繰り返しプロ棋士の棋譜をたくさん集めることによって、そこから学習して、非常に近いものを持たせることができるようになったと思います

2012年 2月 8日（水）クローズアップ現代「将棋コンピューター　こうして元名人に勝利する」
　

電気通信大学助教…伊藤毅志さん

コンピューターには局面をどちらがどれくらい優勢かという評価関数と呼んでいるんですけれども、数値化して表してやる必要があるんです。それにはいろいろな評価項目がありまして、例えば、わかりやすいところで言いますと、歩は何点とか、飛車は何点とか、そういう駒の価値とか、それから王様はどこら辺にいると、自分の王様は安全なのかというような、評価項目がいろいろあるんですが、何とか数値化して機械に教えてやる必要があるんですが、機械学習の今回の手法が出る前は人間が手作業で入れていたんですね。それを自動的に機械に学習させてやろうという手法が新しく出てきまして、その考え方が非常に上手くいったんですね。実際にはコンピュータに人間に近いような知識を教えるには、非常にたくさんの評価項目を人間は持っているわけで、全部機械に教えるというのは難しいことなんですが、それを非常に上手い形で調整して、プロに近いような局面評価ができるような知識を身につけることができたということになります。
繰り返しプロ棋士の棋譜をたくさん集めることによって、そこから学習して、非常に近いものを持たせることができるようになったと思います。
根本的に人間とコンピュータは違いますので、違いを理解して、いかに人間の得意な分野、長期的なプランを立てるとか、そういうことは人間は得意ですので、そういうことは人間がやって、単調で単純な作業というのはコンピュータにやらせる、そういうところをベストミックスさせていくというところがこれから重要になってくるんではなかと思います。