ちょっと長いんで後から読む用メモ SVMによる将棋の詰みの予測とその応用 http://t.co/cchjFaeMtG

罰を回避する合理的政策の学習 https://t.co/m5BsU6dQUO

ミドルクラスのアマとコンピュータ将棋との付き合いで欲しいのはこのちゃちゃみたいな事だけど、構想を言語化できるのはだいぶ先だろうし、しばらくは棋力の高い人間の指導ってのは必要なのですよねぇ。 コンピュータ将棋のヒントって答えだもんな。 https://t.co/z0FL27NXcf

@strikt_81 あるんだけどまだこの段階で… PDFの７ページ目参照。 https://t.co/WUKSOXyrCL

いろいろみてきて、読みをいれても絶対の正解のない中終盤における指し手判断の指針について、メタ認知って奴が大事なんじゃないかとあれこれみてみたんだけど、数が多いし難しい。 けど、これは比較的将棋にも取り入れ易いのかなと思った論文。 http://t.co/svEIiFehiH

投了にも数式とかあるんだw ゲーム情報力学、なるほど興味深い。 ゲーム研究のいま 2012年、飯田先生の論文 https://t.co/NVIhxMVj6w

…深い認知的処理を行う方略が表面的な認知的処理を行う方略よりも有効であることを知っているときでも、小学生は必ずしもそれらを使用するとは限らない…（中略）…既にもっている稚拙なルーチン（学習行動）が新しい方略の定着を妨げるのでは… https://t.co/OiS085jAZ9

感想戦で大雑把にはしてる事だけど、きちんと分類して自分の傾向を調べていけば、序中盤での指し手判断の理解に繋がると思う。 同じ＋200でもどの枝を選ぶかって時の判断に。 ゲームにおけるヒューマンエラー　ー将棋における考察ー https://t.co/dwdGF8V7dI

omotenashiの棋力調整はこれだろうから、出回ってる接待系と原理的にはかわらないんだろうと思うけど、不自然さを直す為に人間が1局さして自然か不自然か判断してそれを報酬として強化学習すれば、より人間らしく振る舞ったりするのかな？ https://t.co/yZEaC9XGxj

アマレベルでの対局相手として将棋ソフトに求める強さはもう十分なので、次に欲しいのはこういう技術。将棋ソフトがもう一歩進んだ感想線相手に。 「将棋解説文のグラウンディングのための指し手表現と局面状態の対応付け 」https://t.co/SHL0QhY3FL

81Dojoにログインしているbot「Omotenashi」の伊藤毅志さんのゲームプログラミングワークショップ2014の論文。 「 将棋AIにおける棋力の調整が不自然さに与える影響 」 https://t.co/NxGnPtRaxO

もひとつちなみに、ひまわりが使ってる例のアレも。 「方策勾配法による探索制御の一考察 」五十嵐 治一・森岡 祐一・山本 一将 https://t.co/ssd5Ggtlth

ちなみに、こんなのもありましたよっと。人狼好な将棋ファンのみなさんもよむべし。 「議論の構造に着目した人狼ゲームの分析 」 https://t.co/Y2wC5Hoqdz

＞難解な必至問題を解くアルゴリズムとその実装（長井歩、ゲームプログラミングワークショップ2011論文集、オープンアクセス） http://t.co/YhRFzJnlvp