
2026/02/16 12:22
**Contra:検索なしで挑むグランドマスターレベルのチェス(2024)**
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要約▶
日本語訳:
以下は、主要なポイントをすべて取り入れつつ、言葉遣いを明確かつ簡潔に保った改訂版です。
要約
Google DeepMind は 2024 年 2 月 13 日に Amortized Planning with Large‑Scale Transformers: A Case Study on Chess を発表しました。このトランスフォーマー ベースのモデルは Stockfish 16 のデータで訓練され、チェス盤を入力として受け取り、50 ms の Stockfish 検索後に次の 3 つの量を出力します。
- 状態価値 – ポジションがどれだけ良いか。
- 行動価値 – 各手の期待報酬。
- 方策分布 – 50 ms Stockfish の選択と一致する確率。
アーキテクチャは AlphaZero の方策/価値ネットワークを鏡写しにしており、行動価値ヘッドという新しい追加が特徴です。強度はモデルの方策を、その価値推定による深さ 1 のロールアウトと比較することで評価されました。著者らはグランドマスター級のプレイを主張し、Lichess Blitz のレーティング 2895 を引用しています。
長時間制御では「より深く考える」ことができないためレーティングが低下する可能性があると注意喚起しています。批評家はこの研究に新規性が欠けていると主張し、Leela Chess Zero はすでに AlphaZero を方策 Elo で上回っており、LC0‑Value バリアントは約 2400 Elo に達する可能性があると指摘しています。論文ではモデルが Stockfish を打ち破るゲームも示されており、その結果は訓練データから考えると予想外で、人間のマスターが Stockfish より弱いことに起因する差異があるかもしれないと示唆しています。
付録では AlphaZero、今回のトランスフォーマーモデル、および LC0 の「サーチレス」(1‑ply 価値最大化)パズル解法を比較し、それぞれのアプローチの相対的な性能を強調しています。
本文
2024年2月13日
Google DeepMindは最近 Amortized Planning with Large‑Scale Transformers: A Case Study on Chess を発表し、強力なチェスエンジン Stockfish 16(現在は新バージョンに取って代わられています)で訓練されたトランスフォーマーベースのモデルを紹介しました。このモデルはゲーム状態を入力として受け取り、以下の3つの量を出力するよう学習します。
- State value – 50 ms Stockfish 検索により決定される状態価値。
- Action value – 状態 s において行動 a を取ったときの価値(同じく 50 ms Stockfish 検索)。
- Policy distribution – 状態 s の全ての手に対する確率分布で、50 ms Stockfish の選択と一致させることを目指す。
訓練後、このモデルは与えられた状態で行動を選択してチェスをプレイできます。構造は AlphaZero の AZ‑style ネットワーク(ポリシーとバリューのみを予測)に極めて似ていますが、ここでは別個のアクション価値出力が追加されています。
論文中で著者らはモデルのプレイ強度を AlphaZero と比較し、次の2通りの手法を採用しています。
- AZ モデルのポリシー(最も高い確率を持つ手を選択)
- モデルの価値推定を使用し、合法手全てに対して深さ1 のロールアウトを行い、得られた状態価値が最大となる手を選択(技術的には探索プロセスですが、著者はそれを「検索」と呼んでいません)
主張
著者らは自モデルがグランドマスター級のチェスプレイヤーであると主張し、その根拠として Lichess Blitz での評価 2895 を挙げています。これは印象的ですが、時間制限が長くなると「より深く考える」ことができないため、Elo は下がる可能性があります。
批判的視点
論文の新規性は疑問です。Leela Chess Zero(Lc0)などのオープンソースプロジェクトは AlphaZero の純粋なポリシー強度を上回っています。例えば:
- BT4(現在最強の Lc0 ネットワーク)は、AlphaZero に近い T30/T40 よりも +547 Elo(T40 上)および +628 Elo(T30 上)の優位性を示しています。
- これらの差は Lc0 を DeepMind の 136M パラメータトランスフォーマーと同等レベルに押し上げます(ポリシーのみで 1620 + 600 = 2220 Elo)。
- AZ ネットワークが付加するバリューヘッド(+230 Elo)を考慮すると、BT4‑Value は論文のトーナメント Elo で約 2400 を獲得できると推定されます。
著者らの後続ゲーム分析は奇妙です。Stockfish を模倣するように訓練されたモデルが Stockfish を上回ることを受け入れており、これは訓練データから考えて起こり得ない結果です。また、人間マスター(Elo は Stockfish より数百点低い)に訴えることでこの矛盾を解消しようとしています。
結論
総じて、この論文は分野内で既存の重要な研究を軽視しており、独創性や手法に疑問が残ります。
補足
AlphaZero、論文モデル、および Lc0 の「検索なし」(1‑ply バリュー最大化) パズル解決能力の比較を以下に示します。