# ふかうら王 ふかうら王は、深層学習系の将棋AIとして言及されることがあるソフトで、 公開資料では `dlshogi 互換エンジン`、`AlphaZero 型の将棋AI` と説明されている。 ## 概要 ふかうら王は、alpha-beta 系の[やねうら王](/shogi/shogiwiki/softs/YaneuraOu/)とは系統が異なり、 policy/value network を使う DL 系の流れに属する。 2024年の WCSC34 アピール文書では、 - 探索部には DL 系の将棋AIであるふかうら王を利用 - dlshogi 互換エンジン - AlphaZero 型の将棋AI と説明されている。 そのため、コンピュータ将棋 Wiki 上では、 `やねうら王系の話題と関連はあるが、探索方式は MCTS / policy-value 系である` という整理が分かりやすい。 ## 系統 ふかうら王を理解するうえでは、次の系譜が重要である。 - [ニューラルネットワーク](/shogi/shogiwiki/search/neural-networks/) - policy / value network - 自己対局による学習 - [モンテカルロ木探索](/shogi/shogiwiki/search/) の活用 この意味で、NNUE + alpha-beta の[NNUE](/shogi/shogiwiki/search/nnue/)系とは別の系統にある。 ## 将棋AI史での位置づけ 近年の将棋AIは大きく - NNUE 系 - DL 系 に分けて語られることが多い。 ふかうら王は後者の文脈で参照しやすいソフトであり、 `dlshogi互換` という説明が付くことで、学習や推論方式の位置づけも理解しやすい。 ## 実装上の観点 DL 系エンジンでは、概念的には次のような流れで指し手を決める。 ```python policy, value = model.infer(position) root = mcts(position, policy, value, simulations=800) best_move = root.most_visited_move() ``` これは説明用の単純化であり、実際には - GPU 利用 - バッチ推論 - 探索木の再利用 - 学習データの蓄積 などが重要になる。 ## 関連項目 - [やねうら王](/shogi/shogiwiki/softs/YaneuraOu/) - [ニューラルネットワーク](/shogi/shogiwiki/search/neural-networks/) - [知識蒸留](/shogi/shogiwiki/search/knowledge-distillation/) - [NNUE](/shogi/shogiwiki/search/nnue/) ## 参考にしたホームページ - [世界コンピュータ将棋選手権アピール文書](https://www.apply.computer-shogi.org/wcsc34/appeal/appeal_final_240505.pdf) - [世界コンピュータ将棋選手権アピール文書](https://www.apply.computer-shogi.org/wcsc32/appeal/appeal_round1_220503.pdf) - [やねうら王公式サイト: 記事](https://yaneuraou.yaneu.com/)