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火曜日の夜、グーグルの人工ニューラルネットワークAlphaGoがLee Sedolを破った。 ホモサピエンス 最初から一方的に感じられた4対1のシリーズを完成させて、申し出なければなりませんでした。チェッカー、チェス、スクラブル、 危険 人工知能によって征服されたゲームのリストに。人類は次に何を失うのだろうか？
次のゲームはチェスや囲碁のようには見えないことを私たちは知っています、なぜなら彼らが取り組むべき人工知能のために残されたようなものは何もないからです。私たちはこれらの種類のゲームを使い果たしました。
「Goは、決定論的な完璧な情報ゲームの最高峰でした」と語るのは、Go-playingアルゴリズムをいくつか構築した人工知能プログラマーのBruce Wilcoxです。「彼はその後、Goからより知的な人工会話を作成するようになりました。」それは、理事会を使って未来を予測し、理事会をあなたの好意的な評価に向かわせることでした。」
決定論的ゲームは、本質的に、与えられた入力が常にそして正確に既知の出力と等しいゲームです。チェスでは、ルークを3つ移動するには、ちょうど3つのスペースを移動します。途中でファンキーなことは何も起こりません - 神はチェス盤でさいころを振らない。それに対して、マジック：ザ・ギャザリングにカードを引くこととは対照的です。あなたはあなたが１枚のカードを手に入れることを知っています、そしてあなたは知っているかもしれません 確率 与えられたカードを引くのですが、自分が何をしようとしているのか正確にはわかりません。多分それは島だ、多分それはLovecraftian触手獣だ。さらに、マジック、あるいはポーカーでは、隠された情報があります。他のプレイヤーは未知のカードを握ります。
囲碁やチェスにはみがきはありません。
不完全さは、それがコンピュータにとって不可能であることを意味するのではなく、さらに難しいことです。アルバータ大学には、専用のComputer Poker Research Groupがあり、そのコンピュータサイエンティストが限られたTexas Holdを「解決」したと発表しました。 科学 それは、その決定をするために「10億」の傲慢な手に頼る、印象的なアルゴリズムですが、いくつかの注意点がありました。つまり、三目並べとは異なり、ポーカーは解決できませんが、確率的に何度も勝つことができます。カナダ人は、1000ドルのビッグブラインドごとに、プレーヤーが手を伸ばすのに最適なのは1ドルのハンドであると言います。
コンピュータがポーカープロを無制限に勝てる時期を正確に予測するには、マルチプレイヤーゲームが愚かな使い道です。 Goは少なくとも10年前と見なされました。もちろん、AlphaGoは歴史への道を踏み出しました。 Elon MuskがTwitterで書いているように、「この分野の多くの専門家は、AIが達成されてから10年後だと思った」
そのアルゴリズムは2人のプレイヤーしか扱えません。フルテーブル、あるいは無制限のゲームでさえ、コンピュータが現在集めることができるものを超えています。ノーリミットのゲームでは、カーネギーメロン大学のプログラムは去年の5月にラスベガスの展示会でプロに健闘しました。一人の研究者が L. A.タイムズ トーナメントの終わりまでに、試合は統計的に重要なものではなくなりました - 4つのポーカープロはチップで$ 70万の累積リードを持っていました。 A.I.の前に行く方法があります気になるポーカーの人生をまねることができます。
コンピュータはブラフする必要があります。 「ポーカーのような隠された情報を持つゲームは、相手を誤解させるという心理学のために、まだ興味を持っています」とWilcoxは指摘します。私たちの世界へようこそ。