知識や、学習・論理プログラムなどの技術を身につけます。将来、知的処理や人工知能に強みを持つエンジニアとして、コンピュータメーカーやソフトウエア産業などでの活躍が期待されます。AIと人間の共存へ局面の有利不利を判断する評価関数とゲーム木探索技術の進歩の結果として、1997年にチェスAIが頂点を極め、現在では、将棋や囲碁でもAIが人間のトップ棋士を超えるまでになりました。この囲碁AIは、ここ10年ほどの間に急速な進歩をとげるきっかけとなったモンテカルロ木探索の技術に加えて、大量の棋譜データと自己対戦を用いた深層強化学習によって作成した評価関数(バリューネットワーク)を利用していて、それにより一気に実力が向上しましたが、さらにその先の「神の一手」をめざすには足りないことがまだまだあります。それを解決する一つの方法が、組合せゲーム理論を用いた局面の数理的解析の研究です。これは、問題を小さな部分に分解して考え、それぞれの答をうまく足し合わせて、全体の答を出す理論です。これにより、局面のスコアを厳密に計算して、プロ棋士でも解けないような問題が解けると同時に、その手がなぜ正解なのかを理論的に説明することができるようになるのです。ゲームAIの研究の目標は、強いプログラムを作ることだけではありません。人間がゲームを覚えて強くなっていく過程のさまざまな場面で、コンピュータが適切な指導をしたり、わからないところを解説したり、切磋琢磨しながら上達するための好敵手となったりなどの人間とコンピュータが共存するための技術の開発をめざしています。囲碁は別名「手談」とも言われるように、対局は着手を通じたコミュニケーションだとみなせるので、ゲームを言語的側面から解析して記述するための研究も行なっています。