- コンピューター囲碁ソフトについて語るスレ52
470 ：名無し名人[sage]：2017/12/07(木) 02:42:53.96 ID:CByUSJV9 - アルファ将棋については計算資源が同等程度なら専門システムには敵わないが
汎用システムとしては予想以上の成果を出していてすごいという評価になっているようだな
この辺はDLの成果発表でよく見る光景だ
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471 ：名無し名人[sage]：2017/12/07(木) 03:16:28.27 ID:CByUSJV9 - 大雑把にまとめておくと
・NNを用いた将棋ソフトは習甦などの先例があり、DLを用いた将棋ソフトもポナンザ等の先例があるが、
今回のはグーグルが高い技術と多大な計算資源を投じている点が新しく、そのコストに見合う成果が出ている
・アルファ将棋はDL評価関数＋MCTSを採用しており、MCTSがないとR1500~2000程度（思考時間1秒~1分相当）落ちる
・アルファ将棋のDL評価関数のNPSは4万程度、構成は20層で囲碁の半分（学習時間の差に影響している？）
・勝率比較のelmoとのNPSは1000倍程度であり、1000倍のNPS差で同等程度の結果を出しているのはすごいが、
もともと評価関数の計算量が1000倍以上重いので、トレードオフでバランスしている状況
・評価値900点で打ち切っているため、中盤までの判定決着による勝率評価になっており、
NPSが低いと不利になる終盤の情報が入っていない（決着までの勝率では既存ソフトに大きく負け越す？）
・学習時と対局時の計算資源が不平等であるため、どちらかを揃えての比較では専門システムには及ばない
・学習部や探索部にはまだまだ改善の余地があり、将来的には大きく期待できる技術である（DL勢がんばれ）
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473 ：名無し名人[sage]：2017/12/07(木) 04:02:11.72 ID:CByUSJV9 - >>472
囲碁でクソだと言われていた評価関数を使わないMCTSはもう使われていない
今グーグルが使っているMCTSはクソだと言われていたものとは名前は同じだが全くの別物
ただ今のMCTSも優れているのかどうかは比較検証がないので何とも言えない
論文のデータは全く別のものを比較するというやってはいけないことをやっているので参考にならない
MCTSの弱点とされている終盤のデータもないし
DL系の重い評価関数であっても将棋に限定すればもっといい探索方法はあるだろうというのが大方の見方
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