Game全般 - 1206362904 - したらば掲示板

376：名無しさん：2015/06/07(日) 00:23:42: >>375

人間という貧弱なハードウェアの解析が、今後のプログラムの課題に

司会：川上会長、どうぞ。

川上量生氏（以下、川上）：僕も多少プログラムはやるので、プログラムとしての将棋プログラムを目的として今、大体電王戦のプログラムは1秒間に数百万局面ですから1分間でしたっけ。

平岡：1秒で500万ぐらいは読めますね。

川上：1秒500万局面ですよね。多分、森内さんって1秒間に何局面ぐらい読まれるんですかね？

森内：数えたことはないですし、わからないですけど、どれぐらいなんですかね。3手か、10手か、20手かわかりませんけど、そんな大して読めないと思いますけどね。

川上：そうすると、プログラマーというのはアルゴリズムを考えるのが職業じゃないですか。そうすると、プログラマーとしてのベストというのは人間並みの局面で判断できる、例えば優秀な評価関数をつくるというのが目標だと思うんですよね。

単純な計算量で攻めるのというのはむしろプログラマーとしては邪道じゃないかと思うんですけど、どうなんですかね？

平岡：内部のアルゴリズムがどうかというのは余り関係ないと私は思いますね。結局評価関数を、むちゃくちゃ性能よくするために重たく時間のかかる処理をすれば、もっと少ない局面で同じぐらいの性能が出せるかもしれないですけど、結果としてその時間をいっぱい探索して、実際に盤面を読むほうが強いかもしれなくて。

そのバランスで今どれが1番強いかというのでコンピュータ将棋をつくっていますから、そんなこと言うと囲碁のプログラムなんてモンテカルロ法でランダムに打って確率のいいところなんていうむちゃくちゃなことをやっていますけど、それはそれでいいじゃないかと私は思いますね。

川上：要するに、人間っていう貧弱なハードウェア、遅い神経速度で効率のいいアルゴリズムをつくっているというのは、これは何か1個のプログラムの課題にもなるような気がするんですよね。

平岡：それは本当すごいと思うんですね。どうやっているのか、本当に想像がつかないし、コンピュータで実現できれば何かすごいことができると思いますよ、それぐらいの。

棋譜5万局を取り込んでも、まだまだ足りない

山川宏氏（以下、山川）：それに関してはちょっとここの本題とはずれるかもしれないですけど、最近人工知能分野では脳のように深い学習をするというもの、ディープラーニングと呼ばれるんですけれども、そういう技術がだんだんそれに近づいているんじゃないかというふうな期待は今されている状況なんです。

ただ、実際将棋にやってみるとそんなには強くなっていないらしいんですが、多分将棋の棋士が時間の流れとかもちゃんと取り込んだような技術にならないとだめなようなんですけども。

そういうほうの研究者の気持ちとしては、今川上さんが言われたように、余り手を深く読まないでも強くなるというのはちょっと研究テーマとしては結構おもしろいというふうに実は思っていたりするんです。

平岡：囲碁でそんなことやっていますよね。局面を全く読まずに評価だけして手を決めて、それでちょっと昔のソフトに勝ったとか、そういう研究って今出ていて、すごい盤面を評価するっていうところで深い学習による高性能なプログラムというのがつくられていますよね。

司会：平岡さん、そもそも将棋ソフトというのは膨大なプロ棋士の棋譜をまず取り込んで、それをもとに学習して強くなってきたという歴史があるわけじゃないですか。そこから離れようとしているというのはあるんですか？

平岡：最近はそういう研究よく聞きますね。どうしても棋譜が少ないんです。棋譜5万局とかあるんですけど、多いかというと、コンピュータからするとそれでも少ないんですよ。

司会：それでも少ないんですね。

平岡：もっと、100倍、1000倍欲しいんですよね。

司会：そうなんですか。

平岡：そうなんです。ないので、やっぱりそれは自分でつくらないといけなくて、私はまだそこまでやってないですけど、Ponanzaとかはそういうところに踏み込んでいっていますね。自分で棋譜をつくって、それをもとに学習するという。どんどん人間からは離れた手になっていくかもしれないですし、すごくおもしろいですよね。

司会：ただ満遍なく1秒間に何百万局面も読みながらベストの手をチョイスしていくコンピュータソフトと、森内九段、さすがに森内九段も5万局も棋譜は覚えていないですよね!?

森内：全然覚えていないです。若いころは記憶力に自信があったんですけど、最近どんどん忘れてきていますし、本当に何局覚えているのか、そういう容量では全く勝負になりませんのでね。