人間に勝つコンピュータ将棋の作り方

(注）2015年4月追記
プロの棋士とコンピューター将棋の対戦である電王戦が、2012年（第1回）～2015年（第4回：FINAL）まで行われた。第1回から第3回まではコンピューター将棋が勝利しており、いまやコンピューター将棋の力量はプロ棋士を超えるレベルになったといえそうだ。但しこれは、CPUの高速化やメモリー容量の増加が進み、機械的な探索（読み）の深さと効率が増したことが大きな要因に見える（もちろんプログラムの進化もあろうが）。
電王戦第4回(FINAL)はプロ棋士が3勝2敗でコンピューター将棋に勝った。プロ棋士の勝因は、対戦相手であるソフトウェアの事前研究により、ソフトウェアの欠陥（バグ）や弱点を突いたからだと思われる。
特に第2局は、コンピュータ将棋Seleneがソフトウェアのバグで反則負けを喫した（プロ棋士が「不成」で王手をかける奇手に出たのに対し、Seleneは王手を放置して別の手を指す反則を犯した）。プログラムにバグはつきものであるが、コンピュータ将棋も例外ではなかったわけだ。
本書が出版された頃から比べてコンピューター将棋は随分と進化したように見えるが、AI（人工知能）の本質的な部分（コンピューターは構想力や創造力において人間よりも劣っている）は変わっていないようだ。

2017年5月追記
5月21日朝日新聞デジタルに「名人、AIに連敗」という記事が出ている。
「将棋の棋士と人工知能（AI）が戦う第２期電王戦二番勝負（ドワンゴ主催）の第2局が20日、兵庫県姫路市の姫路城で行われ、佐藤天彦名人（２９）がＰＯＮＡＮＺＡ（ポナンザ）に敗れた。ポナンザの２連勝となり、現役のタイトル保持者が公の場で初めてソフトに敗れる結果となった」

（注2）
2017年4月11日　追記
2015年の追記以降、AI（人工知能）は第3次ブームを迎え、AIに関する書籍や記事を沢山目にするようになった。
最初に本書を読んだときに疑問に思った、コンピュータ将棋（機械学習）のデバッグのやり方が、日経コンピュータの連載記事（2017年3月30日号）に載っていた。
その記事によれば、
「機械学習のデバッグは、一般のプログラムとは異なり、機械的に実行できるような方法論が確立していない。ほぼ運任せか、明文化できない経験をベースにデバッグするしかないのが実情である。」
「機械学習のデバッグの難しさは、一般的なプログラムのようにプログラムの挙動をたどりながら発見できない点である。何をもってバグとするか、の基準すらない。」
とある。このあたりはプログラマーの腕の見せ所なのだろうが、機械学習が何を学習したのか分からない点（ブラックボックス化している点）に根本原因があるのだろうと想像する。
また、ニューラルネットワークのパラメータの初期値の選択も、経験と勘と試行の繰り返しに依存しているそうだ。そのようなわけで、現状では人間（スキルを持ったプログラマー）の出番はまだまだあるようだ（裏を返せば現状のレベルでは、AIに頼り切るのは危険であると感じた次第）。

2019年1月追記
2018年12月、グーグル傘下のディープマインド社が開発した「アルファゼロ」が、チェス、将棋、囲碁で、それぞれ最強とされていた既存のソフトに勝利した。
アルファゼロは強化学習（教師なし学習）を採用しており、ルールのみを教えれば後は自己対戦により学習するとされる。これは、教師あり学習が、大量の棋譜を読み込ませて学習させるのとは全く異なるアプローチである。
また、同じアルゴリズムで、チェス、将棋、囲碁の三つとも強くなったという点も興味深い。
なお、将棋の世界では、プログラムの差し手を人間が参考にして研究するという時代になりつつあるようだ。「あから2010」登場から8年、AIの力量は人間を超えた（人間とコンピュータが将棋を競う時代は終わった）と言えそうだ。