ブリッジをプレイして、8人の人間の世界チャンピオン全員がAIに負けました...

執筆者: ヤン・シャオ

最近、人工知能（AI）が再び人間に勝利しました。

今回、人工知能はチェッカーやチェス、囲碁をプレイすることはなく、「スタークラフト」、「GTレーシング」、数学オリンピックの問題もプレイしなかった。代わりに、もっと面白いカードゲームであるブリッジをプレイしました。

図｜1942年、アメリカ・シマー大学のブリッジクラブ（出典：Wikipedia）

ガーディアン紙によると、先週フランスのパリで開催されたブリッジトーナメントで、ヌークという名の人工知能がブリッジの世界チャンピオン8人を破ったという。

この勝利は、AI 業界にとって新たなマイルストーンとなる。なぜなら、Nook は不完全な情報を使って他の複数の人間のプレイヤーの行動に対応しなければならないときに、人間のような判断を下すことに近づいたからだ。

人工知能はこれまでもチェスや囲碁などのゲームで人間に勝利してきたが、当時のAIプレイヤーは一度に対戦相手が1人しかおらず、人間と機械の両方がすべての情報を持っていた。

説明可能なAI

ブリッジは、スキルによってトリックを勝ち取るカードゲームです。これはトリックテイキング ゲームであり、ホイスト (別のカード ゲーム) の派生です。これは、特に高齢者の間で、世界中で最も人気のあるカードゲームの一つです。

ブリッジは、正方形のテーブルで 2 組の 4 人でプレイします。パートナーはテーブルの反対側の端に座り、向かい合って座ります。

ブリッジのセッションは多数のカードのデッキで構成され、最初にカードのデッキの順序が配られ、次にコントラクトを決定するために呼び出され、次にプレイされ、最後にデッキの結果が記録されます。カードのデッキの目的は、配られたカードで可能な限り最高のスコアを達成することです。

今回、「NukkAIチャレンジ」と呼ばれるブリッジゲームでは、人間のチャンピオンと同じカードデッキと対戦相手を持ったNookが、80試合中67試合で人間のチャンピオンよりも良い成績を収めました。

画像｜試合映像（出典：YouTube）

これに対して、人工知能研究者でNukkAIの共同創設者であるヴェロニク・ベントス氏は、NooKは意思決定の際に説明できるため「新世代の人工知能」であると述べた。 「ブリッジでは、説明しないとプレーを続けることができません。」

インペリアル・カレッジ・ロンドンのスティーブン・マグルトン教授は、この勝利は「人工知能の分野における根本的に重要な進歩を表す」と述べた。

（出典：ガーディアン）

近年、説明可能性は人工知能の分野で注目されている話題となっています。

今日耳にする機械学習の進歩のほとんどは、AlphaGo のようなブラックボックス システムに基づいており、AI は意思決定の方法を人間に説明できません。

NooK は「ホワイト ボックス」または「ニューラル シンボリック」アプローチを表します。何十億ものゲームをプレイして学習するのではなく、まずゲームのルールを学習し、その後練習を通じてゲームを向上させます。ルールベースとディープラーニングのシステムを組み合わせたもので、学習方法は人間に近いです。

ブラウン大学のコンピューターサイエンス教授マイケル・リットマン氏は、人間やAIが自分のやっていることを言葉で説明できない場合でも、その行動は「明確で理解しやすい」ものでなければならないと述べ、これは健康や工学などの分野では非常に重要だと語った。たとえば、交差点を通過しようとしている自動運転車は、他の車両の動作を読み取ることができる必要があります。

しかし、リットマン氏はまた、ゲーム全体を通して入札（コールとも呼ばれる）プロセスがなかったため、バトルのプロセスにも欠点があったと述べた。入札はブリッジにおけるコミュニケーションと欺瞞の最も興味深い部分である。

しかし、ブリッジの世界チャンピオンであり、今回の NooK の対戦相手の 1 人である Nevena Senior の意見では、NooK は人間よりも相手の行動をよく読み、相手のミスを利用することができるそうです。 NooK の開発者たちは「素晴らしい」仕事をしました。

「これは人間が十分な経験を積んだ後に行うことです。ロボットが人間のスキルを真似できることに非常に驚いています。」

「人間と機械のゲーム」の包括的なレビュー

人工知能が誕生して以来、人工知能と人間との競争は止まることはありません。

30年前の1992年、国際チェッカー人工知能プログラム「チヌーク」は、「世界最強」として知られた世界チェッカーチャンピオンのティンズリーに初めて挑戦しました。しかし残念なことに、チヌークは負けました。

しかし2年後、チヌークは再集結し、再びティンズリーに挑戦した。両チームは6回を終えて同点となったが、ティンズリーは病気のため退場し、チヌークが優勝した。

AIが競技ゲームで公式の世界選手権に優勝したのは史上初だ。

しかし、チヌークの進歩のペースは止まりませんでした。 2007年4月にはChinook Ultimate Programがリリースされ、国際チェッカーの分野で無敵の存在となりました。

1996 年の冬、アメリカ、フィラデルフィアで人間と機械の最初のチェス対決が行われました。 IBMのスーパーコンピュータ「ディープ・ブルー」がチェスの王者カスパロフと6試合対戦した。最終的に、カスパロフは合計スコア4:2でディープブルーを破りました。

今回、人類は尊厳を守った。

しかし、わずか1年後の1997年5月、改良されたスーパーコンピュータ「ディープ・ブルー」が再びカスパロフに挑戦した。 6ゲームを終えて、復帰した「ディープブルー」は2勝1敗3引き分けの成績でチェスの王を破った。

人工知能が標準のプレイ時間制限内で世界チェスチャンピオンに勝利したのはこれが初めてだ。

しかし、今日の観点から見ると、「ディープ・ブルー」は十分にスマートではありません。その欠点は、直感がなく、本当の「知的な魂」を持っていないことです。分析的思考の欠点を補うには、スーパーコンピューティングのパワーに頼るしかありません。

2016年3月になって初めて、新たな「人間対機械」の戦いが世界に衝撃を与えた。

グーグル傘下の人工知能企業ディープマインドが開発したアルファ碁は、当時の囲碁世界チャンピオン、イ・セドルを4対1で破り、囲碁世界チャンピオンを破った初の人工知能となった。

この出来事は人工知能業界における真のマイルストーンであると考えられています。

技術的に言えば、モンテカルロ木探索と 2 つのディープ ニューラル ネットワークを組み合わせた方法を使用することで、AlphaGo は人間の脳のように自発的に学習し、分析的なトレーニングを実施し、継続的に学習してチェスのスキルを向上させることができます。

1年後、中国・烏鎮で開催された囲碁サミットで、AlphaGoは当時世界一の囲碁チャンピオンであった柯潔を合計スコア3対0で破った。

それ以来、eスポーツ、プログラミング、生命科学などの分野でさまざまな形の人工知能が誕生しました。

例えば、2018年12月10日には、DeepMindがリアルタイム戦略ゲーム「StarCraft」向けに開発したAlphaStarが、世界中のプロプレイヤーの99.8%に勝利しました。

今年2月、DeepMindはAlphaCodeと呼ばれるAIシステムを開発し、同システムの「プログラミング能力は普通の人間のプログラマーと競合できる」と主張した。

同月、ソニーの人工知能チームが開発した人工知能プログラムが、レースゲーム「グランツーリスモ」で世界チャンピオンの人間プレイヤーに勝利した。

今日、人工知能は私たちの日常生活、学習、仕事のあらゆる側面に浸透しており、特定のタスクにおいては人間に匹敵する、あるいは人間を上回る能力を持っています。

そのため、ますます強力になる人工知能システムが将来のある日、自らの意識を進化させ、人間を超え、さらに恐ろしいことをするのではないかと心配する人もいます。

実際、人工知能の利点は、そのスーパーメモリ、計算能力、そして極限の状況下で無限に動作する能力にあります。現時点では、現在の人工知能は確かに多くの分野で人間を上回っています。

しかし技術的な観点から見ると、現在の人工知能システムは、与えられたデータと指定されたルールに基づいて自律学習または手動修正を実行し、特定のパラメータの下で特定の問題を解決することができます。変数が導入されると、システムが崩壊したり、新しいモデルを作成する必要が生じたりする可能性があり、これは SF 映画で描かれるシーンとはかけ離れています。

人間と AI はそれぞれ異なる能力と強みを持っています。人工知能は、感情認識や創造性など、人間に特有の多くの能力や特性を備えることができません。人間は、人工知能のように、超人的な記憶力や計算能力、そして無限に働く能力を持つことはできません。

したがって、私たちが本当に気にかけるべきことは、人工知能を人間とより良く連携させる方法なのです。

いずれにせよ、人工知能が確かにいくつかのことを変えたことは否定できない。

参考リンク:

https://www.theguardian.com/technology/2022/mar/29/artificial

知性がブリッジで世界チャンピオン 8 名に勝利

https://en.wikipedia.org/wiki/Contract_bridge

https://challenge.nukk.ai/

出典: アカデミックヘッドライン