先日、elmo絞りを用いればプロの棋譜から学習をスタートさせなくともプロレベルの将棋ソフトになることを実証したが、実はelmo絞りを用いず、従来手法でも同じことが出来ることをここに手短に示す。
elmo式で、lambda = 0とした場合、プレイアウト時の勝敗しか考慮しない。このとき次式になる。
grad = winning_rate(eval) – teacher
teacher : その局面からの期待勝率。その局面の手番側が最終的に勝っているなら1、負けているなら0である。
eval : その局面での評価値。正確に言うとqsearch(静止探索)をした値。
winning_rate : evalの値を勝率に変換する関数。シグモイド関数を用いている。
これをSGDやAdaGradなどの更新式で用いる勾配とする。強化学習の教科書なんかにもよく載っているオーソドックスな手法である。
やねうら王を用いて、これをやってみる。
以下では追試が楽なように、極めて緩い条件で行なう。
やねうら王の現時点での最新のcommitを用いる。これより古いバージョンでも新しいバージョンでもここに書いているのとは異なる挙動である可能性がある。
Step 1.
リゼロ評価関数epoch0をevalフォルダにぶち込む。やねうら王のGitHubからダウンロード出来る。これはゼロベクトルの評価関数である。
Step 2.
これをもとに教師局面をdepth 3で1億局面生成する。(40c80tで20分。4c8tでも5時間程度)
> gensfen depth 3 eval_limit 32000 loop 100000000
Step 3.
生成した教師局面から学習させる。eta = 30 , lambda = 0(勝敗のみ) (40c80tで10分。4c8tでも1時間程度)
> evalsavedir rezero0.1
> learn batchsize 300000 eta 30 lambda 0 loop 1 generated_kifu.bin
Step 4.
1スレッド1秒でepoch 0と対戦させてみる。
engine1 = YaneuraOuV460.exe , eval = rezero0.1/0
engine2 = YaneuraOuV460.exe , eval = eval_zero_epoch0
T1,b1000,622 – 2 – 376(62.32% R87.44) win black : white = 53.41% : 46.59%
R80ほど強くなった。ここで作成した評価関数epoch 0.1として、やねうら王のGitHubで公開しておいた。短い時間で簡単に作れるので興味のある人は自分でも作ってみて欲しい。
補足
ここでは追試が楽なようにdepth 3にして、1億局面と、局面数も大幅に減らしたが、局面数を増やしたりdepthを深くしたりして繰り返しこの手法を適用することによりBonanza 6の強さには簡単に到達できることを確認している。
つまり、elmo絞りというオーパーツを持ち出すこともなく、従来手法でも人間の棋譜を用いずに評価関数の学習をさせ、プロ棋士レベルに到達させることは、本当は可能だったのだ。
では、いままで何故、誰も同じことが出来なかったのか？
・局面数が足りてなかった。
・学習部にバグがあった。
・学習部の精度が低かった。
・学習部に理論的に間違った、もしくはSGD・AdaGradより性能の悪い独自手法を採用していた。
・バグ持ちの探索部で教師局面を生成していた。
・Bonanza6より大幅に弱いような独自に書かれた探索部で教師局面を生成していたので教師局面の精度に問題があった。
・Bonanza6より大幅に弱いような独自に書かれた探索部だと、評価関数が多少改善されても、強くなっていることを客観的に示すことが難しかった。
・駒得のみの評価関数よりは強くなっていたが、ソースコードが公開されていないので第三者による追試が出来なかった。
・研究している人達のプログラマーとしての実装能力に問題があった。
枚挙に暇がない。やねうら王も学習部や探索部には、長い間、細かいバグも含めると様々なバグを内包していたし、精度的な問題も抱えていた。なので従来、研究していた人たちをここでこき下ろすつもりは決してない。それほどに探索部・学習部をきちんと作りきるのは難しいということであるし、やねうら王にしても多くの人の支えがあって、やっとここまでこれたのだ。
とは言え、今回の結果を踏まえるとBonanza6を改造して、教師局面を生成し、そこから学習させ、プロ棋士レベルの評価関数を作成すること自体は技術的には出来たはずではある。まあ、しかしそれは結果論にすぎない。
追記[2017/6/20 14:40] 激指(WCSC26 / 2016年)が人間の棋譜を使わない学習に成功していたらしい。
追記[2017/6/20 15:20] 本手法はQ-learningそのもの。逆に言うと、この手法より学習効果としてはelmo式のほうが優れているので、Q-learningの補正項として深い探索のスコアを用いる(≒RootStrap)と良いという知見が自動的に得られる。