我觉得，人工智能的开发过程本身，也是能够体现国情的。
比方说，日本的将棋软件开发史与国际象棋软件或围棋软件有着相当不同，独树一帜。
日本将棋软件的发展，始终不依赖硬件的发展，专心于增强软件本身的能力。
为什么只专注于软件的强化呢？其中最大的原因就是“预算”。就像前面说的那样，国际象棋软件深蓝是由IBM这样的大企业开发的，围棋软件AlphaGo在学习时也利用了谷歌的数据中心和硬件。投入巨额资金，发挥硬件的威力，正是欧美流行的做法。
不过，日本可没有能够搞到那么多预算的研究机构。此外，现存的将棋棋谱数最多也就只有10万局，没必要像AlphaGo那样用大规模的硬件来进行学习。
日本将棋软件的开发环境可能并不优渥。但正因为如此，身处市井的个人开发者们选择不断改进软件并将其放到网络上开源，形成了一种不断推动软件发展的模式。
Bonanza的开发者保木邦仁先生并非将棋棋手，更不是什么电脑专家，他的本职工作是化学研究。同样，技巧软件的开发者出村洋介先生的专业其实是法学。但是我想，他们都把不同领域的知识和见地有意识地加入到了将棋程序之中。此外，在普通企业工作的工程师中，也有很多人在不断进行相关的开发工作。
与AlphaGo或深蓝不同，在电王战中登场的将棋软件基本上是由个人开发者利用业余时间，投入了世间少见的热情开发出来的。
在企业的日常工作中，可能并不需要他们运用那种高水平的编程技术，所以他们想要在其他领域充分展现自己的能力。就算电脑的性能低，也可以在编程中加入创意，开发出革命性的程序。
人们就这样千方百计地变换方法，相互竞争，一心一意地努力开发，才成就了今天日本的将棋软件。这就是日本将棋软件的开发史。它体现的，不仅是欧美巨大资本造成的硬件上的差异，还处处体现了贯穿了日本固有的传统文化的国民性。
另一方面，开源对于任何一个国家的人工智能开发来说都有着重要的意义。
就像第二章中阐述的那样，在日本，将棋软件Bonanza的开源化，为将棋软件的发展起到了巨大的促进作用。这几年来，Apery、技巧等优秀的将棋软件也陆续开源化。
从结果上来说，这使得软件的进化速度也得到了提升，差不多一年左右程序就会变换标准，优秀的程序不断出现，刷新榜单。简直就像是去年还在山顶，稍不留神今年就滑落到了山腰。
这种人工智能的开源，在海外也同样有着巨大的意义。
例如，谷歌开发的人工智能学习程序TensorFlow、Facebook开发的深度学习工具Torch以及微软开发的机器学习工具CNTK，都实施了开源。当然，在日本也有人工智能开发公司Preferred Net-works将深度学习程序Chainer开源并得到了好评的事例。
对于开源化，这些公司恐怕也基于确保人才、开拓市场、拓展事业范围等各种目的，事先进行了考量吧？我想，这是网络的技术特性所带来的必然变化。
对于营利性企业来说，软件的开源可能会涉及专利、商标、版权等相关问题，所以实行起来会比较困难。但是，这些企业还是在这之间找到了微妙的平衡点，将软件开源来获取反馈。这种开源化想必会加速人工智能的开发进程。
