将棋
コンピュータ将棋の研究を行っています。
学習
- Demura, Y. and Kaneko, T. “Initial state diversification for efficient alphazero-style training,” ICGA Journal, 46(2) pp. 40-66. 2024, doi: 10.3233/ICG-240255.
- 将棋81万 (shogi816k): 約81万通りの初期局面集で，将棋の強化学習を加速します
- Kaneko, T. and T. Takizawa “Computer Shogi Tournaments and Techniques,” IEEE Transac- tions on Games, Vol. 11, No. 3, pp. 267–274 (2019), DOI: 10.1109/TG.2019.2939259.
- S. Wan and T. Kaneko. Heterogeneous Multi-Task Learning of Evaluation Functions for Chess and Shogi, ICONIP 2018.
- S. Wan and T. Kaneko. Building Evaluation Functions for Chess and Shogi with Uniformity Regularization Networks, IEEE CIG 2018
- Zhu, H. and T. Kaneko “Comparison of Loss Functions for Training of Deep Neural Networks in Shogi,” in IEEE Technologies and Applications of Artificial Intelligence, pp. 18–23 (2018), DOI: 10.1109/TAAI.2018.00014.
- K. Hoki and T. Kaneko (2014) “Large-Scale Optimization for Evaluation Functions with Minmax Search”, Volume 49, pages 527-568. JAIR
- コンピュータ将棋の評価関数と棋譜を教師とした機械学習. 金子 知適. 人工知能学会誌, (2012), 27(1), pp. 75–82.
棋風
- S. Omori and T. Kaneko: Learning of Evaluation Functions to Realize Playing Styles in Shogi, LNCS, PRICAI. 367-379.
第二回電王戦 (2013)
2013年4月にGPS将棋と三浦八段(当時,現九段)と対局が第二回電王戦第五局で行われました。
- 多数の計算機を活用したゲーム木探索技術の進歩 –三浦弘行八段とGPS将棋 との対局を振り返って– (特集: 現役プロ棋士に勝ち越したコンピュータ将棋 –第2回電王戦，第23回世界コンピュータ将棋選手権速報–) 金子 知適, 田中 哲朗. 情報処理 Vol. 54, No. 9, 914–922.
- 人間に勝つコンピュータ将棋の作り方 技術評論社, 分担執筆
- コンピュータ将棋の進歩 6–プロ棋士に並ぶ– 共立出版, 分担執筆
- 一流プロ棋士と対等に渡り合える将棋プログラムを開発 「第2回電王戦」で注目を集める「GPS将棋」の開発者に聞く ニュートン 12月号 2013 pp. 116-119
- 日経パソコン2013年7月22日 「人間を支援する人工知能を」 pp. 6-7, 2013/9/17 将棋ソフトで棋士破る「人間を支援する人工知能を」
- 2013/6/27 ITPro 世界を元気にする100人 「人間から学び、人間を支援する人工知能を」
- 2013/5/18 土 読売新聞 朝刊11面
- 2013/5/1 水 東京新聞 朝刊 3面