コンピューターがチェスという由緒あるゲームで人間を圧倒するまでには約50年かかりました。今では、一般的なスマートフォンでも、グランドマスターでさえ頭がくらくらするような指し手が打てるようになっています。しかし、ある人工知能プログラムは、人間がミスも含めてどのように指すのかを理解するべく、少し後退したアプローチを試みています。
Maiaと呼ばれるAIチェスプログラムは、最高の超人的なチェスプログラムを支える最先端のAIを搭載しています。しかし、Maiaは盤上で相手を打ち負かす方法を学ぶのではなく、人間の動き、そして彼らが犯すミスも含め、人間の動きを予測することに重点を置いています。
Maiaの開発を主導したコーネル大学のジョン・クラインバーグ教授は、これは人間の過ちをより深く理解するAI開発への第一歩だと述べています。これにより、例えば人間に教えたり、支援したり、さらには交渉したりするなど、人間とのインタラクションがよりスムーズになることが期待されます。
クラインバーグ氏によると、その可能性の一つは医療分野だ。エラーを予測するシステムは、医師が医用画像を読み解く訓練や、エラーの発見を支援するために活用できる可能性がある。「その一つの方法としては、人間の医師が医用画像に基づいて診断を下す問題を取り上げ、システムが医師間の意見の不一致度が高いと予測する画像を探すことが挙げられます」と彼は言う。
クラインバーグ氏は、チェスに焦点を当てた理由として、機械知能が人間に勝利した最初の分野の一つであるからだと言う。「チェスはアルゴリズムを試すのに理想的なシステムです」と彼は言う。「AI優位のモデルとも言えるでしょう」
さらに、チェスは生物学におけるショウジョウバエのような存在として、熱心に研究されてきたと彼は言う。「チェスは、ハーブ・サイモンから心理学のショウジョウバエ、ジョン・マッカーシーからAIのショウジョウバエと呼ばれたという栄誉があります」とクラインバーグ氏は、それぞれの分野の巨匠二人に言及して述べた。
Maia は、Alphabet の子会社 DeepMind が作成した革新的な AI プログラムである Alpha Zero のオープンソース クローンである Leela Zero から適応したコードを使用して開発されました。
Alpha Zeroは、従来のAIチェスプログラムとは一線を画し、人間の指示に依存せずにコンピューターにゲームの巧みなプレイ方法を学習させます。プログラム内部のシミュレートされたニューラルネットワークには、入力に反応するように調整可能な仮想ニューロンが含まれています。チェスの場合、Alpha Zeroは練習ゲームで生成された盤面の位置と動きを入力として受け取り、ニューロンの発火を勝利に有利な動きに調整します。この手法は強化学習と呼ばれます。Alpha Zeroは同じ手法を用いて、チェッカーや囲碁などの他のボードゲームにも最小限の修正で学習できます。
コーネル大学の研究チームは、リーラ・ゼロのコードを改変し、人間の指し手の正確な予測を優先して学習するプログラムを作成しました。1997年に当時の世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフを破ったIBMのAIチェスマシン「ディープ・ブルー」など、他のAIチェスプレイヤーは、可能な手を探ることでゲームの先読みを試みることがあります。しかし、マイアは人間が最も打ちそうな手を見つけることに重点を置くという点で、他に類を見ません。
超スマートなアルゴリズムがすべての仕事をこなせるわけではありませんが、これまで以上に速く学習し、医療診断から広告の提供まであらゆることを行っています。
Maiaは、人気のオンラインチェスサーバーLiChessのデータを用いて学習されました。その結果、より人間的なプレイが可能なチェスプログラムが誕生しました。様々なプレイの強さに合わせて調整された複数のバージョンのMaiaが、LiChessで対戦できるようになりました。
より洗練されたAIは、数学から文学、そしてそれ以外のあらゆる分野で、最終的には人間の知能を超えるかもしれません。しかし、クラインバーグ氏は「AIと人間が協力し、何らかのコミュニケーションが行われるようになるまでには、長い移行期間が必要になるでしょう」と述べています。
それよりずっと前に、人間の行動を予測し模倣できるAIは、チェスなどのゲームにすぐに応用できる可能性があります。「素晴らしいアイデアですね」と、英国のチェス界のグランドマスターであり、アルファゼロのチェスプレイ能力に関する著書『Game Changer』の著者であるマシュー・サドラー氏は言います。「クラブプレイヤーにとって、自分たちの言語を話すエンジンを持つことは非常に大きなニーズがあります。」
サドラー氏によると、Maiaはトレーニングや練習に役立つ可能性があり、専門家たちは特定のプレイヤーを模倣するチェスプログラムのアイデアについて以前から議論してきたという。十分な数のゲームを学習できれば、Maiaは特定のプレイヤーの動きだけを予測するように訓練されるかもしれない。「マグヌス・カールセンとの世界選手権の試合に向けて準備をしていると想像してみてください」とサドラー氏は現世界チャンピオンを指して言う。「そして、マグヌスと全く同じようにプレイするエンジンを手に入れたのです」
これはチェスだけにとどまらないかもしれません。トップeスポーツスターを模倣するように訓練されたAIプレイヤーとビデオゲームで対戦することを想像してみてください。ゲーム以外にも、人間の行動を理解するAIプログラムは、企業が交渉において先手を打つのに役立つかもしれませんし、人間の同僚の行動を予測できるソフトウェアプログラムやロボットを開発するのに役立つかもしれません。
「彼らが問うている疑問、つまりこのアプローチが人間のパフォーマンスをどれだけ正確に予測できるのかという疑問は興味深い」と、MITで人間と機械のインタラクションとコラボレーションを研究するジュリー・シャー准教授は述べている。シャー准教授は、この研究の技術的な側面は検証する必要があると指摘しつつも、このアプローチが人間と機械がチェスで協働するためのより優れた方法を生み出すことができるかどうかを調べることは興味深いだろうと示唆している。
AIがオフィスワーカーをどのように支援できるかを研究しているドイツのカッセル大学教授、マティアス・ゼルナー氏は、AIシステムがより人間らしく振る舞うことが不可欠だと述べている。しかし、人々がAIシステムの仕組みを理解することが、さらに重要になるかもしれないとゼルナー氏は指摘する。システムのパフォーマンスが悪く、その理由が明確でない場合、「AIシステムの受容性を損なう可能性がある」とゼルナー氏は指摘する。
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