「まだやります人間対コンピューターのチェス対決」記事へのコメント

「思考」している訳ではない

[KENN (3839)]

HAL伝説 [amazon.co.jp]に確かDeepBlueの製作者による文章が載ってました。曰く、DeepBlueは膨大な棋譜のデータベースの中から、現在の盤面に対する最適解を高速に導き出す、というコンセプトの元に製作されており、HALのように思考している訳ではない、という内容。

将棋や囲碁のように指し手の変化が複雑になってくると、いかに多くの手を読むかよりも、いかにして無駄な読み筋を切り捨て、より深く読むかということのほうが重要になってくると思います。そのあたりが

Re:「思考」している訳ではない

[skimsr (9280)]

＞いかに多くの手を読むかよりも、いかにして無駄な読み筋を切り捨て、より深く読むかということのほうが重要になってくると思います。そのあたりがコンピュータ上ではまだ再現できない、ということなのだと理解してます。

広さ優先の探索よりも，無駄な探索経路を切り捨てた上での深さ優先の探索の方が(同じ計算資源を使うなら)有利だろう，という事でしょうか。ここで問題になるのは，仰る通り，どの探索経路が無駄なのかどうかをどう判断するか，ですね。

レイ・カーツワイル氏(電子ピアノKURZWELの製作者にして，パターン認識の研究者)が，著作「スピリチュアル・マシーン」 [amazon.co.jp]で，以下のような事を述べています。
# 私が理解した内容なので，誤解が含まれているかもしれませんが。

彼は，コンピュータが人間の知性を模するために必要なアルゴリズムとして，以下の3つが必要となるだろうと述べています。

(1)再帰呼出しによる先読み(探索)
(2)ニューラルネットによるパターン認識
(3)遺伝的アルゴリズムによる適応

このうち(1)と(3)は，コンピュータはその処理速度によって既に人間を上回っています。残るは(2)。探索や適応では「どこまで探索するか(ある経路の探索を打ち切るか否か)」「何を基準に適応するか」の条件を決める事が重要となり，人間はそれを知性や経験，およびそれに基づくひらめきや直感により決定しています。ここで，(2)のパターン認識により，その条件を膨大な例から学習できれば，コンピュータは人の知性に追いつくだろう。と彼は述べています。

チェスの例でいえば，ある盤面が自分にとってどのくらい有利であるか否かを，パターン認識で判断できれば，無駄な読み筋をいつまでも探索し続ける事が無くなるだろう，という事ですね。

人間のひらめきや直感のような物が，ニューラルネットによるパターン認識で本当に実現できるのかといえば，私はあまり肯定的では無いです(巨大なニューラルネットと膨大で多様な学習データと莫大な時間があれば可能かもしれませんが，工学の立場からは面白くないと思っています)。しかし，大枠としては納得できる話だと思いました。