トップページ > 将棋・チェス > 2013年09月30日 > y33t8L5G

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名無し名人
【電王戦】プロ棋士 vs コンピュータ将棋 Part177

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【電王戦】プロ棋士 vs コンピュータ将棋 Part177
939 :名無し名人[sage]:2013/09/30(月) 00:43:10.26 ID:y33t8L5G
>>932
だから、間違いもあると初めに断っているだろ?
何もかも違うと言うなら、少なくとも私言っていることが大筋で
間違いだと言うことですよね。その点を具体的に教えて欲しい。

>>意味不明。当時のソフトはヒューリスティックスを用いて枝刈りをしたmin-max(というかnegascout)です。

まず全文を読んでいただきたいが、私がミニマックス法と呼んでるのは
ミニマックス探索が構成するゲーム木の構成を積極的に変化させないような、
より深いミニマックス探索の近似法をそう呼んでいる。

当時の探索手法は枝切りによって、より深いミニマックス探索によって
構成されるゲーム木とは異なるものになっていた。

故に深いミニマックス探索の近似を目的としていないのでそう呼んでいる。

ボナンザは、その様な試み(ミニマックス探索を近似を目的としないヒューテリクス)を
ある意味で全否定した点が凄いと言っている。

ただし、それが評価関数の問題なのかどうかは分からない。

しかし、ボナンザ以前の時代ぐらいの積極的な枝切りは、
現在はされていないと思うのでボナンザがもたらした
影響は凄まじいと思っている。
【電王戦】プロ棋士 vs コンピュータ将棋 Part177
976 :名無し名人[sage]:2013/09/30(月) 21:47:50.90 ID:y33t8L5G
>>943

>滅茶苦茶だなあ。min-max探索何もわかってねえじゃん。
>将棋ソフトはすべてmin-max探索をしている。

これについても全文を読んでいただきたいところだが、
私は、>>882までは狭義の意味でのミニマックス探索を
言っている。

つまり、全くカットのないミニマックス探索である。

そして、全くカットのないミニマックス探索は、
αβ探索と等価な結果が得られることは言うまでもない。

そして、>>883以降はαβ探索で得られるゲーム木を近似する
ような探索をミニマックス法と呼んでいる。

これで、私の言うところのミニマックス法の定義が分かって
頂けたと思うが、

>>前向き枝刈りの有無を言いたいんなら、それはmin-maxを
>>していないんじゃなくて、「積極的に枝刈りをしている」
>>といえばいい。

前向き枝きりの結果、カットあり探索がカットなし探索で
構成されるゲーム木を近似できるように設計していないなら、
それは私が呼ぶところのミニマックス法ではない。
【電王戦】プロ棋士 vs コンピュータ将棋 Part177
977 :名無し名人[sage]:2013/09/30(月) 21:49:46.86 ID:y33t8L5G
>>944
>>ヒューリスティックスは何で入れてるかわかるか?
>>「人間的にどう見ても最善手じゃない手だろうという」手を切り捨てることで、
>>min-max木をより深く読んでいるだけだよおバカさん。
>>min-max探索を近似しないどころか、より深く読んで正確にしようとしてんの。

そうつまり、当時如何に悪手を切るかと言う点に重きが置かれており、
カットなし探索で構成されるゲーム木を近似すると言う考えはなかった。
そんなことをやったところで強くなる保証はなかったし、無駄な手を
読んでしまうと考えられていたからである。

しかし、ボナンザは探索はミニマックス探索(αβ探索)におけるα値を
可能な限り残すように設計することが望ましく、評価関数自体をその様に
設計すべきであることを示した。

機械学習よりも上記の点が重要だと私は思っています。

これは、ボナンザは評価関数の精度の一言で片付く問題ではない。

言い換えれば、ボナンザ以前は「次の一手問題」の正答率を上げる
ようにするにはどの様な枝切りが望ましいかを考えられていたのが、
ボナンザ以降は「次の一手問題」の正答率を上げるには、どの様な
項目を評価関数に加えれば良いか?そして、上手くα値を残すには、
どの様なカットが望ましいかが考えられるようになったと言える。
【電王戦】プロ棋士 vs コンピュータ将棋 Part177
978 :名無し名人[sage]:2013/09/30(月) 21:53:18.06 ID:y33t8L5G
>>944
>>されとるわバーカ
>>ponanzaやBlunderはめちゃくちゃ積極的に前向き枝刈りをしている。
>>Bonanzaは評価関数を正確にしただけ。

言い方が悪かった。私の言うところの積極的枝切りはゲーム木の
構成を『積極的に』変えてしまうような枝切りをそう呼んでいる。

実現確率探索自体は、α値を残すことを目的にしていない
(起こりそうにない手順をカットすることを目的にしている)ので、
強い実現確率探索自体はその様な探索だと言えるし、ツツカナ
とかの探索方法も同様のことが言える。

ですが、Blunderは置いといたとしてもponanzaはα値を
無視するようなカットはしていないと思う。

少なくとも、他のソフトもα値は軽視していない。


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