ボナンザVS勝負脳: 404 Machine Learning Not Foundについて

http://blog.livedoor.jp/dankogai/archives/50942633.html

なかなか面白い書評ですね！
ドラゴンボールのたとえも判りやすい！

恐るべきことに、まさにその渡辺九段の真摯な姿勢こそが、敵に塩を送る行為となるのだ。
そのことに、梅田さんは気がついたのだろうか。あるいは気がついてこういう書き方となったのだろうか。

WEB進化論の梅田さんへの皮肉になってるところも面白いです（ｗ

Googleは凄いって本をベストセラーにした梅田さんが
実はGoogleを賢くさせてる我々が凄いってことをコピーしてるって概念に気づいてない？(^^;;;
Amazonもそうですね。賢いのはお客様。賢さのコピーをしている。
「クレーマーはチャンスと思え」って言葉もありますが、人間も人間から学んでいる。
「失敗は成功の母」

チェッカーの学習はありますが、chess型ゲームの学習例は無いので、保木さんはやはり凄いと思います。
ただ、チェスは足の遅い駒が少ないので、駒の配置の学習はあまりニーズが無かったので、
そもそもその手の研究を考えなかったのかもしれません
（ポーンの陣形の形って評価はあるみたいですが）

これに対して
CSAブログで山田さんが書いてますが
http://www.computer-shogi.org/blog/watanabe_vs_bonanza_404_machine_learning_not_found/

今のところコンピュータが人間のプロを上回れないのは、まさしく吸収できていない栄養分があるからであり、それを吸収するためのアルゴリズムを追加するなり調整するなりできる目処は未だ立っていないのです。

ここですよね

自分が考えるに、たしかに序盤は学習できたような感じですが、
しょせん落とし穴表を自動作成したにすぎないと思います。
Bonanzaが選手権で初優勝したときのアマ名人との試合で、
眼前に駒得の餌をぶら下げられて、それに食らいついていくうちに、気づいたら敵に包囲されていた
って感じに、

階層化された戦略には、コンピュータ将棋は無力と思います。
それは目前のローカルミニマムにつっこんでいくだけで、遠くが見えないからです（水平線のカナタ）

あと、終盤ですね。n手すきの概念とか詰めろの連続とか。例のBonanza対渡辺竜王戦みたいなZみたいな。
詰みがあれば、100手詰みでも見つけるけど、必死が絡むとまだまだ全然。

以上考えると、「序盤の階層化された戦略」「終盤のn手すき」
この二つを解決せねば、プロ棋士に勝てる日は来ないのではないだろうか？
もちろん物理的に機械が速くなる成り並列化されて、30手とか読めれば、
本質的にはローカルミニマムだけど、水平線が遠くなることで、階層化戦略に打ち勝つかもしれない。

しかし、本質的処理は、個人的にこの二点の難問を解決してこそ成されると思います