AIは人間よりもゲームが得意ですか?しかし、AIにゲームをプレイさせる意味は何でしょうか...

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今日の最先端の技術の一つである人工知能は、驚くべきスピードで私たちの生活を変えています。スマート音声アシスタントから自動運転車、AI ペインティングから機械学習まで、AI は私たちに無限の可能性に満ちた未来をもたらします。このコラムでは、ビデオとテキストを使用して、人工知能の原理、応用、そして社会への大きな影響を子供たちにわかりやすく説明します。

私たちと一緒に AI の旅を始めましょう!

以下はテキストバージョンです。

（読了時間：約5分）

どう見ても、ゲームをプレイすることは人間だけのためのプロジェクトのように思えます。しかし、2021年にテンセントのAI「Juewu」がゲーム「Honor of Kings」で5人の人間のプロプレイヤーに勝利し、AIによるゲームプレイに注目が集まりました。

実は、AIがゲームをプレイすることは2017年頃にはすでに流行していましたが、当時Alpha Goがプレイしていたのはチェスのゲームであり、ほとんどの人が慣れ親しんでいる携帯電話やコンピューターのゲームではありませんでした。

しかし、ゲームは人々を楽しませるためのものなのに、なぜ AI もゲームをプレイするのでしょうか? AIにゲームをプレイさせることのメリットは何でしょうか?

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チェスからeスポーツへ

実際、AI にゲームをプレイさせることは、私たちが考えるよりもずっと早く可能になるでしょう。 1948 年、チューリングと彼の同僚チェンバレンはチェスプログラム Turochamp を設計しました。チューリングがこのようなプログラムを設計した理由は、チェスをするなどの複雑な知的活動を含め、人間の脳が行えるあらゆることを理論的に機械がシミュレートできることを示すためでした。

残念ながら、プログラムが複雑すぎたため、Turochamp はチューリングの死去前にはどのコンピュータでも実行されず、Turochamp に触発されたチェスの終盤クラッキングゲームがいくつか登場したのみでした。

チェスは比較的複雑なボードゲームだと考えられています。同じ時期に、科学者たちは比較的単純なルールを持つチェスのプログラムもいくつか開発しました。

最も代表的なのは、1950 年にアーサー・サミュエルという科学者によって開発されたチェッカープログラムです。

当初、チェッカープログラムは単に人間のプレイヤーと対戦するだけでしたが、後にサミュエルは「自己学習」できる機能を追加したいと考えました。このチェッカープログラムは、自分自身と対戦し、そのゲームの結果を記録し、各移動のスコアを調整し、最終的に自身のスキルを向上させることができるため、最も初期の自己学習型ボードゲームの 1 つとなっています。

サミュエルはチェッカーのプログラムを改良し続け、ついにはトップアマチュアのレベルに達しました。しかし、当時のコンピュータハードウェアの制限により、サミュエルのチェッカープログラムと人間のトップチェスプレイヤーの間には依然として一定の差がありました。人間のチェッカーチャンピオンに勝った最初のプログラムは、1989 年の Chinook と呼ばれるプログラムでした。

しかし、チェッカーのルールは比較的単純であり、ゲームはチェスほど複雑ではありません。人々は今でもチェスの分野で人間と機械の戦いを見たいと思っています。 AI が人間のトップチェス名人に勝つことができれば、その強さは間違いなく証明されるでしょう。

このスーパー戦争は1997年に起こりました。IBMのスーパーコンピューター「ディープ・ブルー」がチェスチャンピオンのカスパロフを破りました。その後もAIに挑戦する人間のチェスプレイヤーは存在するが、形勢を逆転させるには遅すぎる。 AIはチェスの分野で完全な勝利を収めました。

AI は能力を証明した後もそこで止まりませんでした。次は、囲碁の分野で人間の名人に挑戦します。

囲碁には白と黒の駒しかありませんが、囲碁の状況の可能性と複雑さはチェスよりもはるかに高くなります。したがって、AI が人間の囲碁の達人に勝ちたい場合、より多くの努力が必要になります。

ディープ・ブルーがカスパロフを破ってから約20年後、ディープマインドが開発した囲碁ロボット「アルファ囲碁」が人間の囲碁チャンピオンであるイ・セドルと柯潔を破った。現時点では、チェスの分野では AI に匹敵するものは存在しないと言えます。

次に、AIは他の分野にも進出し始めました。たとえば、DeepMind は、リアルタイム戦略ゲーム「StarCraft 2」をプレイするために Alpha Star と呼ばれる AI のトレーニングを開始しました。2019 年には、Alpha Star もこのゲームで人間の達人のレベルに到達しました。

GPTを開発したOpen AI社も、2017年から2019年にかけてAIにゲームをプレイするトレーニングを行っていた。当時彼らはDota 2をプレイしており、2019年4月に当時のディフェンディングチャンピオンを2対0のスコアで破った。その後、彼は4日間のオンラインオープントーナメントで人間の達人と4万回以上対戦し、99.4%の勝率を収めました。

なぜ AI にゲームをプレイさせるべきなのでしょうか?

それで疑問なのは、なぜ科学者は AI にゲームをプレイさせたいのか、ということです。

これは、ゲームをプレイするための AI のトレーニングに使用されるアルゴリズムとテクニックが、他の分野に転用できることが多いためです。たとえば、AlphaGo のディープラーニング技術は AlphaFold にも応用されており、人間の科学者がタンパク質の折り畳みに関する多くの困難な問題を解決するのに役立っています。

さらに、ゲームをプレイする際には、AI は相手の行動に基づいて次の行動の可能性を予測する必要があります。このようなアルゴリズムは自然言語処理にも適用できます。

さらに、ゲームをプレイする際に AI が自律的に分類、決定し、継続的に最適化する能力は、多くの業界で応用されています。

つまり、AI にゲームをプレイさせるのは、AI が自分自身を楽しませるための何かを見つけるためではなく、複雑な問題を解決する過程で AI をより賢くするためです。このプロセスでは、AI アルゴリズムを継続的に最適化してテクノロジーを反復します。

正確に言うと、「AIが人間に勝つ」というのは実は冗談です。人間に勝つのはAIではなく、人間の知恵だ。

企画・制作

この記事は科学普及中国創造育成プログラムの成果です

制作：中国科学技術協会科学普及部

制作｜中国科学技術出版有限公司、北京中科星和文化メディア有限公司

著者: 北京雲宇基文化コミュニケーション株式会社

査読者: 秦増昌、北京航空航天大学オートメーション科学・電気工学部准教授

企画丨Fu Sijia

編集者：傅思佳