将棋ＡＩで学ぶディープラーニング

マイナビ出版
山岡忠夫　

• 価格: 3,498円（本体3,180円＋税）
• 発行年月: 2018年03月
• 判型: Ｂ５
• ISBN: 9784839965419

内容情報

[BOOKデータベースより]

人より強い将棋プログラムを作る！Ｐｙｔｈｏｎ、Ｃｈａｉｎｅｒによる将棋ＡＩの作成を通して、ディープラーニングのしくみをより深く理解。ＡｌｐｈａＧｏ、ＡｌｐｈａＺｅｒｏで用いられた手法も解説。

第１部　導入編（コンピュータ将棋について）
第２部　理論編（コンピュータ将棋のアルゴリズム；コンピュータ囲碁のアルゴリズム；ＡｌｐｈａＧｏの手法；ディープラーニングについて）
第３部　実践編（ディープラーニングフレームワーク；方策ネットワーク（ｐｏｌｉｃｙ　ｎｅｔｗｏｒｋ）；将棋ＡＩの実装；学習テクニック；価値ネットワーク（ｖａｌｕｅ　ｎｅｔｗｏｒｋ）；モンテカルロ木探索；さらに発展させるために）
付録

[日販商品データベースより]

将棋プログラムの作成を通してディープラーニングをより深く理解できる。

2016年3月、プロ棋士に勝つには後10年かかると言われていたコンピュータ囲碁でDeepMindが開発したAlphaGoがトップ棋士に勝利しました。そのAlphaGoで使われた手法がディープラーニングです。

AlphaGoでは局面を「画像」として認識し打ち手の確率と局面の勝率を予測することで、次の打ち手を決めています。画像とは具体的にどのようなものか、次の打ち手をどうやって決めるのか？AlphaGoの論文をヒントに、ディープラーニングを使い棋譜を学習した将棋AIの開発を行います。強化学習のみでトップレベルの強さを持つAlphaZeroで用いられた手法についても取り入れています。

［導入編］では、コンピュータ将棋の歴史とディープラーニングの関係、コンピュータ将棋の大会の概要と参加方法について紹介します。
［理論編］では、実装する将棋AIの前提となる理論について解説します。従来のコンピュータ将棋のアルゴリズム、コンピュータ囲碁で用いられているモンテカルロ木探索とAlphaGoがどのようにディープラーニングを応用したか。基礎的な知識について解説しつつ、これらを将棋AIに応用する方法について述べます。
［実践編］では、ディープラーニングを使った、実際に対局できる以下の３つの将棋AIについて、PythonとChainerで実装していきます。

方策ネットワーク（policy network）を使って指し手の予測のみでプレイするAI。
価値ネットワーク（value network）を使って1手探索を行うAI。
方策ネットワークと価値ネットワークを使ってモンテカルロ木探索を行うAI。

最後に、より強い将棋AIを作りたいという方のために、ヒントとなる情報を紹介します。