第２回電王戦が３月２３日から始まる。
コンピュータ将棋は１９７４年から開発が始まった。
２００７年には、ボナンザが渡辺竜王に善戦した。
将棋は、チェスよりもコンピューターにとって遥かに難しいゲームであるが手法はコンピュータチェス研究で得られたものを多く利用している。
人間が将棋を指すに当って大切なものは、「読み」と「形勢判断」である。コンピュータ将棋ではそれが「探索」と「評価関数」となる。
ボナンザは、評価関数（勝ち負けの度合いのようなもの）のパラメータ（駒、複数の駒の位置関係、駒の損得、駒の働き、玉の危険度評価等々ーボナンザは５０００万程度）の調整を自動学習の方法（実験的にコンピュータソフト同士を対戦させ出てきた手が、お手本の指し手に近いかどうかを判定し徐々にパラメータを調整する）で行う。機械学習と呼ばれているものである。
この手法により飛躍的な進歩を遂げた。
ボナンザの評価関数はプロ棋士等の指した５万局程度の棋譜を教師とした機械学習により作成されている。
コンピュータに高段者の思考方法を再現したいと考えたのが局面の実現確率に基づく探索範囲の制御方法である。
読む範囲を手数でなく、局面が実現するであろう確率（実現確率）を利用する。
確率の計算には、プロ棋士の棋譜集（例えば羽生）のデータを利用する。
人間のパターン認識的処理もロジスティック回帰モデルの手法を使えば簡単に利用できる。
コンピュータは、類似局面をまとめて評価することは殆んど出来ない。
局面の優劣認識の性能において人間を超えることは出来ない。
入玉のような棋譜の乏しい戦型は学習することが困難である。
以上のような問題があるようであるがいずれ別の手法でクリアーするだろう。
そしてもし、未来の技術で棋譜を分析すれば未だ知られていないものが人間とコンピュータの双方にあってそれぞれ、徐々に克服されていく過程を分析したり、微妙に形勢が揺れ動く名局を適切に言語化出来るようになるのではないかとの展望もある。
「あから」参加の４ソフトウェアと久保、谷川、渡辺、羽生、木村（攻撃的棋風の順）の棋風比較図は面白い。
人間のような仕組みで機能して、人間のように強いプログラムは難しいようだ。
しかし、数の暴力を頼りにコンピューターが人間に追いつき一気に追い越す日が来ているようだ。
その日が来たら技術者は急速に興味を失ってしまうだろう。次の標的は囲碁かもしれない。
だが、コンピュータ将棋は人間の棋譜の集積に拠っており本来、勝ち負けはないとも言える。
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