フォーラム - neorail.jp R16
発行:2020/10/1
更新:2024/3/31

[4227]

【理数探究】「3一銀」を「1/3(さんぶんのいち)」で読み解く(仮)【固有ベクトル中心性あり】


(約12000字)

 [4221],[4222],[4223]の続きです。「理数探究」の導入(イントロ)にいかがですかー。えー、「理数探究」の導入(イントロ)にいかがですかー。(※なぜに2回いうし!!)

・NHK「“超進化”を遂げた藤井聡太 天才棋士の実像」(10月2日)
 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20201002/k10012644241000.html

 > 3年前に行ったインタビュー
 > 「最初は『符号』で進んでいって、たまに盤面が出てきてそこで改めて形勢判断をしたり。読み進めているときは『符号』で考えることが多いです」

 > 藤井二冠 子どもの頃の「詰将棋」ノート

 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20201002/K10012644241_2010021627_2010021635_01_16.jpg

 > 「符号」とは、例えば「3一銀」や「3二金」のように、駒の位置や動きを表す文字のことだ。

 > 大半のプロ棋士が頭の中で盤面をイメージするのと異なり、読みを進める藤井の脳内には、この「符号」しか存在しないのだという。

 それ以上の用語が将棋界にないので(?)説明しようがないだけではないか。

※本当にないのかは知らない。

 思考や判断に「符号」を使ってはいるが、使っているのは「符号」だけではあるまい。順不同な部分は無向グラフというか両向き矢印でつないだような、なんでもいい部分はうまくワイルドカード化されているような(いわば「折り畳み」したような)、何かまことに都合の良いグラフ(ネットワーク)で考えているのだろうと想像する。仮に、無限の手をぜんぶ表現したグラフがあったとして、その中からある一定のサブグラフを切り出すときの、注目するノードというか、目印というか、(耳)タブというか、そのサブグラフのコアのようなものを「符号」で扱っているのだ。「符号」という言葉で説明していても、およそ、そこで扱っているのは「符号」とは似ても似つかない、動的で巨大なサブグラフなんだろうと想像する。

 https://image.slidesharecdn.com/swopp2011shirahata-150323235316-conversion-gate01/95/gpgpu-22-638.jpg
 https://www.toshiba-sol.co.jp/tech/sat/case/2001_3.htm
 https://www.toshiba-sol.co.jp/tech/sat/case/images/graph_case26_01_gr_l.png
 https://www.toshiba-sol.co.jp/tech/sat/case/images/graph_case26_02_gr_l.png

※ここでいう「切り出す」:目先の計算のために、必要なサブグラフのみを『チェックアウト(貸出・持ち出し)』して計算して、計算ができたら『コミット(返却・反映)』するというようなイメージで!

 https://i.stack.imgur.com/xEDoL.jpg

 > 「水匠2」は、多くの棋士が研究に用い、藤井もユーザーであることを雑誌のインタビューで明かしている。
 > 「水匠2」は、1秒間に6000万手という膨大な局面を読み込み、あらゆる選択肢の中から最善とされる手を選び出す。
 > 4億手を読んだ状況では「3一銀」は5番手にも上がっていなかった。4億手とは、この局面から25手先までを読み込んだ数字を意味する。
 > 藤井の打った「3一銀」の価値にソフトが気付き、最善手にあげたのは、さらに2億手、すなわち27手先を読んでからのことだった。

 そんなア○なことをしているはずがない。プロ棋士の頭の中を、(ありきたりの=高専生が書いたのを文系の人が遊ぶような=)コンピューター・プログラムの発想だけで理解しようとしてはダメだ。棋士を称えるつもりでもダメだ。

・(再掲)日経リサーチ「固有値分解」
 https://www.nikkei-r.co.jp/glossary/id=1605

 > 実は、一連の次元縮小法は、ほとんど同じ解析法なのである。それは特異値分解、その特殊な場合の固有値分解である。つまり、

 > (1)相関行列の固有値分解 ==> 主成分分析(因子分析)
 > (2)頻度行列の特異値分解 ==> コレスポンデンス分析(数量化3類)
 > (3)分散比行列の固有値分解 ==> 判別分析
 > (4)距離行列の固有値分解 ==> MDS

 > というように、入力データが違うだけで、データの解析法は同じである。

 http://baba.la.coocan.jp/wais/pagerank.html
 http://baba.la.coocan.jp/wais/keymap.png

 この図に始まりも終わりもないことに注意してほしい。…オウケイ、そこだけわかってもらえれば上出来だ兄弟。(※誤訳)

 http://baba.la.coocan.jp/wais/adjacent.png

 > Apache のオンラインマニュアル(128ページ)の 隣接行列をビットマップで表わしたもの
 > この隣接行列を転置し
 > 最大固有値に属する 固有ベクトル(優固有ベクトル)を求めることにほかならない。

 > 線形変換系の t →∞ での漸近挙動は、 変換行列の絶対値最大の固有値とそれに属する固有ベクトルによって 本質的に記述されることがわかっているからである。 言い換えれば、推移確率行列で表わされる確率過程は、 この行列の掛け算を繰り返したものを調べることで、 行き着く先の状態の確率を計算できると言うことである。

 これがすべてであり、これ以外に説明は要らないというか、説明しようがない。

 > ベクトルの初期値は自由に与えられるが、行列を繰り返し掛けていくことで、 与えたベクトルをある一定の値の組に落ち着かせることができる。 その安定な数値の組合わせを固有ベクトルと呼び、 固有ベクトルに特徴的なあるスカラー量のことを固有値と呼ぶ。 このような計算手法全体のことを固有値分解と言い、 固有値分解すれば解ける問題のことを固有値問題と言うのである。

 なんか知らんが固有値問題を解けばいいんだな@おっしゃあぁぁぁ!! …みたいなノリでじゅうぶんだ。(※諸説あります。)

 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejipm/74/5/74_I_747/_article/-char/ja

 > 西日本高速道路株式会社
 > 金沢大学

 > 道路ネットワークを分析あるいは集約する方法の一つとして,ネットワークの幾何的な情報に基いて対象地域を複数のサブエリアに分割する以下の手法を提案する.ネットワークの隣接行列と固有ベクトル中心性の概念を利用し,中心性の最も高いノードを拠点ノードとして抽出する.この方法を拡張し,既出の拠点ノードからの距離による重みを考慮した修正隣接行列に対し,固有ベクトル中心性を逐次的に適用して複数の拠点ノードを抽出する.その上で,複数の拠点ノードからの最短距離に基づいて複数のサブエリアに分割する.実ネットワークに対する提案手法の適用性を調査するため,北陸及び周辺地域の緊急輸送道路ネットワークを対象にした試算の結果,提案手法は拠点ノードの偏在を回避しつつ対象領域をサブエリアに分割できることを確認した.

 だいたいそういうようなことをすると「3一銀」が浮かぶのだ。違いますか。(※恐縮です。)

[3896]
 > 工学的に、固有値分解の代わりに特異値分解を使うというのがあるが、同じ考えかただと思ってよい。行列を見たら特異値分解しなはれということである。何も考えずに使えるのが工学的に優れているということである。

 ものすごく直感的(※「直観」ではない)にいえば、行列をふるいにかけるのだ。落ちるものと残るものに分かれる。えー…(てんてんてん)。

※しつれいしました。

 https://twitter.com/tayayan_ts/status/1257269160268029953

 > 2020年5月3日、5月4日に行われた世界コンピュータ将棋オンライン大会で使用した評価関数+探索部を「水匠2」として公開いたしました。

 > move accuracy の過程などを見てみたい

 > 学習ログをファイルとして残してはいないため、水匠2からDepth20の教師局面で適当に追加学習した場合のログをアップロードいたします。

 そのフレームワークにとらわれて、そのフレームワークでできることしかやっていない。(※理学部の人が工学部の人をけなす言いかたで!)

[3868]
 > 冒頭で述べた「プレーヤーが目で見て目視で視感を言葉で述べ、というのでなく、データをほうりこめば自動で何らかの把握が完了する」を果たしたから、これを「AI」と呼ぶか呼ばないかはどうでもいい。

[3169]
 > なかなかどうして、私たちはなんとむずかしいパターン認識を一瞬でやってのけているのかと再認識されましょう。

[3754]
 > 実時間で半日くらいかけて悩もうぜ

 > ぐふっ。いわれなくてもたっぷり悩んでます。マップコンストラクションで最初に列車が走るまでの長いこと長いこと! これを「長考に入る」ともいうよ。

[3868]
 > とはいえ、コンピューターにやらせてみればたかだか主成分分析してからk-meansするくらいのことしかしてなかったのだともわかっての本日「このフォーラム」であります。そもそもゲーム内で地形を「よく観察し」とはいうけれど、それはできてあたりまえというか、むずかしいことはしていないというか、何も考えずに自動的にやってるという感覚があったんですよ。それならコンピューターでもできるはずだと思ったら実際できた。なんか納得した。

・(たぶん再掲)
 http://tht.sblo.jp/article/24954875.html

 > > NTT研究所では、人間は映像の中の単純な統計的性質を利用して、質感を知覚しているということを明らかにしました。例えば、表面の明るさや光沢感を判断するときには、脳はその映像の輝度ヒストグラムの歪みを計算しているだけなのです。質感の知覚は、意外なほど単純な視覚メカニズムに基づいている可能性があることが分かりました。

 > > 我々は食品の鮮度を日常的に視覚によって判断しているが,それがどのような情報に基づいて行なわれているかは明らかにされていない.そこで今回,キャベツをサンプルとして鮮度劣化の過程を撮影し,その画像に基づき鮮度劣化に伴う輝度ヒストグラム形状の変化が鮮度知覚に及ぼす影響を実験的に検討した.刺激として,同一のキャベツを中温用エアコンで室温制御した環境下において数時間ごとに鮮度劣化の様子を撮影した画像と,鮮度劣化過程における輝度ヒストグラムをマッチングさせて生成した画像を用いた.被験者は画像を自由に観察し,刺激画像のキャベツの鮮度を評定尺度法によって評定した.その結果,鮮度が高い画像に対して劣化画像の輝度ヒストグラムをマッチングさせた刺激の場合も,逆に鮮度が低い画像に相対的に新鮮な画像の輝度ヒストグラムをマッチングさせた刺激の場合も,輝度ヒストグラム操作方向に鮮度評価がシフトする傾向が見られた.これは,鮮度劣化に伴う形態の変化とともに,画像の統計的輝度分布情報が野菜の鮮度の知覚の手がかりとして働くことを示唆している.

 なんのことはない。グラフ(ネットワーク)の特異値分解みたいなことが、頭の中でできているに違いない。しかも、物体の表面の光沢(※「輝度ヒストグラム形状の変化」)を知覚するくらいに楽々と自動的に。(※勝手な予想です。)キャベツが新鮮かそうじゃないか、いわばおいしそうかおいしくなさそうかを一瞬で判断する。これを将棋でやっているのだ。違いますか。(※恐縮です。)

※われわれの生体は、いわば「分子メモリー」と「分子演算器」を1つで兼ね備えたソレであり、いわば「分子コンピューティング」を常時実行しているようなものだ。赤外線をしばらく浴びればぽかぽかしてくるアレだ。ま、「演算器」というよりは、固定の結線で決まった処理しかできない「専用コンピューター」みたいなものだね。

 > 「最初は『符号』で進んでいって、たまに盤面が出てきてそこで改めて形勢判断をしたり。読み進めているときは『符号』で考えることが多いです」

 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%9B%A2%E6%95%A3%E6%95%B0%E5%AD%A6

 > 原則として離散的な(言い換えると連続でない、とびとびの)対象をあつかう数学のことである。有限数学あるいは離散数理と呼ばれることもある。

 離散(※離散数学)のグラフ(※グラフ理論)のくせに(?)順不同だのワイルドカードだのという都合の良いデータ表現によって、「無限」というものを現実的に扱っている感じがないか。「水匠2」でいう「25手先」と「27手先」という(手の探索)コストの違いは、きっと発生していないのだ。(※まことに都合よく、向きや順番がないのだ。…だから「順不同」と言ってるじゃないですか。)

※「無限」:では、それが難しいかというと、さぁ…(てんてんてん)。例えば分数で「1/3(さんぶんのいち)」みたいなのは、実はとんでもない概念だけど簡単に使えるじゃないですか。えー…(てんてんてん)。

・きょうびとんと「専用コンピューター」
 https://kotobank.jp/word/%E5%B0%82%E7%94%A8%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%BC-185654

 > 狭義の非ノイマン型コンピューターの代表的なものは,シーケンサーがプログラムの実行を逐次制御するのではなく,演算に必要なデータがそろうと演算が行われるというモデルに基づくデータフローコンピューターや,神経回路網をモデルにしたニューラルコンピューターなどである。

・頭を揃えて待つ(違)「同期」「座標系が異なる複数の点群の位置合わせ」のイメージです
 https://www.wdic.org/proc/plug/WDIC/vs_sgnl.png
 https://www.armonicos.co.jp/mgr/wp-content/uploads/2019/12/labo06_01.png

 並列していろいろ考える(逆説的だがつながりを無視して考える)のが楽になるのと引き換えに、並列に考えたものはどこかで同期させないと、“結像”しない(※『見えない』=何の判断もできない)。そのときだけ「盤面」なんですな。しかし、これまた「盤面」という用語ですからはいそうですかと聞いてはならぬ。それはおよそ「盤面」という用語だけで言える概念ではないのだ。違いますか。(※恐縮です。)

 https://www.esrij.com/cgi-bin/wp/wp-content/uploads/2015/12/layer-map_01.png

 何かそういう、「盤面」を主題別に分解して扱っていたりしませんか。えー…(てんてんてん)。(※勝手な想像です。わたしは将棋がぜんぜんわかりません。)

 https://ci.nii.ac.jp/naid/110003280487

 > 伝達関数の可聴周波数帯域を3つに分割し, 帯域ごとにこの関数を近似するフィルタ処理により簡単化している. これを16bitの固定小数点DSPで実装し, 音像定位処理を行った結果, 演算量の大幅な削減が可能となり, 50MHzのDSPで実装できることが判明した.

 https://www.gsi.go.jp/common/000109041.png

 > 位置合わせ
 > 初期干渉画像作成
 > 差分干渉画像作成
 > 軌道縞・地形縞
 > フィルター処理
 > 位相アンラッピング処理
 > 地図投影

 重ねてから動かすだけで注目すべき箇所が浮かび上がる! 干渉! 縞っ!! 位相アンラッピング処理っ! 投影!! …これだね。ゼッタイこれだね。将棋界にない用語というのはね。(※恐縮です。)

※本当にないのかは知らない。

・(8月29日)
 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20200829/k10012589981000.html

 > 江戸時代前期の1668年に建てられましたが、東日本大震災の揺れなどで建物が傾いていました。

 > 老朽化した木材を交換する際に新しい木材の表面に柿渋などの塗料を塗って、古い建物の雰囲気を壊さないよう工夫が施されているということです。

 出ました「柿渋」。(※ソコジャナイ。)

・下野新聞「足利学校をVR画像で記録」(9月17日)
 https://www.shimotsuke.co.jp/articles/-/360376

 > 建物を最新の3Dレーザースキャナーなどで撮影して座標データ化して記録する
 > 県内に残る貴重な建造物の中から日本最古の学校として知られる同学校を選んだ。
 > 2019年のパリ・ノートルダム大聖堂火災、首里城(那覇市)火災などでは座標化したデジタルデータが復元に活用されており、こうした役割も期待できるという。

 これではピンとこないなら、10月6日のNHKの伝え方はどうだ。(ばーん

・(10月6日)

 …と思ったが、ウェブには掲載がなかった。「3次元データが必要」という表現が秀逸でした。ドローンの説明もあった。あれとこれをそうしてこうなる、という処理の全体像が的確に説明されていたんです。ちょっと理系ですよね。下野新聞みたいに「最新の3Dレーザースキャナーだぞ@どうだすごいだろ」とか「あのノートルダム大聖堂や首里城と並ぶ足利学校」という田舎者ちっくなニュアンスがまったくなかった。(※表現は演出です。)

・富士フイルム「世界初「スーパーCCDハニカム」を搭載したデジタルカメラ「FinePix4700Z」が国立科学博物館「重要科学技術史資料」に登録」(2018年8月21日)
 https://fujifilm.jp/information/articlead_0549.html
 https://fujifilm.jp/information/pack/images/articleImg/articlead_0549_img_02.jpg

 > CCD画素を45度回転させハニカム状に密に配置した「スーパーCCDハニカム」(240万画素)を採用。画素間の画像データを算出できる画素補間技術を搭載した、新開発の画像処理エンジンとの組み合わせで、記録画素数432万画素という高画素化を実現しました。また、フォトダイオード間を結ぶ配線を通すためのスペースが不要であるため、フォトダイオードの大型化が可能。さらに、画素の形状を円形に近い八角形とすることで、レンズからの光を効率よく集光することができ、撮影感度、ダイナミックレンジ、S/N比を大きく向上させました。

 https://dc.watch.impress.co.jp/cda/compact/2009/02/04/10122.html
 https://dc.watch.impress.co.jp/cda/static/image/2008/09/24/fujiccd_04.jpg
 https://dc.watch.impress.co.jp/cda/static/image/2008/09/24/fujiccd_05.jpg

 ソニーみたいな電気屋はセンサーから読み出し電気信号が、という発想に縛られる。富士フイルムみたいな化学屋なら結晶の構造などもアイデアのもとにできるのだ。発想が銀塩なのだ。もともとの写真(撮影用フィルムや印画紙)の『画素』は斜めというか立体というか、そういうケミカルでできているではないか。センサーの受光面をマス目に区切って、1マスごとに豆粒みたいな素子を1個ずつ置くなんて発想じゃない。フィルムや印画紙の端から端まで同じ材料がぎっしり詰まっているではないか。(キリッ

 https://livedoor.blogimg.jp/matsumoto_superazusa/imgs/0/9/09d34d6d.jpg
 https://www.ichimasa.co.jp/sp/enjoy/osechi/images/osechi_top.jpg

 ソニーは黒豆で富士フイルムはかまぼこだ。…箱根だけに。(違)

 https://www.wakamatsuya.co.jp/wp/wp-content/uploads/2019/07/04-1.jpg

 > 黒豆かまぼこ

 えー…(てんてんてん)。

 > スーパーCCDハニカムEXRは、カラーフィルターの画素を斜め方向に配置するC.I.C(Close Incline Coupling)を採用するCCDセンサー。同色の画素が隣接する形になるため、画素混合時の偽色を軽減できる。また、異なる感度を割り当てて撮影したデータを組み合わせ、ダイナミックレンジの広い画像を作ることも可能。

 画素1つずつで整数値みたいに読み取るんじゃない。隣接しあう画素から小数で読み取るようなものだ。(※曲解です!)そういう発想がね。「異なる感度を割り当てて撮影したデータを組み合わせ、ダイナミックレンジの広い画像を作る」みたいなことを将棋でやっている。違いますか。(※恐縮です。)

・(6月28日)
 https://number.bunshun.jp/articles/-/844051?page=4

 > 渡辺明竜王・棋王は言う。
 > 「堅さこそが正義という時代がけっこう続きましたけど、今はもうそういう将棋は指せなくなってきています。王様の守備が薄くても、コンピュータソフトが高い評価値(局面の形勢を数字で算出する数値)を出せば検討に値する、という考え方に変わってきています。藤井君の将棋は、まさに時代の流れを象徴しているんですよ」

 再びNHKです。

 > 一手ごとの形勢の移り変わりをグラフで可視化した。
 > グラフの線が中央より下がれば不利な状況、中央より上がれば有利な状況にあることを示す。

 そんなもんが信用できるか。…うわぁ出ました『そんなもん』呼ばわり!(※あくまで私見です。)「盤面」は2次元で「動き」もあるのに、どうして1次元の『評価値』とやら1つだけで云々できるなどと考えてしまうのか。どだい、おかしい。

 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20201002/K10012644241_2010021626_2010021635_01_04.jpg
 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20201002/K10012644241_2010021626_2010021635_01_05.jpg

 検出力というか感度というか分解能というか、そういうものが(『評価値』というものには)足りていないのではないかと疑う。能力をうまく計れない(雑な)指標を使うことは失礼だ。PCやゲーム機のグラフィックスの性能の、ベンチマークさえよければ(げふ)みたいな感じに(げふ)しつれいしました。


 ここまで「コメント欄の類」は読まずに(じぶんの知っていることだけで!)まとめましたが、ほかのひとのコメントを生温かい目で見てみようのコーナーはこちらですか。

 https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www3.nhk.or.jp/news/html/20201002/k10012644241000.html

 > buu 大人たちはなんとか自分の言葉の中で藤井を理解しようとしているけれど、彼はその流れの中にいない感じ。

 はてなブックマークで、そんな文系みたいなこと書いちゃいますか。「理数探究」がなかった時代に高校を出てしまった者の“末路”よ。(※詠嘆)

 > cotbormi 盤面じゃなくて符号で読みすすめるって、機械語とかアセンブリで考える感じ?
 > augsUK 「読みを進める藤井の脳内には、この「符号」しか存在しない」黙読と音読のように、盤面を脳内で描画しない方が読みが物理的に速いとかありそうだが、本当の計算機のような話。
 > hiro_curry 都度盤面にデコードするよりバイナリのまま処理できた方が速いということなのだろうか

 はてなブックマークとはいえ、ちょっと技術者すぎて、ねぇ…(てんてんてん)。『動きベクトル!』『圧縮データのままデータマイニングできるやつ!』(※意訳)くらいには言いませんか。システム生物学とかもいいね。(※じぶんで実装できるかできないかは問わなくていい。)

 > yuno001 デビュー以降30局の左下のグラフが異常。マイナス評価から一瞬でなんで圧倒的有利の方向に展開するんだよ。分析用AI正しいの?

 https://heroz.co.jp/service/
 https://heroz.co.jp/cms/wp-content/themes/heroz/assets/img/service/picture03.png
 https://heroz.co.jp/cms/wp-content/themes/heroz/assets/img/service/picture04.png

 いろいろな分析(※さまざまな種類の特徴量を採って多次元で)をしてはいるだろうに、最終段(出力)で1次元の『評価値』にしてしまうのがいけない。せめて2次元にしてほしい。主成分分析でいうところの第1主成分と第2主成分である。そうすればちゃんと、じわりじわりと押していって勝っている(あるいは『貯金!』のようなものを貯めに貯めている)ようすが可視化できるであろう。本当でしょうか。(※勝手に言ってます!)

 過去の棋譜に頼っているAIとしては、「こんな手は見たこともない!」「どうして負けたのかわからない」などと、敗者と同じようなおどろきを表現しているのが「マイナス評価から一瞬で(略)圧倒的有利の方向」という『評価値』ではないか。(※ジト目)

 > quwachy id:yuno001 それは藤井玉が詰んでた(負け)状態で相手が詰みを逃して逆転勝ちした

 なるほど中身は知らないで『貯金!』と思ったが、そんなことになってたのねん。(※ジト目)その「一瞬で」というのは例外として、それでもほかのグラフが必ずしも『貯金!』のような、かなり終盤で活きてくるものを仕込んでる(『よく』仕込めている)状態を評価して(できて)いるとは思えない、みたいには思っていいんですかね。(※恐縮です。)

 > dco0901 こうやって個人の成長を「進化」って呼ぶ風潮やめてほしい。
 > fn7 想像もつかないくらいすごいんだろうけど「超進化」というタイトルは笑っちゃう。

 違う。「超」とは「(程度が)すごい」という意味じゃない。質的な転換がある(それまでのものとは質が違う・考える向きが違う)ということを言っているのだ。違いますか。(※恐縮です。)そういうことが将棋界に起きていますよと言いたいタイトルだと読めば「個人の〜」にはあたらない。…出ました『あたらない』みたいに言い逃れるやつ!(違)このひと個人の話じゃない。それは183系グレードアップあずさとRyzenでおなかいっぱい。(違)日本将棋連盟と刷られたお名刺をげふげふ(ぐぇ)プロ棋士として研究したり勝負に臨んでいるときは個人じゃないのだ。将棋という宇宙(の一端)が棋士に“降りて”くるんだ。えー…(てんてんてん)。どの棋士が成し遂げたことでも、それは将棋というものに起こったという見方をするのである。とはいえ棋士の努力あってこそ「将棋」が“降りて”きてくれるのだ。「“超進化”を遂げた」のは「将棋」であるが、やはりそのひとに注目するのであった。

※表現は演出です。

 > blueboy たいしたことが書いてない。かなりピンボケな記事。

 将棋の番組じゃないし、専門の雑誌やCSチャンネルでもない。当然です。一般というか総合のテレビだから将棋用語を出してはいけない。出すとしても2つまで、かぎ括弧つきで。そうすると「符号」と「盤面」しか出せない。えー…(てんてんてん)。「大局観」「直感」をAIでも扱わせたいね、という日経ちっくな世間話だと思ってください。えー…(てんてんてん)。

※勝手に言ってます!

[3099]
 > なお、私自身は将棋のルールや楽しみ方についてはまったく知らず、講演などで聞いた話や、ウィキペディアを引いたりしながら「そういうものなのかなぁ」と想像してみることとしています。どんなに初心者でも、仮にも「将棋が指せる!」という人を、無条件にソンケイしております。あんな複雑なゲーム、よくできるなぁ、と驚嘆されます。

 将棋がわからないひとから見て、AIがどうのという部分だけに何か言ってみようという話題でした。将棋について何か言ったとは受け取らないでください。


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