>>276 >>240-246
>それでも、2017の教訓は貴重と思います。今後ずっと語り継いで行くべきだと

コンピュータチェスは、盤面が狭く、ディープラーニングは採用されなかった（下記）
囲碁では、ディープラーニングが成功した

将棋で、囲碁で成功したAIを導入した
でも、そこに落とし穴があって、elmo vs Ponanza Chainer で、AI無しのマシンパワーで劣るelmoが勝ってしまった

だから、人間の智恵というのは、まだまだAIに優る点が多いというのが、”2017の教訓”と思います・・（＾＾

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%81%E3%82%A7%E3%82%B9#.E3.82.B3.E3.83.B3.E3.83.94.E3.83.A5.E3.83.BC.E3.82.BF.E3.83.81.E3.82.A7.E3.82.B9.E3.81.AE.E3.83.97.E3.83.AD.E3.82.B0.E3.83.A9.E3.83.9F.E3.83.B3.E3.82.B0.E6.8A.80.E8.A1.93.E3.83.BB.E8.AA.B2.E9.A1.8C
(抜粋)
コンピュータチェスのプログラミング技術・課題
コンピュータチェスのプログラミングは、以下の3つのフェーズに分割して考えることができる。
序盤
チェスの定跡は、昔から研究されているが、様々なバリエーションがある。通常のチェスソフトでは、序盤ではデータベースを参照しながら、現在の手順がデータベースにあるものかを検索する。データベースにあるもので、次の手が複数の候補を持てば、その最良の（最初の）手を選択するか、ランダムに1つを選んで指すようにする。
データベースとしては、様々なものが作成されており、コンパクトなものから巨大なものまである。かならずしも巨大であれば良いというものでもない。
中盤
定跡のデータベースをはずれた時点から、評価関数をもとに探索を行いながら、最良の手順を探っていく。この時の、評価関数の与え方、探索時における無駄の排除がプログラミングの中心となる。探索の重複を避けるために、ハッシュテーブルを用いるのが普通である。
終盤
双方の残りの駒がある程度少なくなった場合をエンドゲームと呼び、研究はかなり進んでいる。
1980年代初めには両キングを含めて残りが5駒以下の場合について完全解析が完了、2006年には残り6駒以下の場合のほとんどが完了し、データベース化されている。これをテーブルベース（tablebase）と呼ぶ。