かつては、手作業で評価関数が作られていたが、Bonanzaの開発者保木邦仁は将棋の初心者であり自分で設定できなかったため、機械学習によって評価関数を作成した。これによりこれまでの他のソフトが見落としていた（あるいは開発者が軽視していた）指し手に高い評価を与えることが可能となった。この「評価関数のパラメータの自動生成」は「ボナンザ・メソッド」と呼ばれ、コンピュータ将棋史上最大のブレイクスルーの一つと見なされている。2009年に開催された第19回世界コンピュータ将棋選手権では、決勝に進出した8ソフトの内、シードの激指とYSSを除く6ソフトが「ボナンザ・メソッド」を採用した。この結果、激指は2勝5敗、YSSは1勝6敗と惨敗し、翌年の選手権では「ボナンザ・メソッド」を採用。以降、「ボナンザ・メソッド」不採用の決勝進出ソフトは存在しない。機械学習には、過去のプロ棋士の対戦棋譜からの教師あり学習と自己対戦による強化学習がありえるが、2015年頃まではプロ棋士の棋譜を用いた教師あり学習が主流であった。教師あり学習の場合、プロ棋士の手を再現するというのが機械学習のテーマとなる。ミスの少なさ、読み手数の長さでプロ棋士を超えようとしている。教師あり学習の欠点として、入玉模様など過去のプロ棋士の対戦棋譜にあまり出てこないパターンが弱くなるという問題がある。かつてはプロ棋士の対戦棋譜が学習用教材として用いられていたが、自己対戦棋譜による強化に成功したNineDayFeverの登場以降、コンピュータ同士の対戦棋譜が重視されるようになっている。2016年以降はプロ棋士の棋譜を使わず、自ら棋譜を生成し数億~数十億局面から浅い探索での評価値を深い探索での評価値に近づけるように学習するNineDayFeverの強化学習が一般的になり、入玉の評価も大幅に改善された。
将棋はお互いが1手ずつ指すゲームのため、局面の評価が必要で、局面の有利不利に序列をつけるための評価関数が必要である。序列をつけるだけでなく、通常は評価関数は局面を実数化（高速化のために整数化）する関数を使う。探索では、評価関数を利用し、数手先の変化を読み、相手が最善を尽くしてきたときに、もっとも自分が有利になる手を探す。ここでいう「有利」は、相手の玉を詰ませられる、駒得になるなど、数値化できる基準で評価する。評価関数の作り方と何手先までを探索の対象とするかでコンピュータ将棋の強さが決まってくる。駒の損得を中心に、玉形や駒の働きなどを評価対象としているものが多い。
2018年6月25日、ponanza開発者の山本一成はコンピューターの能力の進化について「コンピュータ将棋の強さ、10年前は身長1mくらい、5年前は身長2mくらいで、名人と戦った時は身長4mくらいになっていて、今順調に身長8mくらいになろうとしている。指数関数的な成長ってそういうもの」と述べた。
2017年1月17日、渡辺明はソフト不正使用疑惑について「メディアの取材に応じたことで三浦（弘行）九段、読売新聞社様、将棋ファンの皆様方にご迷惑をおかけしました。申し訳なく思います」と謝罪した。日経ビジネスオンラインの記者・広岡延隆は「ネットの謎棋士60連勝、熱狂生んだ陰の主役、AI対応で明暗分かれた囲碁と将棋」と題した記事の中で、日本将棋連盟がタイトル保持者をコンピュータと公式に対局させるのをなかなか実現させなかったこと、「コンピュータが人間を凌駕した」ということを速やかに認められなかったことを、妙なプライドにこだわらず純粋に盤上の真理を探求した囲碁の棋士達と比較して、三浦弘行の将棋ソフト不正使用疑惑の対応のまずさも含めて、コンピュータへの対応に失敗していると非難した。2016年に史上最年少（14歳2か月）でプロ入りした藤井聡太は「ソフトの存在は脅威ですか？」という質問に対し「強くなる為のツールという感じです。研究用に私も一応活用しています」、「最強のソフトと言われるponanzaと指したら勝てると思いますか？」という質問に対し「人間と比べるとコンピューターの能力の進化は限度がないです。そういう意味では人間とコンピューターが勝負する時代ではなくなったのかなと思います」と答えている。2017年12月5日、DeepMindは3日間学習させたAlphaZeroがチェス、将棋、囲碁の世界チャンピオンプログラム（当時）であるStockfish、elmo、AlphaGo Zero（3日間学習）を破ったと発表した。
2011年5月16日、ponanzaが将棋倶楽部24で92勝8敗の成績でレーティング3110を記録。最後に「謎の棋士」と呼ばれる人と2局対局を行い1勝1敗であった。2011年11月8日〜翌年2012年1月12日にかけてボンクラーズが将棋倶楽部24に参戦、2406勝134敗79分の成績でレーティング3364を記録。
本作の制作は、IBMの科学者チームがIBMと関係の深い広告代理店オグルヴィ・アンド・メイザーとともに行った。制作地はカリフォルニア州サンノゼにあるアルマデン基礎研究所である。制作者は走査型トンネル顕微鏡の中で銅基板上の一酸化炭素分子を操作して所定の位置に置いた。分子操作は微細な銅探針を1 nmまで近づけて引力をはたらかせることで行った。作業は5 K（−268.15 °C）の低温で行われたため、一酸化炭素分子は置かれた場所の基板原子と結合して固着する。それぞれの分子の酸素原子は走査型トンネル顕微鏡像にドットとして現れるので、そのドットを多数配列させて画像を作る。制作チームは65個の一酸化炭素分子を用いて242枚の画像を作り、ストップモーションアニメを構成した。映像と音響効果は初期のビデオゲームと似ている。1コマのサイズは45×24 nm²である。本作の製作には4人の研究者が1日18時間、4週間を要した。オグルヴィ・アンド・メイザーのクリエイティブ・ディレクター、ライアン・ブランクはIBMの先端技術を題材として、科学に関心があるSNS世代の中高生がシェアしたがるような動画を製作しようとしていた。ブランクはIBMの研究者に取材する中で原子操作技術に興味を持ち、キセノン原子によって文字を書く1989年の実験（IBM・イン・アトムズ）を発展させて本作を企画した。プロジェクトリーダーのアンドレアス・ハインリク（英:  Andreas Heinrich）は「この映画は原子スケールの世界を楽しく伝えるものです」と述べる。「私たちがこれを作った理由は、科学的な研究成果を広めるためではありません。中高生とつながり、彼らの好奇心をかき立てるためなのです」本作はアメリカ国内の60校以上で少なくとも2500人の生徒に視聴された。このほか、公開前だった映画『スター・トレック イントゥ・ダークネス』に関する画像が同様の手法で作製された。惑星連邦ロゴ、エンタープライズ号およびバルカン式敬礼の三枚である。