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記号の価値  歩と金の価値は同じなのか違うのか?

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渡辺竜王VS人工知能・ボナンザ考の続きです。機械学習となるとその近縁にあるニューラルネットワーク、データマイニングあるいは数量化分析などに絡んで来るのですが、共通しているのは教師データにより質的データに量的データを与えている事です。話を前に進める為に、質的データとは何かですが、例えば、男と女、ABO血液型、競馬では毛色(青鹿毛など)、天候(晴れとか雨)、馬場状態(良~不良)また血統、即ち父馬がサンデーサイレンスであるかブライアンタイムスであるかなど、数字として足したり引いたりの四則演算が出来ない物を言います。量的データとしては体重(Kg)、身長(cm)、速さ(Km/hr)、競馬では負担重量(Kg)、馬体重(Kg)などがありますが、これらには通常物理的な単位(Kgなど)が有り、数字として四則演算が可能な訳で質的データとは違うと言う事はご理解いただけると思います。

ところで、将棋における歩と金は質的データでしょうか、量的データでしょうか。足したり引いたり出来ませんので、男と女の区別のような質的データで原理的にはある訳です。しかし、少しでも将棋を指せる人なら歩と金に価値の差があるは当然の事と認識されていると思います。即ち、歩と金を無意識に量的データとして扱っている訳です。今までの将棋ソフトは、その製作者の棋力に応じて歩と金に量的価値を与えていた訳ですが、ボナンザ(Bonanza)では機械学習(将棋のルールによる制約条件は別)によってのみ量的価値を与えている訳です。今までの棋力がある程度高い将棋ソフト制作者にとっては衝撃的な事であるはずです。Bonanzaの開発者の生身の人間としての棋力が低い事(実際には将棋の勝ち負けには興味が湧かない、それより面白い物を見つけてしまったから?….)が、機械学習が上手くいっている事を裏付けている訳です。機械学習が与える量的価値は記述可能なデータではありますが、人間には理解出来ない種類のものであるのです。この辺の事は、明解に説明するのは難しいかも知れません。

記号の2位  数量化2位はやはり面白いかも?

「20070429tnfk2.xls」をダウンロード 2007年4月28日(土曜)は数量化2位を事前公表しましたが、結果は非常に良かったようです。そこで、4月29日(日曜)の数量化2位について単勝・複勝の的中状況を調べたところ、さすがに東京・単勝はダメでしたが、複勝については左上のエクセルファイルの如く非常に好調でした。

的中回収 2007年4月29日の単勝・複勝の結果

「20070429tnfk.xls」をダウンロード 左のエクセルファイルは2007年4月29日の数量化1位の単勝・複勝の的中状況です。昨日の雨の影響かあまり良くありませんね。