでを久しぶりに動かしたみたが、ハードの性能が格段に上がっているので結構強くなっている。
謹んで冥福を祈ります。

95 ：

あと、１１ヶ月・・・

96 ：

今朝の朝日新聞に名人戦の記事
最終局の37銀の話題が取り上げられていた。
第三局後の打ち上げの席に37銀という手をポナンザが指したのが話題になってたと。
偶然の一致でなくポナンザが指したのたの森内名人が知ってて指したかのような記事だった。
若手ならともかく、森内名人が自宅でパソコンを操作して２４からポナンザの棋譜を調べている光景はちょっと信じられない気分だ。

97 ：

>>91
マジか？！
ファミコンではお世話になったよ。。。合掌。

98 ：

驚いたね

99 ：

合掌

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