解析新書 Table Anatomy

いまのAIの限界とこれからのボードゲーム

マニラに向かう前、朝ごはんを食べながら久しぶりにMITをじっくり読む機会があった。
とても興味深い記事があった。しばらくは以下のリンクで全文読めるだろう。

いまのAIがなぜ優れているかと、限界と課題をとてもわかり易く説明してると思った。

まずAIとか機械学習とか言うものの多くはニューラルネットワークだ、人間の神経回路のような仕組みで学習データを入れるとプログラムが勝手に最適化してくれて最善の答えを出してくれる。

いまのところの学習データーから最適化するなら一番いいアルゴリズムだと聞いている。ニューラルネットワークという方法は新しくなく、20年前もこの方法が一番最適な答えが出ると言われてた。でもなぜ最近になるまで使われなかったのか。それは

その結果を誰も説明ができないからだ。

プログラムがいろいろ勝手に最適化するから理由が説明できない。理論も作れない、だから論文も作りにくいし特許も取りにくい。さて

だから囲碁のようにルールが決まってれば人間の何百倍も高速で学べるから、人間より進化が速い。今後どんなルールの決まったゲームはコンピューターが勝つだろう。でもルールが変わるといまのロジックでは役にたない。学習が0になるからだ。

でもそんなの考えれば当たり前で、eスポーツで最強のコンピュータープレイヤー作ったら最強だよね。

だから未来のボードゲームは事前になにか追加ルールがあるかもしれないね。
たとえば将棋なら、二歩有りとか、コマが全部裏返しとか。

その方がプロがどう勝負するか見てても楽しそうな気がする。

つづく

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