人工知能 VS 人間: 私たちは本当にいつも負け続けるのでしょうか?

ディープ・ブルー・コンピュータシステムがチェスチャンピオンのガルリ・カスパロフを華々しく破ってから20年後、Googleは世界最高の囲碁プレイヤーに勝利した人工知能システムを開発した。人工知能は急速に発展しており、世界最高のスーパープレイヤーを打ち負かすための道でさらに重要な一歩を踏み出しています。

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Quartzによると、MITの学生Vlad Firoiu氏が開発したAIゲームが、世界最高のプレイヤーの何人かに勝利したという。 AIゲームは最高のプレイヤーと対戦しなかったが、負けたプレイヤーの1人は「誰も勝てないと思う」と認めた。

この成果は素晴らしいものですが、AI があらゆるゲームで人間に勝てるようになるまでには、まだいくつかの改良が必要です。人工知能は、人間よりも多くのゲームの動きを記憶するなど、ゲームに勝つための新しい方法を学習しています。彼らは戦略的に考える方法と互いに協力し合う方法を学んでいます。これは人間と競争する AI の良いパフォーマンスであり、AI は間違いなくさらに進歩するでしょう。

新しい環境と新しい発展

大乱闘スマッシュブラザーズは、マリオやピカチュウなどの有名な任天堂のキャラクターが互いに戦うことができる、2001年に開発された任天堂のゲームです。このゲームは非常に古く、続編が 2 つありますが、今でも多くのプレイヤーに好まれています。 「大乱闘スマッシュブラザーズ」のプレイヤーは新たな戦闘テクニックを開発し続けており、ゲームの人気は維持されています。

スマッシュは格闘ゲームなので、AI はチェスとは異なる課題に直面します。チェスでは、AI は数百万の動きを記憶するだけで人間のプレイヤーを上回ることができます。しかし、近日発売予定のゲーム「スマッシュ」では、AI は人間のプレイヤーがどのような戦闘動作を行うかを確実に予測できないため、未来を予測することができません。人間のプレイヤーに勝つためには、AI は Smash のプレイ方法を「学習」する必要があります。

フィロイウ氏とその同僚が AI に教えたのはまさにそれだ。彼らは敵の位置を正確に判断し、戦闘指示を出すことができるニューラルネットワークを開発した。ニューラル ネットワークは AI を近接戦闘で訓練し、AI が自分自身を攻撃できるようにします。 AIは自分自身と対戦することで、わずか数週間で優れたスマッシュプレイヤーに勝つ方法を学習しました。

スマッシュに加えて、先月、人工知能はニューラルネットワークを使用して、世界最高のポーカープレイヤーに勝利しました。スマッシュと同じように、ポーカーも計算だけで勝つことはできません。プレイヤーのカードプレイの習慣、特にブラフの能力を理解することが求められます。そして、Smash AI と同様に、ポーカー プレイヤーはトーナメントに参加する前に、対戦相手と対戦するのではなく自分自身と対戦することでスキルを磨きます。ポーカープレイヤーはこの方法で何兆ものゲームに勝利してきました。ポーカーやビデオゲームでのこれらの勝利は、人工知能の急速な進歩を表しています。

しかし、私たちは満足してはいけません。これらの勝利にもかかわらず、AI の開発にはまだまだ長い道のりが残っています。 AI の反応速度は人間よりもはるかに速いため、Smash AI は人間のプレイヤーよりも攻撃的であり、攻撃を時間内に回避できます。しかし、AI はゲーム内の飛び道具を扱うことができないため、遠距離攻撃のキャラクターと戦うことができず、相手が隅に隠れると途方に暮れて崖から飛び降りて自殺することもあります。

そのため、スマッシュ AI は本当に人間よりも賢いのか、それとも単に優れた反応速度を利用して勝っているだけなのか疑問に思う人もいるかもしれません。しかし、AIが何年も練習してきた人間のチェスプレイヤーを上回るのに、わずか数週間しかかかりませんでした。スマッシュやポーカーなどの分野での最近の AI の勝利は、ゲームのパラメータが変更されると AI がさまざまなタイプのゲームの動きを学習できることを示しています。 2 つのゲームではさらに、異なる AI システムがゲームの性質に応じて互いに協力したり戦ったりすることを学習できるという点が強調されました。

ある意味では、人工知能をプログラムするものはすべてゲームとして理解することができます。ゲームでプレイヤーに勝つ場合でも、戦術を分析する場合でも、AI は特定のパラメータによって制約され、プログラマーによるプログラミングを通じて、またはニューラル ネットワークによる学習を通じて、継続的に自己改善することができます。人類の歴史を通じて、ゲームは知性の象徴と見なされることが多く、例えば多くの偉大な指導者がチェスを楽しんでいました。 AI はさまざまなゲームで人間に勝つことができるため、プログラマーは AI をさまざまな種類の知能でプログラムできることがわかります。ニューラルネットワークと機械学習は人工知能に革命を起こす可能性を秘めていますが、あらゆるゲームで人間に勝つにはまだかなりの進歩が必要です。

（英語ソース/engdaget翻訳/機械Xiaoyi校正/Yudan）

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