前回の記事は、こちら─、
『 かつて我々のヒーローだった愛しき中二病中年たち…。』
もっとも─、
それを言い出したら、
今日、中堅にさしかかったプログラマーの中で、
映画『 ウォー・ゲーム 』の影響を一切、受けていない、
という人間を探す方が難しいだろう。
今年 ( 2018年 ) の 3 月─、
Amazon DVD コレクションから、
『 ウォー・ゲーム ～ 30TH ANNIVERSARY EDITION 』がリリース。
\1,000 とわりかし安値だったこともあり、
懐かしさのあまり、おもわず購入～。
私も─、
幼少期に、テレビ放送の録画を、
幾度となく観返したのを覚えている。
そして─、
| 【 中二病症例⑦ 】
|
いや─、
別に、自分が中二病ではないことを言い訳するために、
この記事を書いているわけではないのだが…、
( いや、これってやっぱり中二病なのか…！？)
私がチェスについて注目し始めたのは、確か高校生の頃。
センセーショナルなニュースとして世界中を駆け巡った、
あの「 事件 」がきっかけだった。
ご存知─、
当時、世界チャンピォンだったガルリ・カスパロフと、
IBM 製のスーパーコンピュータ、ディープブルーとの世紀の一戦。
会場が騒然となる中、憮然とした表情で立ち去る世界王者の姿に、
何やら─、
とんでもないことが起こってしまったのだと、
神妙な面持ちで見入ったものだった。
その後─、
大学の工学部に入学した私は、
例によって「 人工知能 」なるものにかぶれて行く…。
( ※「かぶれる」：「没頭する」のとは微妙に異なる…！？)
その過程で─、
アラン・チューリングの論文に始まり、
チェスという日本ではあまり馴染みのないゲームが、
人工知能という、業界でもメジャな研究テーマにおいて、
とりわけ重要な役割を果たして来たことを徐々に知ることになる。
 情報理論の創始者であるクロード・シャノンは1950年に、 「 コンピュータにチェスをさせるという問題を研究することは、 より実用的なアプリケーションに役立つ技術を開発することを、 目的とする 」と述べた。 シャノンにとって、チェスはコンピュータ分析のための理想的な、 ハードルを意味していた。 「 この問題は、許容されたオペレーション ( チェスの駒の動き ) においても最終的な目標 ( チェックメイト ) においても明確に、 定義されている。それほど自明と言える簡単ではないし、 満足のいく解決を得られないほど難しいというわけでもない。」 (『 人間対機械 』より ) |
| チェスコンピュータを作ることに関する問題は、 サイバネティックスから生まれた新しい分野である。 発見的プログラミングに属する。 発見的プログラミングの訓練としての研究は、 実際面での応用をもたらすだろう。 すなわち、全に機械的な分析ができない数多くの要因に依存しながら、 連続的に変化する状況において、 目標指向の方法で問題を解決するというものである。 チェスは、そのような状況に関する優れたモデルである。 チェスプログラムに関する研究の過程で、 いくつかの大変価値ある発見的な方法、すなわち、 数多くの探索回数を少なくするといった方法が見つけられている。 深くまで先読みする探索で最良手を見つける際の方法として、 当たりなっている変化を深くまで先読みする方法や、 評価においてある手や局面を重要視するというのがある。 チェスプログラムを作る過程で発見された探索手法は、 ネットワークに関する研究において、 多変数関数の最小値を求める問題としてすでに応用されているし、 またいくつかの物理実験の結果を算出することなどに応用されている。 (『 コンピュータチェス 』より ) |
そして─、
映画などにおいても、チェスがプレイできることが、
人工知能を人工知能たらしめる象徴的意味合いとして、
随所に取り上げられて行く。
一方、日本ではと言うと─、
将棋が日本の人工知能研究において、
どれほど大きく寄与したかと言えば、
最近でこそ─、
ようやくコンピュータ将棋も、
名人に匹敵するレベルに到達し、
『 電王戦 』などのプロ棋士とコンピュータ将棋との棋戦も、
開催されるようにはなったが、( ※『 電王戦 』は 2017 年で終了 )
2017年4月1日 現役名人がコンピュータに敗北！
かつては─、
一部の熱心な研究者や愛好家が個人的に研究する程度のもので、
大学や企業で大っぴらに取り組むには、
少々─、
周囲から怪訝な目をされる "困ったテーマ" という印象が、
大勢を占めていたのではないだろうか？
コンピュータ将棋の草分け『 森田将棋 』1980年代最強を誇った！
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( 次回へつづく... )
『 チェスの中二病化を促進する５つの要因 』
