プロ棋士がもっとディープラーニング由来ソフトを使えばいい AIの普及が将棋界を変える

ニューラルネットとディープラーニングの違い （司会者）：ではそろそろ質疑応答に移りたいと思います。よろしくお願いします。 井口圭一氏（以下、井口）：発表中に何件かもらっていたので、そこからいきますか？ 「ユーザーからすると、読み筋が出るのが将棋ソフトのありがたいところですが、dlshogiでもディープラーニングで読み筋は出せるのでしょうか？」 川島馨氏（以下、川島）：はい、出せます。さっき言ったモンテカルロ木探索で、数手先を読むという探索もしていて、読み筋を出すのはdlshogiでも対応しています。 井口：これもまた川島さんにかな。「従来の将棋AIとの違いというスライドで、従来でもニューラルネットを使うと書いてありましたけど、一番顕著な違いは何でしょうか？」 川島：特徴量がニューラルネットだと、今はNNUEっていう仕組みが使われていて、それは2駒の関係を入れているんですが、ディープラーニン

[misshiki]

“全3回。3回目”座談会「将棋AIにおける深層強化学習の最新動向をHEROZトップエンジニアが語る」