第28回世界コンピュータ将棋選手権 参加者募集

http://www2.computer-shogi.org/wcsc28/

…まあ性懲りもなく参加の予定です。

ルール改訂最重要項目は、

> また、これまでシード権の放棄を認める運用としていましたが、それを認めないこととしました。

…です。2次予選余裕在留チームが シード権放棄 すると実質、1次予選通過枠がその分減るので厳しい状況でした。

極端な話、決勝戦8チームがシード権放棄して1次予選から始めたら決勝戦8チームがそのまま2次予選進出…も可能だったのね…

投稿者: webMaster 投稿日時: 月, 12/25/2017 - 14:10 categories [ ]

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モンテカルロ・ゲーム探索 P1.9999999999991 「ノーフリーランチ定理」

>(「遺伝子アルゴリズム」は)回答の求め方は確立されているけど パラメターの最適化 に使うべき

成る程。近似法(≒最適化)の新しい手段なので御座いますね。確かに私の学生がやったのはパラメーターが3つか4つ程度の曲線近似でした。私自身が学生だったときには考えられない「原始的な」方法だったけれども、なまじ近似数学(愚は統計同様そう好きではなかったけれども、卒研ではちょっとしたヒットは打ちました。)の素養が無いからやれたとも言えるし、兎も角時代ギャップを感じたものです。

チェスの評価関数のパラメーターは、見方によっては、(駒の具体的な配置を取り上げたために)数百個に達した(がその後減った)という漠たる感じを持って居ますが、チェスでも将棋でも実際にはどうなのですか? 将棋の場合は遺伝子アルゴリズムは、マスターさんが書かれた例の通りの原理に基づいて実際に使われて居たりするのですか?
         ____________

※ 最適化というのも、愚の学生時代の「新」流行のテーマでしたが、愚自身は助教授が自分の研究でうまく行かなかったのを、学生の演習に出したのを解いて見せた(上げた)以上に深入りはしませんでした。

しかし今回のマスターさんのご教示で、一読した記事から「ノーフリーランチ定理」(1995)というのを知り、その結びが、

●工学者や最適化の専門家にとって、この定理は、問題領域の知識を可能な限り使用して最適化すべきだということを示しており、領域を限定して特殊な最適化ルーチンを作成すべきであることを示している。

だったのは、面白かったです。

マスターさんが、今回のどこかでモンテカルロ法でも「的を絞る」とか、「頭を使う」とかの必要性を述べて居られたことの「理論的根拠」になっているので御座いますね。

※※ ヒルベルト以来の「神学的」定理かなー。ま、その後に「不完全性定理」が有ったし、その前に「集合論」が有ったけれども。

モンテカルロ・ゲーム探索 P1.999999999999

>「遺伝子アルゴリズム」はモンテカルロ・ゲーム探索が分かれば楽勝ですかにゃ?

両方とも ランダム選択 を使用しますが、基本部分は大きく異なります。

モンテ探索 - 対象となるゲームのルールだけ分かればそれ以上は必要ありません。(知識があればなおよろしいのは言うまでもありませぬ)

遺伝的アルゴリズム - はどちらかと言えば回答の求め方は確立されているけど パラメターの最適化 に使うべきものです。(確立されてなくでも使用できるけど、それはちょいと苦しいです…問題に関する知識がないとハードルが上がります)

(例)ボナンザの評価関数はパラメターの数が多過ぎるので 人力で調整は無理 です。

これを改良するにあたり、

1.パラメターのコピーを1,000個体程用意します。これに少々突然変異(パラメターを適当に変化させる)を施します。

2.リーグ戦でもやって 出来の良いパラメター を選び出します。残りは廃棄します。

3.空席は優等生同士でパラメターの一部を交換したり、コピー作って突然変異したりして埋めます。

4.(2)を繰り返せば 強いパラメター が残る…はずです。

類語に 遺伝的プログラミング があります。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%80%B2%E5%8C%96%E7%9A%84%E3%82%A2%E3%83...

進化的アルゴリズムをご参照下され。

モンテカルロ・ゲーム探索 P1.5

マスター様>モンテカルロ・ゲーム探索はモンテカルロ法が分かれば楽勝ですにゃ

歩無歩無。「遺伝子アルゴリズム」はモンテカルロ・ゲーム探索が分かれば楽勝ですかにゃ?
         _____________

この「遺伝子アルゴリズム」を、理屈も構造も分からない、まして理論的解明にはほど遠い分野に取り敢えず持ち込んで、ヒットを放った院生が居ましたにゃ。或る日、将来どうするつもりかと訊いたら、修士を出たら、しばらく会社で働いて見てから、「起業」しようと思うと言って居ましたにゃ。

正確な年代は覚えて居ないけれども、1990年代も終わりに近かったろうか。アメリカにはとうにざらにあったことだけれども、当時の日本では未だ理工系か、少なくとも情報系で修士を取って居れば大企業、官庁にさしたる困難なく進むことが出来たし、その後もそう不安定には見えなかったので、些か驚き、この学生の将来に懸念を抱いたけれども、口には出しませんでした。日本の若者の意識として、時代の変わり目に一致していたのか、やや遅い方だったのか。先駆けだったということはないだろうな―。

(この先は書くとすれば新選組所縁の某「空き家」で。)

モンテカルロ・ゲーム探索

モンテカルロ・ゲーム探索はモンテカルロ法が分かれば楽勝ですにゃ。

一番原始的な実装は

現在の局面から…

1.各候補手から_ランダム_にゲームを進め勝ち負けの回数を記録。これを何回も繰り返します。 ⇐ やっぱりコンピュータ向き。並列処理できればなおヨロシ。
2.(1)終了後、勝率が一番高い手を選びます。

「お互いにランダムにゲームを進めるので有利な指し手程勝ちやすいであろう」…の仮定が根幹にあります。

…と信じ難い程単純ですね。

ですがこの場合、選択肢が多過ぎるゲーム(囲碁・将棋)では非効率過ぎます。

なので…(1)試す候補手を賢く選ぶ、(2)『_ランダム_にゲームを進める』部分…を改良して効率を上げます。

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このトピックは長くなりそうなので独立スレに移動します。

http://www.tokinclub.com/dp/node/4025

第28回世界コンピュータ将棋選手権 応援に行きます! P2

> 私は5月2日~4日あたりに川崎へ出掛けて無明くんを応援します!
> 私の休暇が確定するのは4月下旬なのです。

ご要望通りの休暇が取れますように!…です。

> 無明くん

…は、改名して オッズの魔法使い になりました。略して オズ魔(巨人の星を思い出した人はいるかな?)

モンテカルロ法…とは? P6

> 日本では一流の統計学者の系譜は途絶えた筈だから、実際的な人々がやって居る? 
> 日米のリーダー、学者、教育家の格差や傾向の違いはどうで御座いますか?

質問の意味がよく分からないですが、Data Scientistを目指すなら Computer Science から入るのが主流でしょう。でもCSの方々は一般的に(我が大学で見た限り)確率・統計は不得意でしたな。まあ主役は Machine Learning であり、データの吟味・お掃除は(本当はすごく重要だけど)あんまり評価される技能ではないみたいです。

> ハードウェアの性能が高まったため、従来は手が届かなかったことが出来るようになったのか、周辺機器の発達で、応用範囲が広がったのか? 
> マタ優秀な人材が画期的な進歩を担って居るとか、企業や産業界や軍からのニーズや資金が有るとか、どんな割合なので御座いますか?

単なる流行だと…思います。最近あんまり聞かなくなった Big Data も同じ流れですね。それなりに効果はあるけど期待された程ではない…のはイツモノコトです。

確率・統計の研究は第二次世界大戦中に大進歩しました。(例)軍に収める製品の欠陥を判断するにどれだけサンプルを取るべきか?

…それ以来 どれだけ少ないデータ・サンプル・手間で全体をより正確に推し量るか? が統計使いの腕の見せ所だったのですが、コンピュータの演算能力が飛躍的に向上したので物量作戦が可能になった背景がありますね。

コンピュータの演算・処理能力がいくら増加しても需要がそれ以上に増加する…のが正にこれです。

> この傾向は、今後も続くと思いますか?

流行は廃れるのが宿命なので次の 超斬新的な在来の技術を完全に凌駕する「〇〇〇」 が出現するまでじゃないですか?

確率・統計はかなり完成された技法で正しく運用すれば費用に対する効果・成果の比率は望ましいものがあるのは周知の通りですね。

本来、ビッグデータ・AI・MLが必要になるのはその後であり、これは時として 乾いた雑巾を絞る が如くの非効率な作業に陥る危険があるます。なのでビッグデータ・AI・MLを最初から使うのは本末転倒ですにゃ。

第28回世界コンピュータ将棋選手権 応援に行きます!

みなさん、こんばんは。 手短に。

昨日、紫外線さんから返信のmailまでいただきました。 まだ100%確定ではありませんが、私は5月2日~4日あたりに川崎へ出掛けて無明くんを応援します!

宿はJR川崎駅にほぼ隣接する場所に予約しました。 あとは新幹線の指定席が獲れるかどうかくらいの軽い気持ちです。

もしも寅金さんやオジサンに会えるのであればもっと嬉しいです。 オジサンは昨年も応援に行かれたと記憶しています。

私の休暇が確定するのは4月下旬なのです。 要するに、直前まで休みが獲れるのかわからない状態です。つくづく私の仕事は最低だと思います。 まぁ ビンボー暇無しで働いているので。

確定したらまた投稿させていただきます。

モンテカルロ法! 以前に(若い頃)学習した記憶があります。 わかり易く解説して下さりありがとうございます。 いろいろな視点があって実に楽しい!

モンテカルロ法…とは? P5

モンテカルロ・バレー団というのも御座いますな―。
http://www1.saga-s.co.jp/news/hibision0/news_douga_r090514.html

日本の歌舞伎の道化版か、宝塚の裏返しか? 

マスター様>Data Scientistは優秀なら引く手あまた

日本では一流の統計学者の系譜は途絶えた筈だから、実際的な人々がやって居る? 日米のリーダー、学者、教育家の格差や傾向の違いはどうで御座いますか?

>AI及び、ML(Machine Learning)は現在大流行

ハードウェアの性能が高まったため、従来は手が届かなかったことが出来るようになったのか、周辺機器の発達で、応用範囲が広がったのか? マタ優秀な人材が画期的な進歩を担って居るとか、企業や産業界や軍からのニーズや資金が有るとか、どんな割合なので御座いますか?

なお日本のAIは、第1本家の英吉利斯(MLを最初に謳った。)、第2本家の亜米利加(AIを謳った。)が、基礎を重視したために、かなりの長期間に亙って停滞した時期に、組み立て工場の産業用ロボットで、実用的に使われていた(今の将棋の駒を動かすロボットに似ているが、それよりも単能的)。ただAI(人工「知能」)というほどの知能が有ったわけでなく、知能としては御菓子の自動製造機に毛が生えた程度のものという見方も出来るやも知れませぬ。

このことは日本の産業界の、基礎研究には金を出さず、儲かることは徹底的に合理化したり開発を進めるという特徴を良く反映して居ました。(マタ、大企業でブルーカラー労働者の仕事を奪うことについて、アメリカほどの社会的抵抗が無いといったことも観察されます。)

この傾向は、今後も続くと思いますか?

>きちんと段取りが出来てこそ有効性が発揮できます

多くの、体系マタはシステム化される前の技術は、「地頭」の良さで成否が分かれますね。適用の最先端分野では、常にそういうものやも知れませぬが。

モンテカルロ法…とは? P4

ブラックボックス - つまり…「なぜ」を説明ぜず(出来ない)、回答だけを返すシステムはそれなりに便利で強力なのですが、実際の運用はちょいと困りものですね。

ランダム・アルゴリズム使用の 配達スケジュール作成 プログラムがあったとします。

問題が起きた時 ⇒ なぜ問題が起きたか顧客に説明できない

基本がランダムなので同じデータでも結果がスケジュール作成の度に違ってくる ⇒ 安定性・再現性が無い

…ので時としてビジネスの場では 難あり なのですな。

モンテカルロ法…とは? P3

> それで、優秀な(応用)数学者達が失業し始めて居ることも想像されます。

いやいや、真逆でしょう。Data Scientistは優秀なら引く手あまたですにゃ。

AI及び、ML(Machine Learning)は現在大流行ですが、それもきちんと段取りが出来てこそ有効性が発揮できます。

理想的な データを玉石混交で放り込んで残りはマシンにお任せ みたいな全自動調理器は夢のまた夢ですう。Deep Learningも同じですね。目的・目標あっての探索です。

> その確率空間の数学的性質を利用して標本(サムプル†)の取り方を大幅に減少させる

ランダム系のアルゴリズムは散弾銃を打つみたいなものですが、やっぱり照準はそれなりに吟味する方が速くて良い結果になるのはと~ぜん。

一番迷惑なのは知らずにバイアスを掛けてしまい テスト時は優等生だけど、汎用性は無し…の悲劇です。まあこれはブラックボックスの宿命ですが。

モンテカルロ法…とは? P2

モンテカルロ法の説明はマスターさんが明快に書かれた通りで、コンピューターの能力が高くなるにつれて、益々使いやすくなってきたことが窺えます。

それで、優秀な(応用)数学者達が失業し始めて居ることも想像されます。

(AIとも関係しているけれども、数学が出来る学生の進路はどう変わって居るのだろうなー。日本社会では殆ど知られていないことなれど、アメリカと日本とでは何十年も前から違って居たなー。特に純粋数学だったが。)
         ____________

(蛇足) その昔日本の統計学(マタは応用数学)の権威が分からなかった画期的論文というのは、モンテカルロ法自体の原理でなくて、その確率空間の数学的性質を利用して標本(サムプル†)の取り方を大幅に減少させる(それにより計算のサイズを節減して実現可能性を増す。)ことを理論的に導いた天才的なもので、当時は、多くの人が必ずしも理論的にも直観的にも、正当な技術として理解マタは信用しにくかったものです。ただ論文の難易度は別として、新技術としては、モンテカルロ法自体と同様に、コロンブスの卵だったことは同じです。

その種の高度な技法は、一部は短期間のうちに常識になったと見られますが、むしろ逆にコンピューターの計算能力の著しい進歩の結果、現代では全く不必要になった可能性が強いやも知れませぬ。
________

† 昔こう書いていた先輩、先人が居たなー。更にその前は「さむぷる」と平仮名だったなー。

モンテカルロ法…とは?

> モンテカルロ法では、学部学生のとき、統計学の日本の権威が分からないと言われた超難解な論文を読んでその画期的なアイディアの正体
> を説明して上げて感謝されたことが有ります。しばし学問の悠久の歴史を感じなくもありませぬ。

正体見たり枯れ尾花…的に正体はえてして解ってしまえば大したことない…の典型ですね。
ランダム系のアルゴリズムは我の大好き分野です。実装は比較的楽で、コンピュータが我が煎餅かじっている間に頑張ってくれますので。(笑)これがコンピュータの正しい使い方ですにゃ。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A2%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%AB%E3%83...

『モンテカルロ法 (モンテカルロほう、Monte Carlo method, MC) とはシミュレーションや数値計算を乱数を用いて行う手法の総称。元々は、中性子が物質中を動き回る様子を探るためにスタニスワフ・ウラムが考案しジョン・フォン・ノイマンにより命名された手法。カジノで有名な国家モナコ公国の4つの地区(カルティ)の1つであるモンテカルロから名付けられた。ランダム法とも呼ばれる。』

…と、小難しい説明がありますが、実際は至って簡単です。「比率 と 確率」が分かれば小学生でも理解できまする。

上記の「島」の面積を実際に計測するならかなりの労働と時間が要ります。

それなりの誤差あってもOKなら衛星・航空写真から図形を物差しで測って近似値を出せます。この場合は何処まで手間を厭わず細かく測れるかが重要になります。図形に凸凹が多過ぎるとお手上げ状態ですね。

ここでモンテカルロ法の登場です。

1.衛星・航空写真を用意する。写真に写った範囲の面積は四角なので精度に準じて面積は測れますね。

2.この写真に_ランダム_に 点 を打っていきます。可能な限り沢山やります。数枚の写真を用意して並列化もできます。 ⇐ コンピュータは大得意です

3.島の面積は (写真の面積)x (島に打たれた点の数 ÷ 点の総数) に_近似_します。島に点が打たれる確率は (島の面積 ÷ 写真の面積) に比例しますので。

(2)を繰り返せば繰り返すほど精度は上がります。

たったこれだけです。これはものすご~くコンピュータに向いた方策ですね。

次は モンテカルロ・ゲーム探索 です

いつもながらの壮挙慶祝

今のマスターさんと、現役時代の愚とがお知り合いになって居たら、愚の学生にももっとゲーム研究する者が出て居たやも知れませぬ。

モンテカルロ法では、学部学生のとき、統計学の日本の権威が分からないと言われた超難解な論文を読んでその画期的なアイディアの正体を説明して上げて感謝されたことが有ります。しばし学問の悠久の歴史を感じなくもありませぬ。

いつものアピール文章

今回は趣向を変えて流行りのモンテカルロ探索に手を出してみます

ですが、絶賛社畜労働中なので、出来合いのパーツを組み合わせてみましょう

1.評価関数は、今や古典(?)の ボナンザ6 から拝借

2.詰将棋探索使用

3.モンテカルロ探索ですが、少々アレンジして…

⇒ プレイアウトは終局まで指さない - ??手程度で打ち切り、優勢な方を 勝ち とします
⇒ 少々深さ優先にバイアスを掛けます

4.クラウドのマシン使用を考慮中 (多分無理)

無明くん P2

>>>今回は会場1Fホールでの現地解説会は行いません。
>>>9Fの部屋(対局会場とは異なります)での別の企画を検討中です。

参加者募集の告知にも詳細不明です。どう考えても

9Fの部屋(対局会場とは異なります)での現地解説会

…の一手しか思いつきません。(笑)

無明くん

健闘を期待します。

さて、今回は「参加者募集のお知らせ」に下記のコメント記載あります。
「解説会」に替わる「別の企画」とは何かな・・・。

>>>今回は会場1Fホールでの現地解説会は行いません。
>>>9Fの部屋(対局会場とは異なります)での別の企画を検討中です。

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