Ponanza、コンピュータ将棋初のDeep Learning実用化　Bonanza以来のブレイクスルー ～ 2ch名人

Ponanza、コンピュータ将棋初のDeep Learning実用化　Bonanza以来のブレイクスルー





207：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ f3d4-MCV6)：2017/03/31(金) 20:57:47.08 ID:qKyKXw7G0.net
第27回世界コンピュータ将棋選手権 参加チーム
http://www2.computer-shogi.org/wcsc27/team.html

PONANZAチームやべぇ　BONANZA以来のブレイクスルーか？


208：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ 73ce-JB8o)：2017/03/31(金) 21:01:05.08 ID:ziwn/EaJ0.net
>>207
ワロタ
多種構成 (CPU500core以上、GPU100基以上を予定しています）


229：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ 8379-dtkB)：2017/03/31(金) 21:39:21.27 ID:thxDHXm70.net
>>207
将棋を終わらせに来た感すごいなｗ。


209：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ f3d4-MCV6)：2017/03/31(金) 21:02:42.10 ID:qKyKXw7G0.net
”4/1　現在、Ponanzaの指し手を一手も読まずに54%の確率で予言可能”
参加全チームが100手と持たないんじゃないか？


210：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ bf81-agmj)：2017/03/31(金) 21:03:10.35 ID:Tc/4y3010.net
将棋で初めて実用レベルのディープラーニングに成功
きたああああああああああああああ


211：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ 73ce-JB8o)：2017/03/31(金) 21:03:34.33 ID:ziwn/EaJ0.net
これじゃ他チームが戦意喪失するわな


213：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ 73b9-agmj)：2017/03/31(金) 21:07:40.70 ID:IOlYg5D40.net
ここまで来ると、個人のリソースでは対抗不可能な感じか？


214：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ f358-6vAL)：2017/03/31(金) 21:09:37.41 ID:B7PPtQrm0.net
知らんけど本当に成功したなら論文レベルじゃないの
チェスではうまくいってないんでしょ


215：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ cfca-kVPK)：2017/03/31(金) 21:13:39.44 ID:tnhIX2YJ0.net
Ponanzaチームの3人の新規参加者がかなり優秀な人達らしい
誰か詳細知ってる人いる？


238：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ 4378-iimv)：2017/03/31(金) 21:56:22.31 ID:fyu2o0Is0.net
>>215
齋藤真樹　東北大学岡谷研究室卒業、専門ディープラーニング
http://www.vision.is.tohoku.ac.jp/us/member/saito/

藤田康博　東京大学鶴岡研究室卒業　専門ゲーム木探索
http://www.logos.ic.i.u-tokyo.ac.jp/wiki-ja/index.php?Publications

秋葉拓哉　プログラミングコンテスト「TopCoder」でトップクラスのレッドコーダー
https://doda.jp/engineer/guide/yosoku/09_1.html

この上こんな連中入ったら手がつけられねえ


219：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ bf1f-6bLq)：2017/03/31(金) 21:21:54.79 ID:bJTwJOxi0.net
ポナ山ってガチで優秀だったんだな


220：名無し名人 (ｽｯｯﾌﾟ Sddf-9bBo)：2017/03/31(金) 21:24:43.85 ID:oXgQo2end.net
論弁として発表するべき


221：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ 7372-jsM4)：2017/03/31(金) 21:26:41.60 ID:JD3FgEEz0.net
この物量はやねでもマネできまいｗ


222：名無し名人 (ｽｯｯﾌﾟ Sddf-9bBo)：2017/03/31(金) 21:26:47.98 ID:oXgQo2end.net
論文だった。本当に凄い　
もう中国のテンセントが将棋に参入とかない限り追い付けないな


224：名無し名人：2017/03/31(金) 21:30:36.42 ID:.net
PONANZAは大規模クラスタしなくても優勝出来るというのに
ここまでやる必要あるのか


225：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ cfca-kVPK)：2017/03/31(金) 21:31:28.21 ID:tnhIX2YJ0.net
>>224
もはや優勝以外に価値を求めているのだろう


230：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ 83a8-ono0)：2017/03/31(金) 21:39:52.70 ID:GvhAhyaH0.net
ついに将棋でもディープラーニング実用化か
三駒はサチり気味、
四駒は重すぎるとなればこれしか無いだろうと思ってた


232：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ 0365-nBmW)：2017/03/31(金) 21:45:51.72 ID:h1bEUFs80.net
1年でレート400上げられる人が数年後まで最強というぐらいだから1000は上がってるんだろう
AlphaGoみたいに金さえかければレートが1000単位で上がり続けるのかな


233：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ 933c-jsM4)：2017/03/31(金) 21:45:58.35 ID:6N30Wmpu0.net
水面下で羽生戦の交渉でもしてるんだろうか
ただ強くしたいだけでここまでやるとか狂気だろw


234：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ d31e-zhMN)：2017/03/31(金) 21:47:05.30 ID:6BH/OHlu0.net
＞ディープラーニング部分だけでも一手も読まずにアマチュア有段レベル

凄すぎｗ


237：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ 0365-nBmW)：2017/03/31(金) 21:54:57.56 ID:h1bEUFs80.net
深さ1の技巧がレート800ぐらいだから
読み無しだと1000ぐらいは上がってるか


239：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ 3f9a-fcDW)：2017/03/31(金) 22:02:29.44 ID:VBYlN3Us0.net
ディープラーニング適応できたら
もうGoogle、テンセントクラスじゃないと相手にならないな
かといってこれらの企業がガラパゴス将棋にリソース割いてくれる訳ないし
ライバルいないと長続きしないよなぁ


254：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ 83e6-ZZMP)：2017/03/31(金) 22:53:28.36 ID:BEvEjh0p0.net
AlphaGoのおかげでディープラーニングガチ勢も興味を持ってくれたのかね
まあchainerの宣伝もあるのだろうか


259：名無し名人 (ﾜｯﾁｮｲ 0365-nBmW)：2017/03/31(金) 23:00:24.14 ID:h1bEUFs80.net
Chainerをソフト名に入れてるってのは会社の威信かけてるからなぁ
TF、CNTKと戦おうとしてるのに、1敗でもしたら凄い傷が付く
絶対負けないぐらいの差は見えてるんだろう


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コメント一覧
  1. 2017/04/01 (土) 06:12:38
    すごい！
    将棋の終わりというか完成が数十年早まるのは間違いない。
    ますますプロ（笑）の将棋なんぞ下手過ぎて見てらんなくなるな。
  2. 2017/04/01 (土) 06:18:29
    名人級のプログラマが、
    あらゆる業界を変えてしまうんだろうな。
    正直、恐ろしい。
  3. 2017/04/01 (土) 06:19:25
    理論上では全然相手にならんレベルじゃん
  4. 2017/04/01 (土) 06:21:30
    PFNと組んでるのか。
    これで今後NNベースじゃないと勝負にもならない状況に成ったら、
    計算機リソース的にもはや個人で戦うのは難しくなるな。
  5. 2017/04/01 (土) 06:33:15
    もうルールの明確なゲームでAIやるのはただの宣伝だな
    AIはルールの曖昧な現実社会でどれだけ実績が出せるかで勝負しなよ
  6. 2017/04/01 (土) 06:35:02
    激指の実現確率探索や技巧の多クラスロジスティック回帰よりもはるかに精度の高い「第一感」の指し手生成をDeep Learningで実現したんだね。

    ある程度までは従来の全幅探索で、最後の限られた候補手の段階で、可能性の高い着手に限定したモンテカルロ探索を行って最善手を決定。

    ある程度以上のレベルになるといくつかの候補手の中に（わずかな差であっても）最善手があって、それを選べるかの勝負になってくるから。

    妥当な手の生成が出来ないとまともに評価できないけれど、その壁を越えた。
    ※評価関数自体にDeepLarningを使うとNPSが落ちてしまうけれどこういった形なら有効。

    やねさんあたりが気づいてやるかと思っていたけど、やっぱり第一人者は違うね。行動力も発想力も。負けて１勝に喜んでいるようでは・・
  7. 2017/04/01 (土) 06:40:46
    往来のソフトの良さが失われる気がするんだが、違うのか？全幅探索がソフトの良さで第一感的に手を絞るならそれは人と同じでは？読み抜け増えそうな気がするけどな。ディープラーニングの物量で圧倒するのか？
  8. 2017/04/01 (土) 06:58:05
    今は全幅探索はやってないはず。
    いかにうまく枝狩りして効率あげるか、みたいになってる。
  9. 2017/04/01 (土) 07:01:38
    やばいなこれは。是非とも製品化してほしい。
  10. 2017/04/01 (土) 07:06:01
    本当にちょうどいいタイミング(プロにとって)で電王戦が終わった事がよくわかった
    まあそもそもなんでコンピュータに人間が勝てていたのかが不思議なくらい
    イ・セドル含め人間って時折恐ろしい完全に人外みたいなのが出て来るからな
  11. 2017/04/01 (土) 07:06:13
    記事にあるレーティンググラフはどういう意味？
    赤いラインが新ponanzaってこと？
  12. 2017/04/01 (土) 07:11:21
    ※11
    秋葉君のTopCoderでのレーティング。RedCoderの中でも上位のバケモンや。
  13. 2017/04/01 (土) 07:14:47
    >>11さん
    プログラミング版の将棋倶楽部24みたいなので、秋葉さんの最高レーティングらしいですよ
  14. 2017/04/01 (土) 07:24:42
    へー、そんなのあるんだ。
  15. 2017/04/01 (土) 07:24:54
    鶴岡研究室って
    Ponanzaと別に東大将棋の開発しないの？
  16. 2017/04/01 (土) 07:26:34
    ディープラーニングで強くなった場合、誰も説明できないってことになるんだろ。怖い世の中になるな。
  17. 2017/04/01 (土) 07:34:44
    コンピュータ将棋界の終焉か・・・
    もうプログラマー達がやることは何もない
    今回の電王戦ザ・ラストがコンピューター将棋界が注目される最後になる
  18. 2017/04/01 (土) 07:36:47
    何が凄いのか全然わからんが滅茶苦茶強くなったのは間違いないのか
  19. 2017/04/01 (土) 07:41:00
    せっかくだから、電王戦第二局はこれにして駒落ちでやってもいい気がするが連盟にそんな度量はないだろうな
  20. 2017/04/01 (土) 07:47:30
    11のコメントした者だがそんなのあるんか

    というかプログラマでのA級永世保有者みたいなもんか……



    これもうわかんねえな（困惑）
  21. 2017/04/01 (土) 07:48:11
    将棋終わったな。完全解析される日も近い。
  22. 2017/04/01 (土) 07:52:07
    将棋会館で個室単位でプレイできるよう開放してほしい人いるかも(羽生さんとか泊まり込みで指してそうだｗ)
  23. 2017/04/01 (土) 07:53:59

    aki.@ak11　　2016年05月

    ここ半年の自己対戦の先手勝率を集計してみた。
    1118512局で先手51.3%、引き分け(ほぼ256手超過)4.1%、後手44.6%。
    引分を除くと先手53.5%。あくまでも最近のPona（の定跡DB？）ではこう、という程度だけど。

    ↑
    この数字がそんなに変わってないのであれば、神から見たらまだまだなんじゃない？
  24. 2017/04/01 (土) 07:56:23
    神とかどうでもいいけど、自己対戦の棋譜見せてくれんかな
  25. 2017/04/01 (土) 08:04:40
    このponaと羽生が対戦して終わらせて欲しい
  26. 2017/04/01 (土) 08:05:46
    ディープラーニングの凄さを感じたのは、やっぱり囲碁でのイ・セドル戦かな　この新生Ponanzaが完成したら、是非とも人間と戦ってほしい
  27. 2017/04/01 (土) 08:06:42
    ※21
    宇宙の原子の数より遥かに多いといわれる将棋の変化をすべて解析できるとは思えないけどなあ・・・
  28. 2017/04/01 (土) 08:09:48
    やばすぎ

    羽生が100万回やっても一回も勝てないレベルだろ
  29. 2017/04/01 (土) 08:11:31
    deepなんちゃら学んでる知り合いのとこに行って、deepなんちゃら時の内部を見させてもらったことがある。
    ヤバいウイルスに感染したpcみたいに意味不明の文字列がひっきりなしに出てきて気持ち悪かった。
    奴曰く哲学のベッカムの抵当だったっけな…そんなこと言ってた。
  30. 2017/04/01 (土) 08:12:21
    彼らは何と戦っているんだ
  31. 2017/04/01 (土) 08:14:46
    むしろこういう展開は分かってて電王戦やめたんだろ。
  32. 2017/04/01 (土) 08:20:09

    ※23

    一局のうちに、少なくとも一回は、少なくとも五割程度（おそらくは100％）の対局で、ミスってるってこと。
    常に最善手を選ぶとは限らない、っていうより、悪手（神から見た時の逆転ミス）すら指すことがあるってこと。
  33. 2017/04/01 (土) 08:28:04
    なにがなんやら・・・
  34. 2017/04/01 (土) 08:28:40
    やはりそうでしたか。このPonanza chainerがAlphaGOと同格なものかどうかはWCSCの棋譜で分かるはず。

    終に将棋でも『神の隣に座ることができる存在』が現れるのか‥いったいどんな将棋を指すのか興味深い‥WCSCが待ち遠しいな‥ある意味ここまで来たら羽生とのエキシビションマッチを組めるでしょう。名人敗れた？後だけに羽生も喜んで戦いの場に現れると予想
  35. 2017/04/01 (土) 08:33:12
    新しい技術が導入されてブレークスルーを目の当りにするのはわくわくするよね
    電王戦は、ハード制限のせいで小手先の改良に留まり結果的に裏目ってるね
    さらに、ドワンゴとしては、新ポナの発表のタイミングが最悪だね
    今日、天彦名人と対戦するポナと、どうしても較べてしまうからね
  36. 2017/04/01 (土) 08:33:50
    完全解析とdeeplearningは全くの別物だぞ(笑)

    完全解析は50年くらいは不可能じゃないかな。
  37. 2017/04/01 (土) 08:36:00
    25
    もう羽生とかどうでもいいレベルになってんだけど
    いい加減気づけよ
    飛車落ちで互角くらいかな
  38. 2017/04/01 (土) 08:42:44
    ディープラーニングだと完全解析は遠のくだろ。ただし、最強になる。なぜ最強か、どの辺が強いかとかは誰もわからないが、とにかく誰も勝てないソフトが出来上がる。上手くいけばだがね。
  39. 2017/04/01 (土) 08:42:48
    誰も完全解析とdeeplearningが同じだと言ってないぞ(笑)
    全ての局面を解析させなくてもサクラインターネットとポナ山の技術力で今後１０年以内には将棋の結論を出すことは可能だろうな。
  40. 2017/04/01 (土) 08:50:54
    このまま思い切ったリソース割いていけば将棋の答えが見つかる日も近いのかな…
  41. 2017/04/01 (土) 08:51:24
    完全解析しないと結論なんてでないぞ
  42. 2017/04/01 (土) 08:51:39
    革新的な新しい定石を発見して欲しい
  43. 2017/04/01 (土) 09:00:55
    仮に今年も勝ったとしても、どのくらい強くなったかが体感できるんだろうか
    去年時点でほぼ負けなしなのに
    かといって指し手自体だけでは、既に人間には善悪はわからないわけで
  44. 2017/04/01 (土) 09:02:02
    将棋の結論て、数学的に証明することじゃねえのか？コンピュータがどんだけ確からしい解をだしても人間が理解できないと結論にはならないんじゃねえの？数学の難問でもそういうのあるらしいし。
  45. 2017/04/01 (土) 09:04:31
    これ羽生さんが想定してた将棋の神様の強さ超えたんじゃないか?
    そこからまだまだ強くなる余地が十分あるなら実際の将棋の神の領域は
    もっともっと高みにあるということか
  46. 2017/04/01 (土) 09:07:26
    電王トーナメント使用のPCで動くのか？これ
  47. 2017/04/01 (土) 09:12:48
    今スマホを持ってる手がちょっと震えてるww
    ニコ生で見た電王戦verPonaですらただのカスでしか無かった
  48. 2017/04/01 (土) 09:18:41
    将棋を終わらせる(笑)

    オセロさえまだ終わらされて(完全解析されて)ないんですが。
  49. 2017/04/01 (土) 09:22:54
    うへえ。メンバー見て、決まるとかってね
  50. 2017/04/01 (土) 09:24:35
    pona山本さんが将棋の完全解析は無理って断言してたけど。

    あくまで人間が指しそうな将棋なら負けないとかなんとか。
  51. 2017/04/01 (土) 09:25:43
    囲碁厨が嬉々として書き込んでるなｗ
  52. 2017/04/01 (土) 09:27:26
    いまだに完全解析とか言ってるアホいるんだな。

    さびしさもあるが、こういう技術の発達というのはやはり興奮する。

    ただ、>>1みたいな人間にだけはなりたくない。
  53. 2017/04/01 (土) 09:33:44
    NNベースの評価関数の特性がまだ不明だけど、
    NNベースの評価関数の出力を教師信号として、既存の評価関数をトレーニングしちゃあかんの?
    それだったらNPSも問題にならないし。
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