ディープラーニングを超える将棋、囲碁の開発相談 ->画像>1枚

今考えている計画は囲碁、将棋の評価値を重力場理論を利用して計算するAIです。
これを実現する為には重力場理論を扱えるプログラマーの協力が必要と考えます。

そこでどうしたらそのような人材と出会えるのか？
話だけでも聞いてもらい、どのくらいの費用や労力がかかるものなのか？　を聞きたいです。

誰でもいいのでとりあえず何かアドバイスを下さい。
「〇〇円出したら引き受けるぞ！」でも構いません。
「諦めろ」以外のお言葉を下さい。

アルゴリズムは既に出来ているので直ぐにでも作業は進められます。
これによりディープラーニングを超える成果が出ると思っています。
ディープラーニングはどうしても荒さが残ってしまう技術だからです。
重力場理論は完成されていて、僅かな誤差も発生しません。
なので後者を基礎とした評価値の方が高精細となります。

将棋、囲碁、チェスの重力場理論を使用した計算アルゴリズムのPFD
http://ichinarisoft.com/png/31igo/syougiv4.pdf
http://ichinarisoft.com/png/31igo/igov5.pdf
http://ichinarisoft.com/png/31igo/chessv4.pdf

例えばクラウドファンディングでこの企画を立て、費用を集め、大会に出場する案もあります。
その為にはプログラマーの人材を確保しておかねばなりません。

100倍の重力で修行するといい
オラも昔やった

twitterの優秀な人に聞いた方な良さそう

作ればいいいじゃん
何が障害なの？

現在の障害は、重力場理論を扱ってプログラミングできる人材が確保できない事です。
私には到底できません。
なので出来る人（出来そうな人）からこの計画に対してのコメントが欲しいのです。

時給１万で募集すれば良いんじゃないか？

こんなところにアイディア書いて募集してる時点で他の誰かがやり始めているとか考えないのか？
そいつらの開発を追い越すなら100倍の給料が必要だ

このアイディア、もしくは公開している私のアルゴリズムを誰かが勝手に使用して
大会に出たいのであれば出ればいいと思う。
発案者として仲間に入れてほしいが、それよりも実現されることを優先する。
私が生きている間にそれすら訪れないと言うのはとても残念な事なのです。
だから、誰か協力してください。

Googleとかにメールすれば良いんじゃないの？

こっちの方が DL より優れているという理由は?
普通は実装してみないとどちらが良いかはわからないのでは?
あと、ここで公開してしまったから、既に公知文献になってしまって
特許は取れないことになっているのは了解済み?
誰かに勝手に実装されて儲けられてもあなたは何もできませんよ

DL より優れているという理由については1で語っている。
これは私の勘にすぎないのであるが、「荒さが残る」と言う点は
誰でも容認できると思う。
人為的努力は究極に対して永遠にたどり着けないから（哲学的に）

もう一つの理由はPvsNP問題はパイによる解決が有効である。
巡回セールス問題は重力場理論で解決できる、と言う2つの理論。

特許が取れないはOKです。私にとっては不要です。
それよりもこの計算法が世に広がる方が私にとっては有益です。
もし、このアルゴリズムで一儲けできると思うのであれば挑戦してください。
（出来れば私を仲間に入れてほしいが…）

オープンソースで重力場の計算が出来る素材はないだろうか？
海外も含めその情報があれば進展しそうであるが。

重力場を説明してから、どう使うのか説明してくれ
計算は得意分野だから

ここで話してる重力場って天文学で扱う重力場とは違うの？

このアルゴリズムで使っている重力場とは天文学の重力場理論そのものです。

1のスレでアルゴリズムのPDFを公開しているのでそれで作れるとは思うのですが、
初めての人には説明不足と思われるかもしれない。

この囲碁、将棋ソフトを作るには2〜3人のプログラマーが必要と思われます。
�@囲碁、将棋の基本ルールを扱うメインシステムを構築する人。
�APDFに記載されている設定に合わせて指定座標に重力値を入力、読み込みを
行い最高値を特定するシステムを構築する人。
�B21＊21のマス目に複数の重力を発生させて、全ての座標で重力値を割り出せる
計算システムを構築できる人（重力場理論担当者）

使用手順は�@、�A、�B、�A、�@の順で繰り返しとなりそうです。
�@と�Aの人材はそれなりに集まるのかもしれない？　が、
�Bの人材がとても困難そうである。

�@や�Aなら出来ると言う方がいたらコメントください。

＞13、重力場を説明してから、どう使うのか説明してくれ

ウィキの一般相対性理論のページ右上に網の目の上に乗った地球の画像があります。
このように全ての座標で重力値がどの値かを計算したいのです。
それによりどこが一番値が高いのかが特定できます。

囲碁、将棋とは「安全値」「危険値」の判別選択と言えます。
なので「安全重力」「危険重力」として設定を行うと最高の一手が
特定できるのです。

PDFにも記載されていますが、一手打つ前に全ての値を出し、
その後「自分の打てる手＊相手の打てる手」における全ての値を計算します。
そうすると前者と後者で上昇値（％）の違いが数値化されてその合計値が最も高い
一手が最高の選択として特定できるのです。
以降これを繰り返せば勝利します。

評価値の選択自体は全ての囲碁、将棋ソフトで使用されていますが、
問題はその関数をディープラーニングで行うのか？　
それとも重力場理論で行うのか？
どっちが高精度なのか？　と言う事です。

重力なんらはよく知らんが、物理の博士課程に行くような奴はPGも書けるぞ
出来なくても数学の素養がしっかりしているので、自力でマスターできる

>>16
重力にしたから最高の１手という説明のない説明だが…きっとそうなるのだろうw

重力場求めるにもニュートン？相対性？
質問の意味がわかればいいけど

各ます目に重力場を置いたとして
何処のます目のどのコマがその重力の影響を受けるんだ？
重力なんだから近いとこ優先に攻めるだけになるぞ
それでいいのか？

>>20
説明不足だったので補足します。

最高の一手とは競技中常に最善の一手（神の一手）を計算で特定できる
と言う意味でもあります。
つまり神の一手発生確率100％と言う事です。
重力場理論は誤差が発生しない理論なのでこれが可能です。

ディープラーニングは人為的努力による成果なので誤差発生確率は0％になりません。
よって”重力にしたから最高の一手（発生確率100％）”となるのです。

究極の話、一手でもミスをしたら、神の視点で判断するとその時点で「負け」なのです。

>>21
「手短な所を攻める」と言う見解は誤解です。
このアルゴリズムには
・敵の王を攻める
・自分のコマの安全性を確保する
など攻めと守備（その他）をバランスよく構築しています。
なので攻めすぎず、守り過ぎず、敵の弱い所をチクチク攻める動きをすると思います。

それら全部の設定は重力場理論で統一されています。（関数が統一されています）
なのでそれぞれの上昇値の合計によって最善の一手が特定できるのです。

重力の強さなんだけど、Doubleで足りる？
中心は無限なんだけど何処かで頭打ちにしなきゃならん

パワーワード「重力場」

>>23
＞バランスよく構築

こんな曖昧な仕様でプログラム作れとかプログラマ舐めてるだろ
そんな仕事ばかりだけどな

機能要件を仕様に落とし込めていない時点で
アルゴリズムも本当は出来ていないと思われる

天文学は一応かじってるけど
距離は関係ないとか言ってるし、山の高さで判断とか言ってるし
常識的に重みのして、山の高さで判断するだけだろ？
なら棒グラフでいい

>>28
なんか日本語が変になったw
人為的に重み付けして山の高さで判断するなら、重力場の計算なんかせずに棒グラフ作ればいい
「人為的な重み付け」のさじ加減で出力が変わるんだから

>>27
私はプログラム業務に関する知識がありません。機能要件を自ら明確化は出来ないです。
ですが質問されれば答えられます。

アルゴリズムに問題があるならばその具体的な場所を指摘してください。
自分ではかなり高い完成度だと思っています。

>>29
距離は関係あります。重力の発生位置と観測位置との距離（マス目数）が重要です。
重力場理論の場合その値は無理数になります。それがとても重要です。
複数の重力を設定すると全ての座標上に無理数の値が出ます。
そのわずかな違いが重力場理論の究極さでもあります。なので棒グラフでは無理です。

「人為的な重み付け」は行われていません。
全ての数値は囲碁、将棋のルールに基づいて設定されています。
使用している値は私のさじ加減で決めた値ではないのです。

重み係数なんて発想は、とうの昔からあるよ。
過去の盤面から各コマのその時々に応じた重要度とか、
使い方は色々だけどな。

ルールに基づいて誰かが設定してるんだよね
貴方ではなくても誰かが人為的に設定しているのでは？と思ってしまう

距離に関して、囲碁ならなんとなく理解したけど
将棋は一度に何マスも動く駒があるから一様に表現できないと思うが？二次元直行座標のマスに設定するの？距離とは違うパラメータを扱う仮想空間を作れってこと？座標に何を入れましょう
自ら伝えなければ何も出来ないと思うよ

そしてかつては一定のメリットもあったが、今ではディープラーニングの妨げにしかならないから廃れた技術だったりする。

囲碁でも シチョウ とか距離が離れたところで勝敗に直接関与するものがあるし
そもそも 二眼あるかどうかは重力場で記述できない気がするが
将棋では持ち駒はどう距離を測るのかよくわからない

>>33
>距離とは違うパラメータを扱う仮想空間を作れってこと？
いえ、違います。そのようなものは作る必要はありません。

将棋PDFに記載されているA、B、C重力で対応できます。
この設定だとあらゆるコマを統一して管理できるのです。

飛車、角、香の動きは馬、金と同じです。
「一度に何マスも動く」のではなく移動可能な場所に「ダイレクト」で動くのです。
馬がいい例です。馬は一度に何マスも動いているわけではありません。ダイレクトです。

>>35
シチョウについてですが、一般的には行き詰るその瞬間まで読み続けて判断する、としていますが、
それは不要です。
つまりシチョウが10手先で行き詰る場合を例にします。
その場合10手分の評価値はどう変化するのか？
1〜9手目まで評価値は変わらず、10手目に入っていきなり低下するのか？
それとも1手目、2手目と徐々に低下して10手目に入って更に大きく低下するのか？

私のアルゴリズムでは後者を選んでいます。そして重力場理論の高精細はそれを判断できます。
なのでシチョウについて対策を設定する必要はありません。
シチョウとは「読み」に頼る打ち手が作り出した現象と言えます。

〉二眼あるかどうかは重力場で記述できない
これは4＊4くらいの大きさの地が確保出来ているような場所において二眼があるのかないのか？
と言う意味でしょうか？もしそうであれはその通りです。達成率の可能性は計算できますが、
そこに一眼二個が出来ていないのであれば「無い」と言えます。
でも囲碁においての勝敗はマス目数なので二眼に関しては「達成率」と「自軍の石を取られない為
の二眼確保」で十分なのです。

＞将棋の持ち駒
持ち駒は場に置かれていない為、距離を伴う設定には入力されません。
しかし、自軍のコマの総勢力を数値化する場合は「成り」「入玉」において距離を発生させます。
PDFの「成り」「入玉」に手持ちのコマの設定が記載されています。

全然超えられて無いどころか、むしろ退化してる件w

重力場の空間歪みの図形が使いたいだけなら、双曲線関数使った方が楽なんじゃね？
三次元で現す必要性をここまでで見出だせない

>>39
囲碁と将棋のアルゴリズムにおいては2次元で十分です（X軸とY軸のみ）

それ以外での課題の場合は3次元が必要になります。
（車の自動運転計算法）

>>39
双曲線関数でこれを計算する事は無理です。
重力が双方に影響を与え合うからです。
重力場理論以外でこれを扱える式は存在しないと思います。

仕様を伝えきれていない時点で他者に依頼するやり方では完成しない
自分でプログラムを書こう

尚、基本ルール入力すら出来ない模様

仕様書をUPしました。
http://ichinarisoft.com/png/31igo/shiyou1.pdf

どうでしょう？少しは前進できますでしょうか？

私はプログラミング業務は何もできません。
しかし、人はそれぞれの特技を出し合えば大きな成果が生まれると信じています。
なので私は今出来る特技を提供します。
このアルゴリズムは世界初の要素を持っているので挑戦する意味はあると思います。

この仕様書の制作対象は重力場理論を扱わない範囲のソフトです。
なので皆様の力で制作は可能でしょうか？

仮に優秀なプログラマーがいたとします
入力する仕様書が正しく伝わらなければ、正しいプログラムは出力されません

プログラムの入門書でも買って自分でやれ
おまえならやれる
逃げるな

>>45
＞重力場理論を扱わない

ダメだこいつw
なんで重要な要素を外してるんだ？
そこ重要なんじゃないの？
その程度の仕様でプログラマ振り回すな
論文書いて認められてから出直してこい

>>47
重力場理論を扱う3番目のソフトは別ルートで制作して頂く…と言う案があります。

プログラムの最難点はコードを書くことでは無く、
抽象的な概念を汎化して仕様に落とし込むこと

アルゴリズム開発の仕様書が書けるのであれば、
工程の95％以上出来ているので、「初めてのC」本でも買って自分で書いたほうが早い

チラ見したが開発には手元の機材じゃ無理あるぞ
精度はどこまで求めるんだ?
それから出口の計算式を提示してある公式使うのかな？
重みは初期値があるから楽で良いが
どちらにしても不動少数をどこまで精度ほしいのかな？

>>50
浮動小数点の精度：
それは仕様書内の重力場理論を計算するソフト（紫）においてでしょうか？
とりあえず円周率は10桁くらいにして、それ以外も10桁くらいにして動作を行い
計算時間と対戦の結果を見て調整するのが良いと思われます。

＞出口の計算式を提示してある公式使うのかな？
どういう意味でしょうか？

＞手元の機材じゃ無理あるぞ
それは仕様書内の重力場理論を計算するソフト（紫）においてでしょうか？
この点は私には何とも言えません。
扱う桁数を下げれば精度が下がり、桁数を上げれば計算時間が多くなる。
でもこう考えて下さい。
取りあえず対戦において有効な計算時間が確保出来なくても実験の段階で精度の高い結果が出せれば
この計算法は有効性があると言えます。
そうすれば機材の向上など話が具体化され前に進めます。

的外れな意見でしたらごめんなさい。

とりあえず10桁だってさ

あとから増えるパターンだから20桁用意しとけ

この計算方法が有効か有効でないかなんてプログラマには関係ない
仕事ならやる人いるんじゃね？
そもそも金も貰えないのに誰がやるのって話

私はプログラムできません
お金はだしません
でも理論は最強です

何がしたいんだろう

本気でやりたいなら>>1で言ったようにクラウドファンディングで金集めてからやれよ
賛同してくれるプログラマが有志で手伝ってくれるかもよ
だぶん、ここでは無理だから諦めろ
それでもやるならお勧めの入門書は？って聞いてくれ

>>55
私もそう思います。
その為には予算がどのくらいかかるのか調査する必要があります。

なので皆さんにお尋ねします。（仕様書参考）>>44
1、囲碁、将棋のメインソフト（水色）
2、アルゴリズム運用ソフト（オレンジ）
3、重力場理論を使った重力値計算ソフト（紫）

報酬がいくらであれば引き受けても良いですか？
1〜3の全部でなくても構いません。担当したいソフトのみでよいです。
クラウドファンディングで希望の額は集まらないかもしれませんが計画を立てる上で
目安にはなります。
書き込みよろしくお願いします。

入門書は3000円もあれば買えますよ

エーッとね、まずスレの定義から
「ディープラーニングを超える」とは「既存のディープラーニングを超える」と定義すれば良いのかな？

私にプログラムはできません
とか言ってる人の理論

面白いから少し付き合うよ
でも用事の合間にだけど

適当な理想を掲げて誰かが完成させてくれたら全部持ってくパターンの人だぞw
1からよめ

>>58
既存のディープラーニングを超える、のみならず今後の改良されたディープラーニング
をも超えると定義できます。
なぜならば人為的努力は「究極」には到達できないから。
重力場理論は「究極」に到達している。

>>61
もし、この理論のソフトが完成したとします。そして大会で優勝できたとします。
その後はオープンソースにしていいと思っています

少し要望を整理しながら絞り混みましょう
最初に、これは対人ですか？アルゴリズムのコンテスト向けですか？
最終出口ではなく最初の目標の定義を決めましょう

出口がなければいつまでも引き摺られるだけ
「究極に達している」を証明してから出直して下さい
その言葉は幻想的ですが論理的ではありません
プログラマーが一番困る上流行程の指示そのものです
あなたはプログラムができないのではありません
その論理の答えだけを見ていて解法をもっていないだけです
できるという思い込みだけで突っ走るのは構いませんが他人を巻き込まない方がいいですよ
入門書はお近くの書店でお求めください

>>64
アルゴリズムのコンテストとはコンピュータ将棋大会の事ですよね？
私の希望はコンピュータ将棋大会に出場する事です。
結果はどうあれ参加できたと言う事は私の理論が実現された（動作した）と言う事なので
最終出口と言えます。
であればオープンソースにしてもいいと思います。
でもそうするかどうかは開発に参加していたSTAFFの意見も考慮せねばならないので
確定ではありません。
結果が思わしくなかったとしても、その時には開発ソースが残る訳ですから、
その後については開発を続けるかどうかSTAFFと考えればいいと思います。

最初の目標も上記と同じくコンピュータ将棋大会に出場する事です。
でもそのためには重力場理論の計算ソフトを制作してくれる人材を見つけなければなりません。
今のところそれがとても困難なんだと思われます。

もし、重力場理論以外の範囲の制作者が確保できているのであれば
「後は重力場理論だけです。誰か助けて下さい」と言えますが
誰も協力者がいないのであれば重力場理論の協力者を見つけるのはより困難になると思うのです。

重力場理論自体は究極に達しています。異を唱える者はいないでしょう。
私の考えた囲碁、将棋のアルゴリズムは究極に達しているかどうは動かしてみないと分かりません。
重力場理論を使用した計算方法はディープラーニングを超える「高精度」に達しているのか？
についてですが、特許庁の判断では「Yes」と出ています。
この技術を利用した特許にディープラーニングを超える「高精度」が認められているからです。
特許6533343号（請求項4の高い安全性）
「高精度」＝「究極」ではありませんが、比較においては有効な技術です。
この特許庁の判断は参考にしかなりませんが、それでも私以外の者が「ある程度認めている」と言う
点についてはご考慮してください。

自分一人で特許取得しといて
誰かに作らせて
最後には奪うらしい

要求仕様を整理するだけでまずは100万円かな
何をしたいのかはっきりしないと下流の見積もりはできない
設計、開発、保守は別途請求ということで

少し確認します
ここで言われる重力場理論とは量子重力理論のことでしょうか？
要するにNANDで実現しているコンピュータシステムを超える量子コンピュータシステムを開発すると同意語ですか？
とすれば面白いのですが現状手が余ります
事前準備に時間が必要です

赤道上や富士山の山頂では重力が少し減るらしいよ

>>68
この100万とは3つのソフトを含む全部を対象とした額ですか？
それとも「2、アルゴリズム運用ソフト（オレンジ） 」だけの額ですか？

>>69
＞ここで言われる重力場理論とは量子重力理論のことでしょうか？
違います。
量子重力理論とは何かをよく知りませんが違うと思います。

だから、なんらかの重みによる盤面の判断なんてのは当初からこの手のアルゴリズムには搭載されて来た話なんだよなぁ
その全てが最終局面では役に立たないんだけどね。

特許庁に認められたとか言ってるけど
請求範囲が新しい技術かどうかの判断であって、世界一の性能かを認定する場所ではないんだよね
一人で舞い上がってるだけだと思うよ

>>71
あなたの話を整理して仕様を確定するまでがその金額だと書いてある
だからどの範囲を引き受けるかとかいう以前の段階のお話

相談料100万円ってことだw

提示されている公式の概略を理解したい
おすすめの書籍を教えていただければ幸いです

>>73
＞最終局面では役に立たない（もしくは成果が出ない）
その理由は重みの設定が不適切、及び重力場理論を使用していない為と思われます。

>>74
新しい技術と認められ、成果の向上が予測されるのであれば実験開発はする意義が
あります。
世界一の性能であるかはその開発の成果を後世が判断すればいいのだと思います。
最初の一歩は常に困難です。でも行動を起こさなければ進歩の可能性はないです。

>>75
相談料が100万円…
何となく言わんとすることが分かりました。

でも私にはどの部分が説明不足なのかが分かりません。
開発の全体像は伝わっていると思うのですが…

>>78
違うよ。
盤評価方式は有効な手をなるべく少ない計算で済ませる為の方便だから、完全読みに勝てないんだよ。
大抵の場合最終局面では読み筋が限定されるから非力なマシンでも完全読みが出来るんだしな。
最初から完全読みしてしまえば最強なんだけどさ。

ディープラーニングを超えるなら、全局面を網羅出来るだけの棋譜データベースが有って、勝ち手までの棋譜を整然と並べたリンクがあればいいだけ。
最初から全部計算しておけば必ず勝てる道筋にたどり着くんだからさ。
でもそれじゃあ、人間様にはツマラナイゲームにしかならないだろ？
だからテキトーな手を打つ様にわざと盤面評価とか程々に曖昧な要素でバリエーションを持たせるんだよね。

言って見れば、人間対局で人間を楽しませるものを作りたいのか、どんな相手も必ず勝てるスーパーアルゴリズムを作りたいのかって話。
まあ、重力とか言ってるから前者なんだろうな。
テキトーに強いけど負ける事も普通にあるマシンだろうなぁ

ここで目指すのは最強の対戦プログラムなのか？
限りなく自然学習ができるディープラーニングプログラムなのか？
ヒトと異なり機械学習には物理的制限以外がない
時を重ね学習を重ねていけばいずれ最強となる
とすれば後者に注力した方が良いと感じる
出だし最弱いずれ最強路線かな

重力さんに質問
ここでスレ立てたら完成すると重力場理論が導きだしたの？

ちなみに特許の必要十分条件は新規性があること
つまり、今までないものだったらなんでもいい。実際に
役に立つかどうか、性能向上に寄与するかどうかは問わない
特定の分野で有効かどうかも問わない
実際に実現する必要もなく、考え方だけでいい
特許の99.9% はこのケース

100倍の重力で修業すればジースとバータを同時に相手しても勝てる
でも油断してるとギニューみたいなヤツにやられちゃう

>>81
>…方便だから、完全読みに勝てないんだよ。
この考え方は不完全です。私のアルゴリズムだと完全読みと同等の成果を出します。

最終局面では完全読みで最高の成果を出せる？　に対しては
現状の技術においてではYesと答えます。認めます。
しかし将棋に必要なのは最初から打ち続ける事なので本来の課題としては不完全です。

私のアルゴリズムは初手から最後まで最善の手を打てます。
であるならばこのアルゴリズムの方が上回っていると言えます。

>>82
＞ディープラーニングを超えるなら、……並べたリンクがあればいいだけ。
この考えも不完全です。
9＊9盤の将棋や19＊19盤の囲碁のみを限定して考えればいつか「勝ち手までの棋譜」を
すべて確保できます。その成果は最高と言えますが…何も成果が無いとも言えます。

PｖｓNP問題を例に出して語りますが、コンピュータ将棋、囲碁、車の自動運転においても
「勝ち手までの棋譜・完全対処法」が確保できない条件下において如何に効率よく最高値を
特定するか？　が本当の課題です。

例えば15*15盤の将棋も攻略対象になりますし、1001*1001盤の囲碁も対象になります。
つまり無限を対象としている課題です。
私のアルゴリズムでは15＊15盤でも1001＊1001盤でも難なく対応できます。

>>83
私のアルゴリズムは「必ず勝てるスーパーアルゴリズム」です。
人間を楽しませる「曖昧な要素」に興味はありません。

>>84
課題対象が9＊9盤のように有限であればその通りです。
しかし無限を対象とした場合は永遠に最強になれません。
達成が不可能であると予測でき、且つ重力場計算法で達成が出来ると予測される
のであれば後者（重力場計算法）を選ぶのが有益です。
しかもそれを手に入れればあらゆる有限課題にも難なく対応できるのですから…

機械学習はそれなりに成果が出ていると認めますが、天井が見えています。
永遠の学習は物理的に不可能です。人類にしても地球にしてもエネルギーにしても
「有限」が現実です。「いずれ最強」は空論です。
私たちは「今」無限を対象とした計算法を手に入れ、「明日」利用したいのです。

>>85
とても困難である状況は変わりません。
しかし、皆様と話をしていると私の説明不足の点や現実の困難さを知る事が出来ます。
それは次の対策において必要な刺激と言えます。

特に将棋、囲碁に関する質問はとても楽しいです。
部分的にではありますが、「理論が認められている」と感じます。

と重力場理論で感想が計測されました。

>>86
この考え、知識は間違っています。
特許を取るのに最も重要なのは「進歩性」です。
つまり従来の技術と比べての「向上」が特許成立の要となります。

「新規性」と「産業上の利用可能性」もチェック項目ではありますが、
「進歩性」を上回る事はありません。

何処かの大学の情報工学科で講義でもしてきたら？
できるならだけど

特許出すのは自由だけど弁理士使わず個人でやったんだろ
差戻しでも食らった？
こんなとこで頼っていないで、ひとりで頑張れ

進歩性w

なんだか可哀想になって来たw
あんまりおばかさんをからかうのはねw

最善解が勝利に繋がる正解だとも限らないから厄介なんだけどなぁw

結局、悪手と言われてる盤面を刈り取る事で広がり続ける手数を絞り込むんだろ？
それのいち方式として重力場なる関数を用意すると。
結局過去にあったアルゴリズムもこの刈り取り方法がキモで、パラメータの取り方によって強かったり弱かったりしたんだよなぁ。
まあ、特許は他と違う方法を提唱出来れば取得可能だから、頑張ってw

「進歩性」「向上」
これらは実験による裏付けがなくてもいい
嘘を書いても、脳内で「向上した」と主張するだけでもいい
これが特許の正体。ゆえに大多数の特許はゴミになる

>>98
＞パラメータの取り方によって強かったり弱かったり
設定が不完全だから成果が出なかったんでしょ？
方向性自体は正しいですよ。客観性が足りなかったのだと思います。

>>99
この意見は特許庁に言うべき意見ですね。
さすがに嘘であれば見抜くでしょう。
それなりに審査は行われていると思います。

重みの加減やバイアスの手心こそ機械学習の威力が出るので悩むことはないだろ
問題は加減程度を調整する仕組みだな
そこに重力場の公式を当てはめると解決って訳にはならないな
いかに必須セルに分解できるかここが肝になるかな？
対戦部分の仕組みはオープンソースですでにあるだろ
ライセンス問題がないのを選んでいじればいいかな？
そこに心臓部の機械学習を組み込む
なにはともあれまずは動くもの
それをリバースして要望と必要条件現状と問題点と
の洗いだし調整作業かな？
難しいようで仕組みは簡単だな
あとは重力場理論の理解が必要だから解説本の紹介よろしく

>>102
>重みの加減やバイアス…問題は加減程度を調整する仕組みだな 。
私のアルゴリズムに機械学習は必要ありません。
どの様な盤上の状況下であっても設定の数値は固定されています。
パラメーター調整も不要です。

＞そこに心臓部の機械学習を組み込む
つまり機械学習を組み込む代わりに私のアルゴリズムの設定と数値を組み込めばよい、
と言う事になりますか？

＞対戦部分の仕組みはオープンソースで…ライセンス問題がないのを選んで…。
その方法で労力を軽減できるようでしたらとてもいいことだと思います。

＞重力場理論の解説本
必要とあれば探して用意します。

＞どの様な盤上の状況下であっても設定の数値は固定されています。
＞パラメーター調整も不要です。

プログラム実行中のパラメータが固定か、可変かなんか誰もきいてねぇよ、、、
プログラム組むときに入力するパラメータは誰かが調整したものだろ、、、

まあ、完璧なんだろうさ。
完璧なアルゴリズムって書くだけのお仕事なんだからさw
妄想で幾ら何を言っても誰も相手にしないよ。
理論で理由を述べて納得出来た上でのなるほど完璧だってんならいいけどなw

>>101
まあ、嘘を書いても普通はメリットがないからね
大企業とかで特許のノルマがあるところでは嘘を書くこともある
実験とか特許庁が追試するわけがないでしょ
永久機関とかあきらかに無理なものは審査ではじくけど

大金出す前に自分で一手詰めから机上で実証しよう
そのくらい出来るだろ

話が微妙にずれてしまいそうなのまとめるか
重力さんは重力場理論の優秀性を実証したい、そのために
１囲碁(将棋)の対戦コンテストで理論の実証を行いたい
２会場は対戦プログラム会場である３その対戦プログラムの推論回路には重力場理論を組み込む
４プログラムのインターフェースは既存のものの改造も問題なし
５what(何をしたいのか)は明確だがhow(どのようにして)方法がわからない
６必要であれば予算も出す
ただし予算枠があるので開発費用を教えてほしい
７必要最低情報は提示した資料を検討してほしい
８完成した作品はオープンソースで公開してもよい

まずはここまで

重力さんは重力場の計算できるの？
プログラミングできなくても、そこ重要だぞ
ただ解くのではなく、プログラムできるように計算の行程を一つ一つ示していく必要がある
それすら丸投げなら諦めろです

>>104
＞パラメータは誰かが調整したものだろ
はい、確かにそうです。私が導き出した数値です。なのでごもっともです。
理解が足りなくてすみません。

機械学習が必要だと判断されるのであれば搭載しても良いです。
でもパラメータ初期値は私のPDFの値を使用してください。

>>108
はい、その通りです。

>>109
理想を言えばそれが出来る方が望ましいと思いますが、私は不要と考えます。
・重力場理論は重力の発生場所と観測位置の距離が近づくほど観測される値は強くなり、
その前進する一マスごとの上昇値も強くなる。
・複数の重力が発生すると相互に影響し合う。
この二つの特徴が利用理由ですのでそれが確認できれば計算結果の確認は
重要ではないと考えます。
プログラマー自身の確認で大丈夫だと思います。
もう一つ確認したいのは、大外に重力が発生した場合「0」に固定されていないか？の確認です。
対策としてはさらに大外に一枠加えれば対処できると思います。
どうしても計算確認が必要であれば、それが出来る人に一つか二つを計算してもらえば事足ります。

私の発言は皆様にとって「人を頼り過ぎる者」として軽蔑されるかもしれません。
その通りである事を認めます。
だからもしこれが完成したとしても「我が物」にする気はありません。

でも、我々人類は「究極」を見てみたいと言う願望を持っています。
その為に今足りない要素は「アイディア」です。
これが最後のパーツと言えます。
それを私は提供できます。
だから残りの困難は皆様で（物理系の人やクラウドファンディングの投資者など含めて）
がんばってほしいのです。
「客観値100％＆主観値0％」の製品を作る為にどうか私のアイディアを踏み台として利用してください。
きっと新しい道が開けると思います。

>>112
「俺は特許取得したからオマエラやれよ」
と申しております

>>112
ディープラーニングを超えることを
数学的に証明して下さい。
証明できたら手伝いましょう。

さて次のまとめ

１相互の距離が近付けば観測される値は強くなる
重力の発生場所と観測地点の両方に当てはまる
１ー２将棋の場合駒同士が近付くほど上昇値が強くなる
３重力の発生場所はひとつでなく複数ある
３ー２そして相互に干渉する

追加事項
大外に重力が発生した場合「０」に固定されていないか？
「大外」と言う言葉の意味の補足願います

大外刈で一本！

全く同じような考えで作られた囲碁ソフトと
俺の作ったソフトで対戦したことがある。
確かに強かったが、、、

だからさ、過去に散々やった盤面評価係数の考え方と同じだし、これも計算式に様々なバリエーションがある中の一つでしか無いんだよね。
結論から言うと、これではディープラーニングには勝てないよ。多分過去の思考アルゴリズムのどれかには勝てるけど、全てに勝つのも無理。
この理論にはまず、それぞれのゲームの駒に関するルール自体が欠落している。囲碁ならまあそれでもいいがあれはむしろ陣地の考えが無きゃあっさり突破される。
将棋やチェスに関してはもう小学生がなんとなく雰囲気で駒を動かしてる様なもんで、アルゴリズムがバレたら容易に誘導されてしまう。

盤面に係数を持たせる方法は、完全読みが一番の必勝法なんだけど、
それでは計算量が膨大になっちゃうから、様々な盤面評価係数を駆使して芽のある手だけに絞って計算量を減らすのが目的なので、
芽の見つけ方の方法が重要なのは当然として、下手な手法を用いると勝利への道筋を自ら断ち切る事にもなる双刃の剣なんだよなぁ
その辺の有用性に全く説得力が無いからなぁw

自分がやってた頃に悩んだのが、CPUが先手の時に打つ一手目の決定のさせ方。
計算だけの盤面評価だと必ず同じ手しか打たないからつまらないんだよね。
もっとランダムな要素もあっていいんじゃないかなって、評価係数が同じくらいの場合はどちらかをランダムに選ぶ様にしたら、なんとかゲームらしくなったよ。

で、ならば序盤は定石つうか過去の棋譜をランダムに選んで打てばよくね？
ってなって、充分盤面がこなれて来たら評価係数使って先読みに入る。
終盤の展開の見極めが難しいんだけど、これは攻めるのか守るのかによって違うんだよなぁ
とりあえず王手もしくはチェックの出来る手があるかから見て行く様にした。

>>115
重力場理論の計算ソフトを作る場合、重力がないのであれば全ての座標での値は「0」になります。
そしてコンピュータで計算する以上設定する盤の広さは有限となります。
将棋の場合9＊9盤ですので1,1や1,9や9,1や9,9のラインに置かれた重力が同じライン上での観測に
対して適切な値になるのか？　と心配をしました。

このソフトを作る上での仕様の問題だと思うのですが、設定する盤の広さはどうであれ一番端の4端は
「0」固定でなければ重力計算が機能しないのではないのでしょうか？
ウィキの一般相対性理論のページの右上の地球の画像をみると大外が0に固定されています。

この固定されている大外と9＊9盤での1,1や1,9や9,1や9,9のラインが重なっては困るのです。
なので１１＊１１盤にすれば0で固定されないので解決かな？　と考えました。

私の要らぬ心配なのかもしれません。
出来る人が適切に組めば問題なく機能するのでしたら流してください。

>>118
皆さんの多くが懸念している問題であり、誤解している点でもあります。

ディープラーニング以前のアルゴリズムは「盤面評価係数の考え方」が確かに主でした（多分）
その当時のエンジニアは工夫を凝らして、機械学習なども搭載して最高の設定やパラメータ値を
導き出そうと努力し、当時においては相当の成果を出したと思います。
6年？ほど前コンピュータ将棋がプロ棋士と対戦して話題になっていたあの頃です。

でもディープラーニングの普及とともに「盤面評価係数の考え方」よりも「打ち方必勝法」的な考えが
有効となり今はそれが主となっているのだと思います。
その為にはたくさんの棋譜、ハイレベルなデータ、それを解析する理論、そしてディープラーニングが
必須となります。

この二つを比べると後者の方が有益です。
でも前者が負けた敗因が何なのかを誰も追及していないんです。
「盤面評価係数の考え方」で当時の人、現在の人はなお努力しています。でも安定した勝率が出ません。
なので「盤面評価係数の考え方」自体が非効率である思い込んでしまっているのです。
私に言わせれば「設定が甘いから負けたのです」と言います。
その「甘くない設定」が私のPDFです。

>>118
つまりこのPDFは「新・盤面評価係数の考え方」であり「旧」とは決定的にちがうのです。
もし同じである、とか。多少の延長や修正程度、等と考えているようでしたら読み込みが足りないです。
見た目は小学生が自由研究で考えた理論のように見えるかもしれませんが、違うんです。
どうかその点は読み取って下さい。
このPDFのアルゴリズムには「主観値」が皆無なのです。
「旧」は必ず主観値が含まれていました。それが敗因原因の一つです。
「新」は主観値が無で、且つ重力場理論を使っての測定です。

読み取れるのか？　信じるに価するのか？　PDFの説明自体が必要水準に達していない論外なのか？
それは皆さまそれぞれの判断に委ねます。
興味の無い方は見ているだけでいいと思います。

ディープラーニングはアルゴリズム大会で成果を出したからここまで普及したと言われています。
大会前の理論の段階で認められたわけではないようです。
その時の元祖ディープラーニングチームの人々は今の我々のように議論したと思います。
でも最後は「やってみよう、挑戦してみよう」との結論に達し、今日に至りました。

>>121
121番さんは囲碁、将棋のアルゴリズムにおいて多くの経験と知識を持っていらっしゃいます。
その技術に私のPDFを取り込んで再検証してみて下さい。
囲碁、将棋のルールを心得ている方ほど理解しやすいと思います。

このアルゴリズムを理解するには複数の知識が要ります。
・囲碁、将棋の知識
・物理学
・数学（プログラミング）
私は３つとも持っていますが、どれも初級レベルです。
皆さんは上級レベルを持っていますが、３つとも有してはいません。
なので２つ以上を持つ上級者は貴重だと思います。

どれも初級の誰かさんが考えた理論が正しいと、、、
プログラミング初級ならともかく、計算も物理学も初級で重力場がどうとか、何がしたいんだ？

論理設計しなきゃならんから重力場理論の解説本紹介してくれと再三お願いしたがもう知らん
採用する理論の理屈わからんでパーセプトロンの機械学習に組み込めないよ
じゃあ頑張ってね

つうか、ゲームプレイヤーは対戦相手の次の一手も予想しながら手を考えるんだよね。
だから敵の思考モデルも計算に組み入れると飛躍的に余計な計算量を減らせるんだ。
敵がこう来るからこう打つってのはこの手のゲームの当たり前な基本的な考え方。
当然ディープラーニングでも敵役の処理があって、両方が必勝に向かって思考を深めて行ってる。
次の要素として、敵の思考パターンを推測する処理を加えてみるといいかもね。

彼がやりたいことは、何が最善の一手かを決める線引きを重力場の綺麗な3DCGにただ置き換えたいだけだよ
座標変換してるだけ
(入力)人の調整、(計算)しきい値との比較、(出力)氏曰く「究極の一手」
相対性理論とか天文学とかかじったことあるんだけど、重力場を使う意味の論旨が明確ではない
ただ使いたいだけとしか思えない
しきい値の線引きを重力場の3DCGを使って「カッコイイCGで表現」したいだけだと思う
回答が的外れなの多すぎて相手するのは面白いけどsageでやれよと思う

>>127
実際に制作活動を始める時に進めればいいと思っていました。
すみません、やっぱり事前に下調べは必要ですよね。

重力場・プログラミング　で本は無いです。
多分需要が無いのか必要とされていないのかわかりません
なので重力場理論を数式で紹介している本を一つ見つけました
アマゾン：一般相対性理論を一歩一歩数式で理解する
最初の50ページくらいが見れます、でも私には理解できません、いいのか悪いのかわかりません。
それよりもウィキで
重力場：
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%87%8D%E5%8A%9B%E5%A0%B4
アインシュタイン方程式：
や
一般相対性理論：
の数式を見てイメージする方がいいと思います。

重力場理論の計算ソフトを作るにはアインシュタイン方程式等を理解して
座標計算に応用する技術が必要となりそうです。
とてつもなく大変な仕事に思えて具体的な指示など私にはできません。
でもこの計算方法自体は宇宙開発では利用している事なので存在はしているのだと思います。
今回扱うのが21＊21盤程度の範囲なので通常のPCでもそれなりに計算は出来ると思うのですが、
実際はどうなのでしょう？

>>128
私のアルゴリズムにおいて敵の思考パターンは必要ありません。
現在の自分の手番と次の自分の手番を比べて状況が上昇していればいいのです。
最善とはその上昇が最も高い一手の事を意味します。
それを繰り返していると最終的には勝ちます。

>>129
重力場理論を使う理由は115に記載されています。
重力場理論でないと計算できません。

重力場を理解できないと言い切る人が「重力場理論でないと計算できません」とかなんだかな

で、重力場と呼んでいるのは
ニュートン力学なの、特殊相対性理論なの、一般相対性理論なの?
どれ?

>>134
どれでもいいんじゃない？
双曲線関数でもつかって3D座標上に落とし穴でも書いてやればそれだけで喜ぶんじゃないかな？

なんか惨憺たる結果しか見えないから誰も作ろうだなんて手を上げ無いよなw
失敗はみんなプログラマのせいになっちゃう典型だものw

特許出願したのに重力場の計算できませんだからな
しかも助けを求める場所がここ？
大学の研究室とかそれっぽいとこに片っ端から連絡するのが先だと思う

>>134
一般相対性理論です

個人的な依頼はsageか自分のSNSでやってくれ

>>1
囲碁、物理学、数学の知識があるとのことだが、
論文は単著で何本書いてるのか？
囲碁の段位は？

>>140

>>125より
＞・囲碁、将棋の知識
＞・物理学
＞・数学（プログラミング）
＞私は３つとも持っていますが、どれも初級レベルです。

ディープラーニングも理解できていないレベルでそれを超えると言っているだけ

>>140
初級者の意見は検証に価せず…と言う考え方は不適切だと思いませんか？
初級者、上級者問わず理論に欠点があればそこを指摘すればいいのです。

私のＰＤＦにしても
>>115にしても
具体的に欠陥を指摘できていません。

プログラムを作ってほしい

が、いつの間にか検証してほしいに刷り変わっている
天文学か数学の板で質問してきてくれ
こういう依頼主が一番腹立つ
それがプログラマーです

>>144
禿同！

普段からプログラマを下に見てるんだろうな
だから適当な指示が出せるんだよ
本職は別の専門職でプログラムやってる人もここにはいるからあまり舐めてかからない方がいい
先ずは自信の理論を数学者相手に示せ
その作業すら丸投げするなら金をばら蒔け

一般相対論を土台にしているんだったらテンソルが数学的基盤だよね
でも時間が出てくる要素が見受けられないんだが。
二次元でいいの?

>>144
プログラムを作ってほしい 、は今でも変わりません。
皆様が初心者云々で価せずと言うから「検証」と言う言葉が出たんですよ。

>>146
＞金をばら蒔け
何度も言いますが、予算がいくら必要なのか問うているではないですか？
それとも「100万円出します。誰か完成させてください」と言えば
返答を頂けるのですか？

まだプログラマーに話を持ってくる段階の話ではない
明らかな資料不足、説明不足
理論を証明するのは貴方、貴方の組織の責任範囲で行って下さい
重力場の計算ができる数学者、天文学者を探してきて下さい
話はそれからです
順番すっ飛ばしてプログラマーに丸投げの姿勢を改めて下さい
プログラマーにわかる仕様に落とし込んでから話しないと誰もまともに聞かないよ
いまは数学板とかその辺りで仲間を募る段階なんじゃないの？
プログラマー舐めてるでしょ

下請け丸投げの
Sierの馬鹿社員と同じことやってるんだな。
ま、俺はそゆの慣れてるから。
俺ならプログラム作れる。

まず手付け金として先に2億円
振り込んでくれ。
で、最低限の動くもの、
弱いけど囲碁のルールで動くものが
できたらもう2億円。
有段者クラスになったら
もう2億円。

安いだろ？

暇なので全部読んだ
重力場というよりはただ整数を足して盤面評価値を作っているだけでは?
将棋の場合だと、定跡とか一手すきとか必死とか積みという概念は
どう実装するの?
盤面評価値を作るアルゴリズムはものすごく複雑になるので
ちゃんと動かすのは大変そうですね

盤面評価に必要な要素を一手深く読むごとにどの位の変数を保管しなきゃならないのか、その時必要な容量がそのまま先読みの深さに関係するんだよなぁ。
それすら分からない段階だと、どのくらいの規模のマシンを用意しなきゃならないかも分からないんだよなぁ

重力なんてものプログラムで扱うとある数値に収束するよな
そのときに失われるデータが云々ってのを機械学習だか深層学習だかであったけど同じ欠点を更に追加で上塗りしてると思うのは私だけですか？

>>150
>まだプログラマーに話を持ってくる段階の話ではない
ごもっともだと思います。
もう少し考えてみます。

>>152
＞ただ整数を足して盤面評価値を作っているだけでは?
その通りです、私の予測では各設定の盤上に0〜10程度の整数が配置されるだけです。
この段階では重力場は扱いません。
その後重力場計算ソフトを使って観測位置の値を抽出します。
一手打つ前と次の自分の手番を比べて上昇値を抽出し、合計最高値の手を選ぶのです。

定跡とか一手すきとか必死：
ルール上必須項目で無い為扱いません、不要です。
これらを設定しなければ強くならない、と思うのは常識にとらわれすぎです。
人間同士の対局においてはこれらの現象は語らずにはいられないと思うのですが、
客観アルゴリズム上では不要です。
決して都合が悪いので目をそらしているわけではないのです。

＞ものすごく複雑になるのでちゃんと動かすのは大変そうですね
そうなのですか、貴重な意見ありがとうございます
重力場計算ソフト以外も困難なのですね。

相変わらず言葉だけで何の根拠も無い絵空事ばかりだね？

sageでお願いします
もしくは個人のSNSでお願いします

>>153
深さと言う表現を使っておりますが、このアルゴリズムは自分の手数＊相手の手数分しか手を読みません。
それを深さと言っているのか？それとも3手先、4手先を読むと言う意味での深さなのか、
どちらなのでしょうか？

ある一つの状況での変数の数ですが、盤面の数が多いのでそれなりの量になると思います。
9*9盤では81ヵ所*6枚
1*22盤では22カ所*120枚（半分は0なので省略）
1*9盤では9カ所*4枚
1*11盤では11カ所*76枚（半分は0なので省略）
なので合計3998ヵ所
自分の手番20*相手の手番20だと400通り
この場合1599200の変数設定数が必要になります（全て0〜10程度の整数値）
これはベタの計算数なので、相手の手番の時に計算を行えば70％くらいまで減らせるかもしれません。

pythonで機械学習のプログラムと深層学習のプログラムでも作って勉強したら？
深層学習がなぜ強いのか考えよう
機械学習と何度か戦わせて深層学習が勝つようになったのかな？
もし仮に重力場理論が完成したとしたら、何度か戦わせて深層学習がそれを超えるはずです
超えない、または超えさせないロジックを示さないとやる意味が全くないことになぜ気がつかないのかな

>>160
>もし仮に重力場理論が…深層学習がそれを超えるはずです
超えません、私のアルゴリズムが勝ちます。
超えるはず…は貴方の願望です。根拠がありません。
努力は無限の壁を越えられないからです。
重力場理論はそれに達しています。
今一番強い、だから何ものにも強い、は論理的ではありません。

私のPDFが深層学習を超える理由は何度も語っています。
それを信じるかどうかは貴方の自由ですが、深層学習の荒さと重力場理論の究極は
理解してください。
もし、私のアルゴリズムが実働したら皆様は驚愕すると思います。
そして永遠に「なぜだ？　なぜだ？」と議論する事でしょう。

無限だから強いw

重力が無限って勘違いしてるのか？重力は有限だぞ
何が無限なの？？？

こいつやっぱりヒマラヤだ
馬鹿の高卒のくせに
自分を天才と思い込んで
5chのあちこち
荒らし回ってるクズ

相手にすると調子ずくから
無視すべし！

>>163
このアルゴリズムで発生する重力は数も値も有限です（0〜10位の整数）
しかしそれを指定位置で観測すると無理数の値が抽出されます。
その無理数値は高精度と言えます。
なぜならば重力場理論は理論上無限に対応できる観測精度を有しているからです。
深層学習は理論上無限に対応できる観測精度を有していません、作る事も出来ません。
つまり観測精度が「無限対応なのか？」と言う事です。

無限大を観測できるらしいw
頭大丈夫か？

どっちのが妄想かと言えば、重力だとか言ってる方がよほど妄想かなと。
少なくともここに書き込んでる人はこの手のゲームの思考アルゴリズムを作った事がある人だと思うんだけどな。
その上で盤面評価の利用のメリットデメリットを身体で感じてるんだよなぁ
結局有効な手と無駄な手をふるいに掛ける為の沢山の処理のうちの一つでしか無い事も承知なんだよなぁ
それが全てみたいな妄言は、聞いてるこっちが恥ずかしくなるレベルでしか無いんだよ。

>>1
なんか>>1には無視されたけど
同様の考えで作られた囲碁ソフトと
対戦したことあるのよ。

強かったよ。負けた。
ソースみせてもらったら
なかなかすごいアルゴリズムと思った。
勿論盤面評価関数も作ってあったし、
探索木も普通にあった。
当然のこと。

俺もちょっと本気出して
2回目の対戦では勝ったよ！

>>167
これは過去の盤面評価技術に対する結論ですよね。
私のアルゴリズムに対する具体的指摘ではないです。
もしよろしければわたしのPDFの中からデメリットを一つでも指摘して頂けませんか？

こんなところで聞いてるあなたがデメリットです
何処かの大学の数学科の教授にでも聞いてこい

>>1
素晴らしいです！
天才ですね。
私に作らせて下さい！

理論的な問題が何点かある

重力場の計算で無理数を使うといっているが、計算機上で
無理数はそのままでは扱えない。どうしても計算誤差が出る。
幾何的すうならともかくそうでないとなれば、有効桁数を
維持するためにメモリや時間が大量にいる、というか
多分計算論的に不可能

勝負は基本的に勝ちか負けか引き分けで終わる。それを
評価関数に持ち込まないので、強いはずがないわけだが

現在の評価関数はかなり先の局面を見ながら評価値を決めている
極端なことをいうと終局の局面をにらんでいる。このモデルだと
動ける範囲ぐらいしか見ていないので、高々三手先ぐらいしか見ていない
水平線効果が顕著に表れることが容易に予想される

>>172
重力場の計算ソフトにおいて観測位置で抽出される値は無理数です。
桁は10桁位でいいと思います。
それで上昇値は割り出せます。
10桁でなくもっと多くすると精度は上がりますが計算量が増えるので
マシンスペック次第だと思います。
それと盤面の広さ（将棋は9*9盤）と決まっているので
ある程度の精度になると誤差が一マス以内に収まり解が安定すると思われます。
いずれにせよ桁数の調整は実際に動かしながらでないと適切値は分かりません。
しかし、これは重力場理論を扱う全ての業務に共通する点なので私の理論のミスで
はありません。
JAXAの計算でも同じように調整しているはずです。

＞それを評価関数に持ち込まないので、強いはずがないわけだが。
＞高々三手先ぐらいしか見ていない。
その考えは甘いです。
自分の現在の状況と比べ次の自分の状況が向上しているのであれば
（それが確定しているのであれば）
最後は必ず勝ちます。これは哲学です
将棋は有限の範囲で行われる競技です。
必ず上限値があります。と言う事は＋を繰り返せば上限値に到達できる、
と言う事です。
相手がどのような好手を打とうとも自分の評価が上昇していれば勝てます。
つまり、相手の思考予測など不要と言えます。

水平効果は重力場理論の観測で適切値が割り出せます。
なのでつまらないにらみ合いは発生しません。僅かな隙間も見逃しません。

>>172
最も将棋のルール特性に基ずくにらみ合いは回避できません。
これはアルゴリズムミスではなくルール特性です。
現在の将棋は最善の一手をお互いが繰り出すと必ず中央でにらみ合う状況になります。
そのまま続けていると千日手になります。
先手が4回同じ盤面を打つと負けてしまうのであれば、「先手が必ず負けるルール」と言えます。
なぜなら先手が先に最善でない手（2番目の手）を打つとそれに付け込んで後手が有利になります。
その状況でにらみ合いが続き、再び先手が最善でない手を打たされます。
これを繰り返すと必ず先手が負けます。
但しこれは双方が私のアルゴリズムで対局している場合に起きる現象です。
片方がそれ以外のアルゴリズムで対局するのであれば100戦100勝となるでしょう。

少なくとも、将棋の専門家ではなく、機械学習の専門家ではないことは分かった
「重力場の計算ソフト」の式を教えてくれ。これは盤面評価値とは別の式なんでしょ?

>>174
なんだ、もうプログラム完成してんじゃん

＞私のアルゴリズムで対局している場合に起きる現象です。

ヒマラヤだってw

このアルゴリズムだと、一番近い山に登る事は出来ても、勝利の山には登れない。

価値のあるアルゴリズムなら発表したら
誰かがコーディングしてGitにあげてくれる

重力場理論の計算式についてですが、Yahoo知恵袋にて獲得を致しました。

【重力場理論を使った将棋の計算式について】
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q10214221550

カテゴリーマスターによって想定以上に簡易化され驚いています。
これにより重力場理論（簡易版）の制作は可能となりました。
また、マシンスペックを考慮した計算時間の短縮課題についての対応策を考えました。

新計画書、及び仕様書
http://ichinarisoft.com/png/31igo/shiyou1.pdf

その他の考察も記載されていますのでご一読いただけたら幸いです。

これらの改善は全て皆様の熱いコメントによって生まれた成果です。
今回の更新でも、まだまだ計画実現には遠いですが、初期のころと比べると大きく前進
したと言えます。

今後も叱咤激励よろしくお願いします。
それらを集め、考えれば次の改善点が見えてきます。
究極の将棋ソフトを完成させる為、皆様の情熱を分けて下さい。
よろしくお願いします。

特許ひとりで取得したやつの情熱は凄いなw

ヤフー知恵袋でプログラミング聞いてこい

で、結局、次の一手はどうやって決定するん？

知恵袋で聞いてきます

一手毎に知恵袋に質問するプログラムを作って下さい
私の理論ではこれが最強です
なぜなら知恵袋の回答は絶対だからです！

過去の局面評価値の研究、開発を勉強した方がいい
提案されている方法は 90 年代の初めにはやった方法

>>186
それは知恵袋の回答ですか？
違うのであればそれは間違いです。

クラウドコンピューティングで、ネットで
次の一手を世界中から公募して決めて見たらいいのかも？
もんげー分散型AIシステムやんw

>>188
それは間違いです
多くの人の能力を借りてしまうと選択に時間がかかりますし、精度が悪い回答の数が増えてしまいます
そのため知恵袋が最も究極な一手を導き出すと考えられます

>>187
過去の研究、開発を全く調べていないよね?

何言っても無駄。
最初から俺最強ってんだから過去にどんなアルゴリズムが流行ってたかも分からないだろ。

こういう無駄なことにお金を出してくれる人がいるから
経済が回るんだなあ

最初から読むといい
1は金を出す気はないよ

今、重力場理論計算法（将棋、囲碁と同じ計算方法）を使った
「三目並べ」のアルゴリズムを考えています。
将棋、囲碁と比べると格段に設定数が減ります。

簡単にするならじゃんけんにしてくれ

じゃんけんは、いかに後出しがバレないかで決まるんだよ。
どれだけ手前で相手の出す指の形を確定出来るかでな。

>>194
ほぼ出来た。
将棋、囲碁と比べると1/5くらいの構成になりました。
問題はこれをどう扱である。

>>197
知恵袋で聞いてこい

いまどきプログラムも組めない人っているんだぁw

おれから見たら
今の20代でプログラム作れるやつなんて
ほとんどいない

おれならほぼ全ての言語であの有名なプログラムが組めるぞ

Hello World !

>>200
昔だってほとんどいない

>>201
LazyKでも組めるの？

>>168
CrazyStone DeepLearningっていう囲碁アプリを知っているのか？
知らないなら試してみ
本当に強かった

ディープラーニング超えられのは、完全読みデータベース。

流石にもう勉強して出来たんだろ？

いや、もうあきらめたんだろ

この重力、、なんとかの技術さ、将棋以外だったらお金集まるんでないの？
もっと実用にリソースを割いたほうが良さげ。

と思ったら、HP覗いたら色々やってたw

理論知らないのにアルゴリズムだけできてるとか草

>>209
そのHPどこ？
特許検索してもぽいもの引っかからないし

重力では近くの溝にはまるだけで海溝には辿り着かないんだけどね。

それって極値が求まるだけで極大値にならないんじゃないの？

ところで「チンポがシコシコする」という日本語表現は、学術的に正しいと言えるのか？

チンポ「を」シコシコするのではなくて、チンポ「が」シコシコする。この場合、「チンポ」は主語となる。

オブジェクト指向で言う「集約」は２種類あって、全体（俺）と部分（チンポ）が繋がっている場合と、
全体（俺）と部分（チンポ）が別々になっている場合とが考えられる。けれども「チンポ」はそれ自体
が独立した生き物であり、所有者の意思とは無関係に、自ら勃起して「シコシコする」。
例えば寝てる時にエロい夢みて朝起きてみたらチンコが勃起して射精してたとか。

違うか？

「胸がドキドキする」は良いが、「チンポがシコシコする」はダメな理由を、５０字以内で述べろ！

まだあったのこのアホスレw

焼き鈍し法が何故生まれたのか考えてみよう

ただの勾配降下法だよな

chatGPTとアルファ碁ってどっちが強いの？

将棋のAIってどうやって作るの？