第５回のテーマは…果たして 人工知能と人間で勝負の読み方に違いはあるのでしょうか。 こういうＡＩとかっていうものに対してはどういうイメージ 持たれてますか？もともと 将棋もやりますし囲碁もやりますしバックギャモンもやりますのでＡＩ対人間っていうのは すごい自分としては身近に感じますね。 チェスや囲碁や将棋は自分と相手の全ての手が分かる…人工知能の歴史は実は ゲーム攻略の歴史でもあります。
これを探索木っていうんですけども探索木を作ってこの中で一番よさそうなものを選んでいくという事をやるっていうのが基本的にはゲームをＡＩがやる時の一番基本的な手法っていう感じですね。 強化学習っていうのはどういう技術かっていうとこれ もともと ロボットなんかでよく使われてた技術なんですけども自分が 今 ここにいますと。 強化学習で強くなり名人をも倒したコンピューターから見れば記憶する事なんて簡単なんですね。
これ 麻雀のＡＩというのはどういうふうに作っていったんですか？完全情報ゲームでも有名な将棋があるんですけれども将棋の場合 その局面を評価するっていうのに駒の配置とか 飛車とか角の点数とか 頑張ってつけて評価ってするんですね。 麻雀の場合は 相手の手っていうのが分からないのでインターネット上に麻雀のデータっていうのがたくさん公開されてますのでそこから この局面において相手の手牌ってどうなってるのかなっていうのを推定してあげるというのがまず 初めに大事なところですね。
この点数を どういうふうにつけるかっていう時に例えば 飛車を持ってると何点角を持ってると何点金 銀 桂馬持ってると何点とかいうふうにそういうふうに計算していくと例えば相手の金が取れたっていうのはこれは点数上がるっていう事なんでいい状態だよねという事が割と自然に計算できるんですね。
捨て牌はないんですけれどもベッティングラウンドってあるんですね。 ベッティングラウンドっていうのが４回あるんです。 手の組み合わせって１，３２６通りしかないのでこういうアクションをしたからここら辺 削れてくるかなとかそういう事を考えてじゃあ それに対してはトレーニングとかされるんですか？一個一個の局面が出てきた時にある意味 究極の不完全情報ゲームともいわれるゲームの研究も今 進んでいます。 では この人狼のＡＩの研究をしている狩野さんと鳥海さんに来て頂きましょう。
いや 面白いですけれども これ人間の場合って実は 小さい頃から相手の心を読む気持ちを考えるとかですね本当にちっちゃい子どもでも人が荷物持っててドア開かなそうにしてたらまさに この人狼知能の進歩これの目指すところが そのままＡＩの目指すところみたいなところでもありますよね。 結果 ほかのＡＩは本当の占い師である徳井さんたちではなくギャンブルも科学も答えはルーレットに聞け？僕は 結構 合理的な理由だというふうに思ってましてその環境において一番合理的な戦略は何か。
だから 総合的な判断とか全体を考えて意思決定していくみたいなところが すごく強くてＡＩは どうしても局所的というかそういうところが非常に大きな違いとして偶然 はね返しポイントが入る事を学びます。