将棋AIの開発4

もう一度全体の流れを確認

実装簡単ではない。

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ステップ1: 初期セットアップと基本的な盤面操作

• 必要なライブラリのインストール: cshogi、PyTorch、およびログや可視化のための追加ライブラリをインストールする。
• 将棋盤の表現を実装: cshogiを使用して将棋盤を初期化し、盤面のデータ形式を理解する。
• 手の生成: cshogiを使って合法手の生成を実装し、次の一手が確認できるようにする。
• 基本的なゲームループの作成: ランダムな手を使ってゲームを進める簡易ループを作成し、盤面が正しく更新されるかテストする。

ステップ2: ポリシーとバリュー予測用ニューラルネットワーク

• ネットワーク構造の定義: AlphaZeroの二重ヘッド構造に基づいたニューラルネットワークをPyTorchで作成する。
• ポリシーヘッド: 各合法手の確率を出力。
• バリューヘッド: ゲームの結果（勝敗）を予測。
• 盤面状態とネットワークの統合: 盤面の状態をネットワーク入力に接続し、出力が正しく解釈されるか確認する。
• ネットワークI/Oのテスト: 模擬データをネットワークに通し、将棋盤面と互換性があるか確認する。

ステップ3: モンテカルロ木探索（MCTS）による手の選択

• MCTS構造の実装: ニューラルネットワークによるポリシーとバリュー推定を活用するMCTSフレームワークを構築する。
• MCTSを用いた自己対局のシミュレーション: MCTSを利用して手を選択し、自己対局を行って局面と結果を記録する。
• 基本的な自己対局性能の評価: MCTS駆動モデルでゲームを完了できるかを確認し、ゲームの結果を追跡する。

ステップ4: 自己対局と学習用データの収集

• 学習データの収集: 各自己対局のデータを記録し、将来的なトレーニング用に状態-アクションペアとゲーム結果を保存する。
• 自己対局モードの切り替えを実装:
  • グラフィカルモード: 盤面を表示する簡易可視化（例: matplotlib使用）。
  • テキストモード: テキストで盤面と手順を出力し、グラフィカルモードに切り替えて確認可能にする。
• データ収集のテスト: ログの整合性と形式を確認し、学習に使用できるかをチェックする。

ステップ5: モデル学習パイプライン

• 学習ループ: PyTorchで学習ループを作成し、収集したデータを用いてモデルの重みを更新する。
• モデルの保存と読み込み: 学習を中断して再開できるように、モデルの保存・読み込み機能を実装する。
• 基本的な学習テスト: 少量のデータで学習ループを実行し、モデルが更新されて性能が向上するか確認する。

ステップ6: floodgate互換とデプロイ準備

• floodgateルールの適合: 特に手のタイミングと合法手に関して、モデルがfloodgateの要件を満たしているか確認する。
• GUIソフトでのテスト: ShogiGUIや他のツールと互換性があるかをテストし、統合の容易さとスムーズな動作を確認する。
• 評価と調整: テストを重ね、MCTSパラメータやネットワーク構造の調整が必要か確認する。

ステップ7: 評価と改善

• 性能ログ: 勝率、手数、決定時間を追跡し、AIの進捗を分析する。
• 継続的な自己対局: モデルの堅牢性を高めるために、自己対局を継続的に行い、その結果をさらに学習に使用する。
• floodgateテスト: モデルの安定性と性能に満足できたら、floodgateに投入し、実戦データで性能を検証する。

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やるか～

調査→実装→トライ＆エラー。