囲碁プログラム 彩の仕組み
山下 宏
2008年9月4日
FIT2008
モンテカルロ法の衝撃
1996年
2007年
2007年
2008年
囲碁プログラム「彩」を作りはじめる
GnuGoがKGSで6級、彩は8級
10月にモンテカルロ法に移行
2月、モンテカルロ法の彩が3級に
12年かけてGnuGoにすら届かなかったのが4ヶ
月でGnuGoを遥かに追い越した！
従来の人間の思考の真似をしていたプログ
ラマには大ショック
モンテカルロ法の仕組み
１．乱数で黒石、白石を交互に置く
２．打つ場所がなくなったら終了
３．点数を計算する
４．１. － ３. を何度も繰り返す
（実際のサンプルを表示）
シンプルな評価関数
人間の知識が少ない
泥臭い作業は不要！
人間の棋譜から特長を学習
好形、悪形の認識
相手の直前の手からの距離
大量の単純な計算を繰り返すことで正確な
評価が可能
コンピュータらしい方法
パターンを利用して乱数を賢くする
３ｘ３のパターンを学習
人間の棋譜から統計を取る
着手確率を求める
高確率
低確率
黒石の着手確率
数値が大きいほど着手確率が高い
パターンを利用したサンプル
サンプルを再生
局面評価の結果
単純な乱数
黒いほど黒の陣地になりやすい
白いほど白の陣地になりやすい
パターンを利用
局面評価の結果（極端な例）
単純な乱数
パターンを利用
単純な乱数は上下の黒石が接続しているのが分かってない
パターンを利用した方がより正しく局面を理解している
9路盤と19路盤での違い
探索速度
 9路盤 6300 playout/秒 Core Duo 1.83GHz
19路番 1600 playout/秒 1 coreのみで
それほど速いわけではない
9路盤では枝刈しなくてもそこそこ強いものが
作れる
19路盤では可能な手の数が多いため「手を
しぼる」作業を行わないとあまり強くできない。
19路盤での候補手の選択方法
3x3のパターン
盤の端からの距離での確率
直前の相手の手からの距離
2手前の自分の手との距離
連の死活探索の結果
「死んだ」石が動き出す確率を極端に下げる
上位20手程度だけを探索
時間をかけると強くなる？
レーティング（強さを点数化）
100点で1段差
100点上がると勝率は0.64上昇
2倍の思考時間を使うとレーティングは
将棋 63点上昇（将棋プログラムYSSの場合)
囲碁 65点上昇（囲碁プログラム彩の場合)
囲碁も将棋も同じ程度強くなる
しかし並列化した場合は…？
並列化がしやすい
将棋
αβ法は並列効率が悪い
囲碁
モンテカルロ法は並列効果がよい！
将棋よりも囲碁も方が先に？！
モンテカルロ法が本格的になって１年で９路
でプロに近いレベルに
２年でプロに１９路で８子で勝利
８コアで。コア数が４倍になれば１子減る？
将棋は2010年に名人に勝つ？予想
このペースで進むなら将棋よりも先に囲碁の
方が名人に勝ってしまうかも

将棋プログラム「YSS」について

将棋プログラム「YSS」について

KUCT - Tsuruoka Lab.

ベッドサイドでの 血液ガスの読み方