将棋や囲碁で用いているMCTS(Monte Carlo tree search)では、末端の局面でplayout(rollout)として局面評価のためにNN(ニューラルネット)を呼び出している。つまりは、実際にはplayoutは行っていない。

将棋ソフトで使われている技術は将棋以外の分野で役に立つことは少ないのだが、Deep Learning系の将棋ソフトで使われている技術、例えばMCTS(モンテカルロ木探索)は、わりと広範な応用事例がある。

囲碁ソフト(例えばKataGoや『天頂の囲碁』(マイナビ))は、CPUで動かしてもそこそこ強いらしい。それに比べて、DL(Deep Learning)を用いている将棋ソフトはCPUで動かすと何故こんなに弱いのか(※ ただしトッププロよりは強い)という質問というか罵声というか、ときには言葉の暴力みたいなのがやってくる。中には、KataGoみたいにopcl(OpenCL)を使わないから弱いんだろ、将棋の開発者は開発を怠っている、みたいな意見があったり、「将棋の開発者が開発にお金をかけないのが悪い。やねさんのお小遣いでやったぐらいでおっつかないだろ」みたいに言う人もいる。

ドワンゴが昨日、日本最強の囲碁ソフト「DeepZenGO」が人間のプロ棋士と対局する「第2回囲碁電王戦」を19～23日に開催すると発表しました。

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Googleが作ったDeepMindの「AlphaGo」という囲碁ソフトが中国出身のプロ棋士(Fan Huiさん)に勝利したそうです。(5戦5勝)

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