AI、データサイエンス

前回のボードゲームの続きに位置付けられる話。ボードゲームに勝利する際は探索木とそのルート上の点数が重要になってくるが、この点数付けは人間が実施している。よって、点数を付けた人次第で結果が左右される状態とも言える。それを解消するためにモンテカルロ法という手法を用い始めた。

AIはボードゲームでも利用される。(オセロ、チェス、将棋、囲碁など)これらの実現手段の概要を記載する。これも基本は探索木になる。迷路の探索木に似ているが、「行動」と「結果」の連続した探索木となるが、局面が複雑化するタイプになると、それだけ膨大なツリーとなる。探索木の規模は以下となる。

前回、AIについて調べたが、もう少し詳細に部分を押さえたい。まずは各ブーム(第1次、第2次、第3次)で追ってみる。結果として各AIのレベルも一緒に把握できる今回は第1次ブームの「推論・探索の時代」をフォーカスする。しかし、最初の探索木だけでもまぁまぁボリュームなので、探索木だけに絞る。