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HOME   »   スポーツ共通  »  [AIとスポーツ・その1] 2017年はAI元年
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 AI(artificial intelligence、人工知能)は1950年代から研究が始まったとされていますから、既に半世紀以上の歴史を持つ「概念」ですけれども、世の中にAIという言葉が一般化し、それが多くの人の日常生活に大きな影響を与え始めたという意味では、2017年をAI元年と呼んでよいと思います。

 AIはまず、チェスや将棋といったゲームにおいて、その存在が注目されました。
 21世紀に入って、AIによる人間への挑戦が度々行われるようになり、最初の内は人間のプロプレーヤー、チェスや将棋のプロあるいは世界的なプレーヤーにはなかなか勝てなかったものが、次第によい勝負を展開できるようになり、現在では、マス目の数・駒の種類が多く、「成り金」ルールが存在し、相手の駒を取ると、それを自分の駒として使えるといった面から、より複雑とされている将棋においても、そのトッププロと互角以上の戦績を残せるまでに成長してきています。(筆者は将棋も趣味ですので、どうしても将棋を例とすることが多くなることをご容赦ください)

① ビッグデータ活用と演算スピード

 この点が、AIの基本的な長所・強みであることは異論のないところでしょう。

 例えば将棋においては、過去の膨大な「対局実績・棋歴」を全て網羅し、数えきれないほどの詰将棋などもカバーしているのでしょうから、その中から「局面ごとの打ち手」を探してくる能力・スピードにおいては、AIは人間を遥かに凌駕しています。
 「漏れなく検索」するという能力では、人間の及ぶところでは無いのです。

 そういう意味では、「ビッグデータの整備」と「コンピュータの性能向上」が相まって、AIの急速な進歩に結びついたことも確かなことでしょう。

② データを活かす「考え方」の検討

 前述のように、膨大なデータ・情報を検索する能力においては、既にAIは現代の中心的な存在なのですが、これを実務に活かすとなれば、「データを使用する考え方」が大事ということになります。

 例えば、将棋についていえば、かつてのAIでは「駒の軽重」を数値化し、飛車なら10点、角なら9点、金なら5点、銀なら4点、歩なら1点といった形でルールを作り、「相手の駒を取る手」の重さを計量化したりしていました。
 「駒を取る手ではない手」も別の形で数値化していくつかの指し手の重さを比較して、次の指し手を決めていたのです。
 結果として「駒を取る手」の方が選ばれる頻度が高かったように思います。「駒得」は将棋というゲーム、特に高いレベルの将棋においては決定的な威力を持つからです。

 一方で、将棋というゲームは、「ある局面を境にして、駒の獲得競争から、詰みに向かってのスピード競争に変化する」もの、極端に言えば「自分の持ち駒が王将1枚になっても、相手を積ますことが出来れば勝つ」ゲームですから、いつまでも「駒得」を追求するAIでは、なかなかプロ相手では勝てなかったのです。

 しかし、それも昔の話で、現在のAI棋士は「膨大なデータ」を使用する考え方が進歩し、極めて合理的に考えることが出来るようになっていますので、プロが相手でも十分に勝負になるのです。

 加えて「学習能力」をも身に付けています(この学習能力自体も「考え方」に左右されてきたのですが、現在では「学習の方法自体をAIが構築する」までになっています)ので、ある意味では「成長し続けるAI」が実現していますから、記憶量に限界があり、頭の回転スピードも加齢により減少する傾向がある「人間というプレーヤー」では、なかなか太刀打ちできなくなっているのでしょう。

 ここまで成長してきたAIが、人間社会における様々な分野で革命を起こしつつあるのは、自然な流れです。
 誰にも止められない「流れ」であろうと思いますし、「産業革命に匹敵する大変革」と言われているのも、無理のないところだと感じます。
 おそらくは、「人間の想像を遥かに超える変革の時代」がやってくるのです。(何しろ、人間の想像には、知識量や経験量に伴う限界がありますが、ビッグデータを使用するAIの行動範囲・思考範囲は数十億人の人間の知識量・経験量をベースにしているのですから)

 さて、本ブログはスポーツがテーマですから、スポーツに及ぼすAIの影響について、何回かに分けて見ていきたいと思います。

 もちろん、筆者の浅薄な知識と知見、極めて乏しい思考力がベースとなりますから、その考察に大きな限界があることは、ご容赦いただきたいと思います。

 (その2へ)
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