日本語の記事は、掲載誌によって（例えばビジネス誌や日経新聞とかで将棋を参考にした経営が云々とか）、外野の偉そうなおっさんがめちゃくちゃ古いソースでテキトーに語ることがあるので要注意です。 おそらく、 Deep Blue が 1990年代にカスパロフに勝利した後しばらく advanced chess が最適みたいにカスパロフ本人界隈で言及されていた話、ほとんど 1990年代で終了の話題（もしくはその引用）だと思います。 ちなみに、囲碁では、 AlphaGo が人間を圧倒した後に、 Google が中国で囲碁イベントで人と AI の組み合わせとか、人間側がトッププロの合議制 vs AI とか、いろいろ試してみたが、従来型のトップ個人 vs. AI 以外の企画はほとんどかなり低レベルになっちゃった印象です。合議なら合議を本気で突き詰めないといけないし、 AI を人間が操るなら、 AI の特性を人間が完璧に把握するのが最低限の必要条件。 F1 ドライバーがドライビングを仕事にして人生のかなりの割合を費やすみたいなレベルで頑張らないと、 AI 単独と比較して邪魔にしかならない印象を持っています。なにも載せずに走る超有能な馬 vs. めちゃくちゃ重く戦略的にも有害なジョッキーを載せている馬のイメージだと思います。 棋力的には、チェスでは 2000年まであたりとか、将棋で言えば電王戦で佐藤天彦当時名人が負けた年くらいまでなら、なんとか「人間が指し手についても主体的に考える」っていうような人間の介在が現実的だったと思いますが、現在では、谷合先生のコメントの通り、「メタ的に」 AI を補助するようなプログラマー的な役割に人間の介在のメリットは限定されると思います。つまり、（AI のアルゴリズムなどに詳しくない）棋士ができる貢献はほぼ皆無でしょう。
Google さんが AlphaZero コンペに出してくれないんですよね。。。囲碁でも。 想像するに、めちゃくちゃ TPU を使いまくらないと実力が発揮できず、本動画で紹介されている統一ハードでの大会では チェスだと StockFish とか、将棋でも日本のエンジニアの開発した AI にかなり分が悪いと思っているんじゃないですかね。結構多くのプログラマーの方々は、 Google 側の一方的な秘密の実験結果のみで論文発表されちゃってめちゃくちゃ不公平だと不満を持っていらっしゃると思いますね。
@@ya7855 AlphaGo Zero 論文出版当時 Twitter でバズっていましたが、 囲碁と将棋 AI 両方開発なさる山口さんの推定とかによれば、「数時間の学習」も山口さんの学習環境だと数千年とかだったと記憶しています。（桁が間違えているかもしれませんが、ともかくとんでもない長い時間であることは間違いない）んで、これは、評価関数の学習のみの話で、現場での読み（MCTS モンテカルロ木探索）に使う計算資源についても、 Google はすごいハードだと理解しています。まぁ、とはいえ、 DL 系はウエイトは読みよりは評価関数の圧倒的近似精度っていう特徴はありますね。少なくとも囲碁では、DL 系はすごく浅い読みでもとんでもなく強いです。
面白かったです❗️
将棋AIについて詳しくはありませんが、分かりやすい解説で雰囲気だけでもおもしろさが伝わってきました！
谷合先生は準レギュラーになってほしい
谷合先生って良い人感溢れ出すぎだよね？？なんかスゴい好きだわ
めちゃくちゃ分かりやすかったです。
角打ちからの91玉は痺れました。
すげー！
めっちゃ引き込まれる内容でした！
将棋は10分切れ負けだったり1手10秒だったりの時間制限を課した上で勝負するのが普通だけど、コンピュータで競わせる場合はそこに消費電力の制限（10kJ切れ負けとか1手1Jとか）を加えてみたらどうなるんだろう
谷合先生好きやから沢山コラボしてくれて嬉しい！！
これがほんとの谷AIか…
人間とAIの協力はほんとに期待してる
AIの手を人間の棋士が真似するとしても、解釈の仕方によって人それぞれに違いが出てくるというのは面白いですね。
ハードウェア統一戦は興味深いですね。他の大会だとDL系はA100×8基という約1000万円の化物GPU使ってる事が多くて、NNUE系のCPUの10倍ぐらい高価なのはさすがにずるくない？って思ってました。両者が市販レベルでのハイエンドPCで戦ったらどうなるのか楽しみです。
どの程度「学術的に」興味深いかは微妙とも思います。（後述）
エンタメと割り切れば、従来と別のエンタメという意味で確かに大変興味深いです。
今大会にツッコミを入れるとすれば、 Galleria が一般の PC と比較すれば CPU, GPU どちらもすごいものを積んでいることは確かだと思いますが、もしかしたら１０００万円の話の逆に DL 勢からすると GPU が相対的にしょぼすぎると感じられる構成だったりするかもしれません。ニコニコ当時の電王戦が最低限フェアっぽく感じられたとすれば、当時の AI がすべて CPU で動いていたっていうのはあったと思います。とはいえ、当時でさえ、並列処理が売りの AI についてはほとんど売りがなくなるっていう感覚はあったんじゃないかとも思います。
結局、学術的な面白さを本気で追求するなら、
今大会や電王戦のようにハード会社をスポンサーにつけたいというのであれば難しいんでしょうが、
「ハード価格統一戦」にするほうが、決められた予算の中で各自が自由に自分の好きなハードを選択できるって感じにするのが良いと思います。
各時代ごとの最適ソフトとハードのペアを追求する という趣旨になります。
@@decidrophob ハード統一戦がフェアだとは一言も言っていません。ただ単にハードの違いによって従来の大会と結果がどの程度変わるのかに興味があるだけです。その結果によってハードの及ぼす影響の程度も分かるので、真に公平な条件を探る上でも有用だと思います。また単にハード価格を同じにすれば公平だとも思いません。
@@decidrophob 結局dlshogiは不参加でしたね。がっかりです。ハードウェア統一戦で使用されているCPUとGPUを比較すると金額面ではGPUの方が3倍ほど高価なんですが、それでもまだDL系不利と見ているんでしょう。つまり「ハード価格統一戦」も結果は明らかですね。
負けてもいいので参加してほしかった。DL系がハードの性能でゴリ押すだけではないという所を見せてほしかったです。
@@gioru6275 そうでしたか。
囲碁では GPU 勢と太刀打ちできる CPU 勢はほぼ皆無に見えるので、状況はかなり異なりますね。
勝敗以外でちゃんと棋譜を咀嚼できる実力が人間に備わったときに DL 勢の参加、ハードウェア統一のルール改定などなどが期待できるかもしれません。
現状では不戦敗という勝敗をもってして、
すごく大雑把に言えば、現状のコンピュータハード環境では、将棋では相当程度「読みで直感を代替できる」とでも暫定的に解釈しておくのが良さそうに感じます。
GPU は CPU と比較すると伸びしろがめちゃくちゃ大きそうに思うので、囲碁、将棋、他の様々なタスクでの両者の相対的力関係、重要度は今後も継続的に注視していくのが良さそうです。
大変貴重な情報をレスで教えてくださり、誠にありがとうございました。
ワールドカップのハイライトの動画にヨビノリの視聴者はこのチャンネルも見てますって書いてあって笑った
どっちも丸いボールだからか
22:38
ここ好き
谷合先生お茶目w
いわゆる将棋AIの研究はもちろんですが、本当に研究してほしいのは「人間はどうやって次の1手を選んでいるか？」だなぁと思いました。
以前は視線の動きなどパターン認識から研究が進んでいたのですが、もっと深掘りできる気がします。
四間飛車に”躾ける”が受けましたw
5年前に名人に勝ったソフトが今は27位くらいらしいですね
で、最近の強いソフトだとそれに99％勝てるくらいだとか
elmo囲いとか、いかにも令和って感じの名前で良いですね
プレリュードとノクターン…さっすが、ピアノ奏者だけあってオシャレですね！
その次はセレナーデとかが続いて、最後はレクイエムなのでしょうか？笑
これは嬉しい動画
5:18 現時点のAIの振り飛車に対する評価は過小ではないかと他の開発者の方も話していました（最初に下がった評価値が手を進めると戻ることがしばしばある）
やねうらおさんとかが言ってましたね！
AIにとっては単純に飛車を振ると、その時点で『後手を引いた』という評価でしょ。飛車の位置に価値を見出すようになれば数値にも反映されるでしょうね。
@@今西望 初形で飛車の筋を自由に選べるようにしたらAIはどこに飛車を置くのか気になりますね。そんなルールはないですし、そもそも現在のAIが評価してる基準も初形があるからこそでしょうからそんな検証をしても意味は無いと思いますが。
@@今西望 そんな単純な言語化はできないと思います。
確か最新 AI では角道を開ける初手も評価値が低かった記憶がある。
そもそも、すごく昔の Bonanza からの評価関数の基本の３駒関係っていうのは飛車どころかすべての駒の位置が考慮されているんじゃないですかね？
谷合先生がヨビノリの方見るたびに、何故か目線を谷合先生からカメラに逸れてて笑っちゃう
AIは居飛車から学習を始めるから居飛車の勝率が上がる
振り飛車から学習を始めたAIは居飛車AIと互角の勝負をするとも聞いたが最近はどうなったのだろうか・・・
常々AIと人間の合議とかいうことを考えていたので、AIと人間とのタッグというお話に興味を持ちました
DLshogi with heroz は、ポナンザの後継ですかね。ポナンザの開発者はheroz退職して自動運転やってるようですが、将棋AI界隈が今後どう進んでいくのか色々と楽しみです。
URL を直接貼り付けるとコメントできないことが多いので、ソースは省略しますが、
heroz 公式の棋神の説明ページを読む限りでも、
dlshogi は川島 馨（PN:山岡忠夫※1）さんが開発されている AI でして、これに GPU 関連計算資源で Heroz が協力している っていう状態だと思います。
技術的にも、AI 会社として、おそらく Deep Learning の効果測定をしたいと考えていると思うので、人間のプログラマがものすごくたくさんの工夫を加えちゃっている Ponanza は、それをベースに開発を開始しちゃうと DL それ自体の効果測定に適さないと思います。
(DL を将棋 AI に適用しようと考えていた当初は山本一成さんも Heroz リード・エンジニアとして Ponanza ベースにいろいろやっていましたが、 dlshogi とは別名称です）
卓球のダブルのように2人の人間が交互に将棋を打ったり人間とAIが交互に打つなどの企画とかおもしろうそうですね。
藤井五冠は四六時中将棋を考えていて、まさに将棋特化！って感じの天才だけど、谷合先生も天才度では負けていないと思います。
多くの棋士は将棋特化の天才秀才ですが、谷合先生は色んなことに興味がある天才なんだなってすごく思います。
9:20 映画ではあるが、「スターウォーズ」で、R2D2の言語を翻訳し意図を人間に伝え、人間との仲介をするC3POの役割がしっかり設定されているのは、今後の課題と方向性として示唆的と思います。
谷合先生、ひょうひょうとしていて大ファンです！コンピュータ将棋と棋士のペア戦のタイトル戦ができたとして、そこに出て勝って欲しい。
谷合先生の印象に残ってる手 深すぎるな
しつけが足りないは笑いました＾＾
ハード/ソフト/筋のはなし、大変興味深く面白かったです。こんな話いいですね。
５９角や１１王、藤井竜王ならやるだろうか
スライド金はカッコいい!w 好きですw
「子供の運動会の応援」と比較すると、かなり現場でのコミットメントの重要度が高いと理解しています。
14:50 ニコニコ時代の電王戦などと異なり、かなりの程度直前まで微調整できる大会がほとんどですよね？
なので、やねうら王 が優勝した大会では、相手によって千日手狙いのウエイトを上げる みたいなパラメータ調整を現場でプログラマーの方がやっていらっしゃったと理解しています。
電竜戦、今日明日でやってるのか！
しかもYou Tubeで観れる！
観なきゃ♪
将棋AI
・プロ棋士自作の将棋AIと戦ったら色々とヤバかった → ua-cam.com/video/2Vl6Ao4GaSQ/v-deo.html
・将棋AIはどこまで進んでいるのか → 本動画
まったくのゼロからAIに将棋をやらせても角換わりや相掛かりといった定跡にたどり着くのか気になる
香川さん命名の谷AIが優勝することを切に願ってます
ニコ生公式のアンケートで谷合先生のニックネームを募り、谷AIが1位に選ばれていましたけど、それより香川さんの方が先なんですかね
香川さんがその放送をご覧になったのかと思ってました
Alphaの強さや分類、またMuZeroの現状や展望などについても教えてもらいたいです！
んぬえとかも好きですね、全部好きですね
どうせならIntel対AMDとかの対抗戦やってほしい
将棋の世界はＡＩと人間との関わり方を先取りしているようで実に興味深いです。
囲碁と異なり、将棋はまだNNUE系が勢力を保っているというところが興味深かったです。
チェスと将棋は DL 系が登場する前の AI が既に人間を遥かに凌駕していました。本動画でも最低限言及しても良かったと思いますが、そこに突如 Google DeepMind の AlphaZero が Google の実験条件では従来の SOTA (state of the art) AI を圧倒しました。AlphaZero は大会にも出場しなければ、オープンソースでもないので、その後の DL 系は AlphaZero の論文を参考にしながら設計されているといえると思います。
つまり DL 系が後発勢です。
囲碁では、将棋の NNUE 勢に相当する人間を凌駕するようなレーティングの AI は DeepMind の AlphaGo より前には存在していません。AlphaGo のコア技術は、従来の MCTS (Monte-Carlo Tree Search) に加えて 強化学習 と Deep Learning の２つだと思います。なので、AlphaGo 以降では、 NNUE みたいな DL 以外の評価関数で本気で強化学習させて DL 系を超えるっていうのは大変面白いリサーチ・アジェンダであると思いますが、確かに、私の知識の範囲内でも、 DL にかなり独自の工夫を加えるっていうレベルの AI 開発（Katago とか）はありつつも、 DL 以外の評価関数でガチ勢で結果を残している事例は知りませんね。
では、 NNUE みたいなのは囲碁では可能性は薄いのでしょうか？囲碁でも、将棋の詰将棋と多少のアナロジーが成立するような詰碁という概念もあり、そこでは、盤面全体を把握する GPU 的な評価よりは部分的な深い読みが明らかに優先されることもあるので、「原理的には」 alpha-beta 法とかみたいな手法も駆使できたほうが効率ははるかに良いとは思います。実際人間は AI と比較すると圧倒的に計算資源が不足している頭脳でかなりの棋力を達成できているのは、 DL 系よりはるかに効率的なヒューリスティクスによるところが大きいと思います。次世代囲碁 AI は、 DL 以上に人間の思考を参考にする可能性はかなりあると思います。現状囲碁 AI で DL 系ばかりが活躍できているのは、単にプログラマーのキャリア選択によるところが大きいかもしれません。有能なプログラマーが DL 以外の評価も組み込んで本気で AI 開発する難易度が高すぎそうです。 5~10年後はどうなっているか誰もわからないと思います。
自分で将棋AIを作るって凄すぎます。どれだけAIの研究やプログラミングの経験があるんでしょうか。コーディングにどれくらい時間をかけられたのかも知りたいです。プログラマーですが私ならコーディングに２年はかかりそう。
将棋でいうと、大天才「やねうら王」先生を中心に強化学習系のパラダイムがソースもオープンソース、手法も書籍を筆頭としたわかりやすい様々な形式で解説されています。 Ponanza などが活躍していたプログラマー個人個人が独立・秘密裏に職人芸的なパラメータ調整していた時代は、それこそ寝る間も惜しんでコーディングされていたようです。これと比較すると、現状の強化学習パラダイムでプログラミングする限りは、手法の学習にかかる時間と比較して、コーディング単体ではそれほど時間はかからないと推察されます。
そもそも、「やねうら王チルドレン」と呼ばれる将棋プログラムなどのようなオープンソース開発でのコーディング単体の時間の評価ってどうするんでしょうね？
谷合先生は右玉党のイメージでした。右玉AI見てみたいです笑
この動画を取られた時期がいつごろかわかりませんが
最近はまた角換わりがトレンドになってないですかね
スマホのAI将棋で入門編で勝って喜んでいたけど、棋士レベルのAI将棋は人間に勝っている、優秀な生き物みたいで面白いですね。果てしない世界！
遠からずAIが人類にとって代わるだろうが
AI時代最大の問題はエントロピーの急激な増大
エントロピーをコントロールできなければAIの時代は短い
ではそのあと人類は復活できるのか
コンピューター同士の対戦の場合、評価値判定はどのソフトを使うんだろう？（笑）
20:04 ちなみにCore i9 12900Kは私も使ってます。(^o^)／ GPUはRTX 3080、メモリはDDR5 64GBですけど。
囲碁の方ではすごいAIがあるようですね？ルールも教えてないのに無敵だとか
だったら中将棋の達人AIも可能でしょうか？
難しすぎて理解できない部分もあったけど
将棋について話しているってことはわかりました！
チェスでは人間とAIの協力みたいな大会ありませんでしたっけ。囲碁とは違いalpha~~みたいのが強いわけではないんですね。となると、囲碁のダイレクト33みたいに将棋AIが新手を発見するのはこれからなのでしょうか。あと、藤井八冠がamdのcmに出ている理由がわかりましたw 次はnvidiaですかねw
人間とAIのタッグってヒカルの碁みたいでいいね
AIも大事やけど基礎が出来てないひとはまず無理です。ある程度の作法や指す仕草も絶対に必要やと思います。
谷合先生のソフト命名、是非”Encore”でお願いします
53の歩が光で反射してて見えにくくなってるのがずっと気になって話が頭に入ってこなかったぜ！
人とAIの組み合わせが一番勝率が良かったって記事を以前見た気がするんだけどチェスだったのかなぁ
日本語の記事は、掲載誌によって（例えばビジネス誌や日経新聞とかで将棋を参考にした経営が云々とか）、外野の偉そうなおっさんがめちゃくちゃ古いソースでテキトーに語ることがあるので要注意です。
おそらく、 Deep Blue が 1990年代にカスパロフに勝利した後しばらく advanced chess が最適みたいにカスパロフ本人界隈で言及されていた話、ほとんど 1990年代で終了の話題（もしくはその引用）だと思います。
ちなみに、囲碁では、 AlphaGo が人間を圧倒した後に、 Google が中国で囲碁イベントで人と AI の組み合わせとか、人間側がトッププロの合議制 vs AI とか、いろいろ試してみたが、従来型のトップ個人 vs. AI 以外の企画はほとんどかなり低レベルになっちゃった印象です。合議なら合議を本気で突き詰めないといけないし、 AI を人間が操るなら、 AI の特性を人間が完璧に把握するのが最低限の必要条件。 F1 ドライバーがドライビングを仕事にして人生のかなりの割合を費やすみたいなレベルで頑張らないと、 AI 単独と比較して邪魔にしかならない印象を持っています。なにも載せずに走る超有能な馬 vs. めちゃくちゃ重く戦略的にも有害なジョッキーを載せている馬のイメージだと思います。
棋力的には、チェスでは 2000年まであたりとか、将棋で言えば電王戦で佐藤天彦当時名人が負けた年くらいまでなら、なんとか「人間が指し手についても主体的に考える」っていうような人間の介在が現実的だったと思いますが、現在では、谷合先生のコメントの通り、「メタ的に」 AI を補助するようなプログラマー的な役割に人間の介在のメリットは限定されると思います。つまり、（AI のアルゴリズムなどに詳しくない）棋士ができる貢献はほぼ皆無でしょう。
谷AIが登録名じゃなかったｗ
そのうち優勝しそうだな谷合
XAI(説明可能なAI)の研究を大学でやってるんですけど将棋の手についてなんでその手を打ったのか説明してくれる方法全く思いつかない。
結局なんでその手なのかはそれを見た人次第でいいじゃんって思ってしまった。
ちなみにチェスにはいくつか既存研究があり、これらは将棋にも適用できると思います。SARFAという手法が代表的です。
decode chess というサイトがXAIとしてあって、面白かったです
おぼろげな記憶では、将棋では Qhapaq 開発者の方がこれ系統の研究をかなり進めていらっしゃると思います。
確かアルファとかZEROとか凄いのがあるそうですが
よびのりさんって優秀な聞き手だなと思った。知ってることは沢山あるけど、あえて谷合先生に語らせてみたり、知らないふりをしてみたり。逆に知っていても多く語ると誤ったことを言ってしまう可能性もあるから計算されている。プロの先生が話すことは信憑性も高い。
人間とAIのタッグ戦か。
まさにノーゲームノーライフの空白だな。
藤井聡太が人間で参戦したらどうなる！？圧勝でソフトやハードを破壊する可能性も！？全宇宙も破壊！？
最近相掛かり全然出てこないよな。逆に角換わりすごい流行ってるイメージ
現代相掛かりは「後出し」が重要で、後手の指し手を見てから先手は相性のいい形を組みに行くのが方針です。逆に言えば、後手から変化していくことが多いので先手はかなり網羅的な研究が必要だと思います。藤井竜王が永瀬王座に△6四歩取らせで勝利してから局数が減ってる印象。
一方で角換わりは先手から仕掛けるのが基本で、玉の位置やタイミングも先手は選択肢があるので再び流行してる印象。
Ryzen Threadripper PRO 5995WX 使ってみたら変わるんかなぁ
谷合四段は去年のPyConJPの基調講演したんですよね。
最近はDL系が将棋AIの主流になりつつあるのですね。
あとNNUE系はCPU使用率が高く、DL系がGPU使用率が高いというのはちょっと興味深いです。
なんでDLshogiは統一ハード戦でないの？
alpha zeroと今の最強将棋ソフトの戦い見たい。
Google さんが AlphaZero コンペに出してくれないんですよね。。。囲碁でも。
想像するに、めちゃくちゃ TPU を使いまくらないと実力が発揮できず、本動画で紹介されている統一ハードでの大会では チェスだと StockFish とか、将棋でも日本のエンジニアの開発した AI にかなり分が悪いと思っているんじゃないですかね。結構多くのプログラマーの方々は、 Google 側の一方的な秘密の実験結果のみで論文発表されちゃってめちゃくちゃ不公平だと不満を持っていらっしゃると思いますね。
@@decidrophob なるほど、参考になります。ありがとうございます。
やねうらさんがめちゃくちゃリソースに物言わせてんじゃないか説唱えてましたし、実際そうなんでしょうね。Googleなら使える資産は数桁増えるだろうからElmoに勝ったと言ってもアルゴリズムの力なのかは結構怪しい気はしますね。
でも世間に発表されるのは「数時間の学習で最強の将棋ソフトを圧倒した」という面のみですもんね、、、。
@@ya7855 AlphaGo Zero 論文出版当時 Twitter でバズっていましたが、 囲碁と将棋 AI 両方開発なさる山口さんの推定とかによれば、「数時間の学習」も山口さんの学習環境だと数千年とかだったと記憶しています。（桁が間違えているかもしれませんが、ともかくとんでもない長い時間であることは間違いない）んで、これは、評価関数の学習のみの話で、現場での読み（MCTS モンテカルロ木探索）に使う計算資源についても、 Google はすごいハードだと理解しています。まぁ、とはいえ、 DL 系はウエイトは読みよりは評価関数の圧倒的近似精度っていう特徴はありますね。少なくとも囲碁では、DL 系はすごく浅い読みでもとんでもなく強いです。
マグネットの大盤自分で買ったは草
谷合先生、星野源に似てる…
右脳と左脳を組み合わせたソフトウェアが出てくるのか！？
4九角は絶対指せない…
AIによる日本人幼児化計画は粛々と進行している
AIが進んで振り飛車した瞬間に勝率1％になったらおもろい
例えばチェスだと AlphaZero 同士で対局させたら先手勝率が圧倒的じゃないかな。
将棋も既にトッププロの間では先手の勝率がかなり高いし、トップ AI 同士でも先手勝率がかなり高いはず。（なので、大会では先後入れ替えの２局ずつで争う）
全く同様に、発展が進めば振り飛車の不利度合いがどんどん増加していっても不思議でない。（真逆に、むしろ振り飛車がかなり必勝っていうのも可能性としてはあり得る）
一瞬豊島将之にみえた
たくみ先生、物理の電磁気の解説お願いします
あれから2年経った事に投了
おもしれぇ…。
うぽつです＿|＼○＿！!
やべーー
ドングリ講師か、弱いんだよな 🐈
2000年頃にＡＩ将棋を買って遊んだことあるけど既にプロより強いと思ったよ。
過去ソフトを実際にプレイしてみれば分かるよね。
水匠４改インチキをしている。こちら角おちで水匠１分切れ設定でやってどうもおかしいとおもってストップウオッチを使ってやったら水匠４改一分１５秒以上使っているのに一分いないで戦い続ける。そして残り時間０になっても水匠４改試合を続けて負けを認めない。これはいんちきです。
名前、谷AIじゃないのか
Googleのアルファ0
God谷合
ヒソカ活動
よびのり半端ないって。棋士の谷合動画に出せるコネあるやつほかに中村太地か藤森ぐらいやん。言っといてやできるんやったら。
しつけワロタ
ua-cam.com/video/b1hSHO5jYEI/v-deo.html
コメ欄にヨビノリさん！二年前
いつまでカプリティオのチャンネル出てんだよ
なんで手を叩くんだ？何の意味があるの？
振り飛車は、角道を止める1手。敵の飛先交換を阻止する1手。そして飛車を振る1手。闘う前から3手損では指せないでしょう。AIはそれを評価して、飛車を振らないんでしょ。今は1手損角換わりや、角道を止めない振り飛車など、理屈の通らない事が流行っているが、やがて本性が見えてくると、けったいな戦法は消滅するでしょう。AIは全手探索と言っているが、意味が分かってる？ 2分木としても指す毎に倍々ゲームだよ。それは本筋だけの話。変化の数も多いよ。そして実際にはｎ分木が多い。爆発現象では説明できない。脳内で、変化も調べながら、本筋を5手も読めば、多分狂ってしまうね。だから読んでいる手数は多寡が知れているだろう。それも全手じゃないよ。数手、4手か5手くらいを中心に読んでいるだけ。それだけでも本格的に調べると途方もない時間がかかる。だからAIは、所々、良いとこ取りして読んでいるに過ぎない。棋士は訓練されているので、本手臭い手を嗅ぎ分ける力があるだろう。AIに、鼻が付いているのは見た事なし。まあこれ位にしておこう。棋士がAIを恐れる根拠が分からない。と言う事。