ゲームAIと深層学習 ニューロ進化と人間性

本書は、ゲームとパズルのAIに関する解説書です。その基礎理論から最新の深層学習・強化学習・進化計算によるアプローチまでを具体例をあげて分かりやすく説明します。また単に解法のみではなく、AIに関しての様々な話題、歴史的な背景、数学的な話題なども含めています。それはゲームを研究することがAIにおける多様な課題を考察することに関連するからです。実際にゲームAIの研究は単にゲームのみではなく、最適化理論やシステム工学などの多くの問題の解決につながっています。
 
一章で紹介しますが、筆者はSciSys社のチェスマシン・カスパロフTravel Mate II (1986年製) を学生時代に購入しました。今にして思えば、ゲームAIの商品化の先駆けでした。このマシンは現在も奇跡的に動作しており、ときどき子供とチェスを楽しんでいます。私にとってはかなり強く、レベルを上げると勝つことがまだできていません。このマシンの説明書の最後には、カスパロフ本人からの以下の言葉が添えられています。
 
　　「どうかカスパロフ型チェス・コンピュータを心ゆくまで楽しんでください。
　　　もしかすると、いつの日かチェス盤をはさんで私と戦えるかもしれませんよ！」
 
残念ながら筆者自身にはこの可能性はないでしょうが、読者が本書を参考に拡張してチェレンジして下されば幸いです。ぜひとも、他のゲームやパズルにおいてより強力なものを目指してください。
 
本書は、人工知能の最新の話題として、ゲームAIをメインに、深層学習・ディープラーニング、機械学習、メタヒューリスティックスについて解説します。ディープラーニングや機械学習を進化計算・メタヒューリスティックスと統合した手法はGoogleのDeepMindなどで盛んに研究され、従来のCNNを拡張した新しいフレームワークとして注目されつつあります。とくにゲームAIについては、アルファ碁や将棋のプログラムが有名です。本書では最近のゲームAI手法をさまざまな実例題で解説するとともに、実際にゲームAIを構築できるような技法の習得を目指します。また、一般ゲームAIや人間らしいゲームAIなどの最新の話題についても説明します。
 
さらに、ゲームAIやメタヒューリスティックス、進化計算についてデモンストレーションとなるサンプルプログラムを提供し、読者の理解を助けるようになっています。ただし初歩から分かりやすく説明することを目指しているため、これらが必ずしも最新のデータ、最強アルゴリズム、チャンピョン記録を扱っているとは限りません。それよりも一般的なAIとして役立つ技法の説明に重点をおきました。おそらく、解決のためのより効率的なヒューリスティックスは、筆者の気づかないところにも多数あるかと思われます。読者はこれらの拡張をみずから試して、自分なりのより賢いゲームAIの作成に挑戦してください。

 

(紹介文執筆者: 情報理工学系研究科 教授 伊庭 斉志 / 2020)