3度のAIブームからみる将棋

カイトです。今回もよろしくお願いします。今回はAIの歴史からみる将棋というテーマで書いていきます。

今のAIブームは3回目

ここ4,5年はAIという言葉がテレビや新聞ネットニュースで見ない日はないというくらい出てきます。

そしていわゆる「AIブーム」は今回で3回目です。順に見ていきましょう。

第1次AIブームは1950年代に起こりました。当時のAIの特徴は「推論と探索」の時代でした。

A=B

B=C

A=C

のような論理で人間の知的活動を表現しようとしました。具体的に言うとチェスやパズルなどのゲームをコンピューターにやらせようという取り組みが行われました。

第2次AIブームは1980年代に起こりました。ちなみに第2次AIブームは日本の「第5世代コンピュータープロジェクト」という取り組みが発端でした。

当時のAIの特徴は「専門家の知識の習得です」例えば医師の診断や弁護士の判断などに用いる知識をコンピュータに教え込もうとしました。しかしこれは非常にコストがかかりました。例えば「お腹がゴロゴロする」という患者の発言をコンピュータに教えるのは至難の技でした。お腹が胃なのか、腸なのか、他の部分なのかを判断するのは容易ではないですし、ゴロゴロするを数式では表現するのはほぼ不可能です。

このように専門家の知識をコンピュータに教えるのには多大なコストがかかることが分かり、第2次AIブームはしぼんでいきました。

第3次AIブームは「機械学習」の時代です。要は人間が色々教えるのを諦めて、コンピューターらしく沢山のデータを統計的に解析しようというやり方に転換しました。

例えば猫の画像を認識させるのに1000万枚以上の画像を学習させました。このブームが一過性のものなのか根元的なものなのか判断するのにはもう少し時間が必要でしょう。

80年代の第二次AIブームが失敗した要因

この記事では第2次AIブームが失敗した要因について考えてみます。理由は主に4つです。

①日実用的なデータ入力環境

→専門家の対話を逐一入力するのは大変

 例えば医者と患者の会話を全部入力するのは大変だし、プライバシーの問題もある

②非現実的なコスト

→専門的な問題を解くためには専門のマシンが必要で大変

 例えばコンピュータにとっては内科の知識と外科の知識は別物なのでそれぞれマシン

 が必要

③非実用的な正解率

→専門家の膨大な知識を体型的に整備するのは不可能。正解率が十分上がらなかった。

 例えば医療や裁判で正しい判断をしないのは致命的。

④非実用的な利用環境

→特定の場所で特定の人しか使えないシステムが多かった。

などなど様々な問題があったので、エキスパートシステムはうまくいかなかったです。

しかし将棋の駒落ち戦ならエキスパートシステムがうまくいくのではないかと考えています。

将棋ならエキスパートシステムを作りやすい。

将棋の駒落ちならこれらの課題はクリアできると考えています。

①日実用的なデータ入力環境

→駒落ちは定跡が確立しているのでデータを入力できる。

②非現実的なコスト

→将棋には専門的なマシンはいらない

③非実用的な正解率

→将棋は限定されたゲーム体系化も用意。正解率を上げやすい

④非実用的な利用環境

→システムをオープンにして使ってもらう。

駒落ち×エキスパートシステムでさくっと初段になるようにしたいなと思ってます!

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