人間は、ゲームをプレイすることで、一部の人が思っている以上に恩恵を受けています。 ゲームは、ストレスを和らげながら、問題解決スキルを学び、磨くためのリラックスしたアプローチになります。 ただし、ゲームのプレイには通常、かなりの量の意思決定が伴います。これには、数学的および統計的な考慮事項が含まれます。これには、最善の策を決定するための考慮事項が含まれます。 このように、ゲームは人間の脳の印象的な機能と内部の働きの多くを紹介し、人工知能 (AI) の研究のための優れたテストベッドおよび遊び場となります。
多くのゲームに共通するXNUMXつの側面は、現在および将来のゲームの状態に関する不確実な情報に基づく意思決定です。 経験豊富なプレーヤーは、ゲームの現在の状態から「先を見越して」、数ターンまたはラインを下って何が起こる可能性があるかを分析し、それに応じて戦略を立てることができます。 最も注目すべきは、この精神的なプロセスは、ゲームの解決だけでなく、アプリケーションのさまざまな領域にわたる一般的なコンピューティング タスクにおいても、一部の検索アルゴリズムが行うように設計されていることに似ています。 しかし、これらのフィールド間の正式な接続をどのように確立するのでしょうか?
北陸先端科学技術大学院大学では、 テクノロジー (JAIST)、飯田裕之教授の研究グループは、純粋に客観的および心理的な観点の両方から、ゲームとゲームプレイのさまざまな側面を分析し、最終的に理解するための新しい理論を開発しています。 最新の調査研究では、研究者たちはコンピューティングの概念とゲームプレイの経験を橋渡しすることを試みました。 これを行うために、彼らは、探索ツリー アルゴリズムで使用される XNUMX つの指標、確率ベースの証明数 (PPN) と単一陰謀数 (SCN) を提案し、それらをさまざまなターンベース ゲームに適用しました。
これらの検索指標は、検索ツリー アルゴリズムが、目的に向けた進捗状況を「評価」するために計算する値です。 たとえば、ゲームをプレイする場合、AI ベースの検索アルゴリズムは、検索インジケーターを使用して潜在的な将来の状態を分析し、主に何らかの形で勝利の可能性を最大化するプレイを探します。 最終的に、検索インジケーターとアルゴリズムは、使用されるコンピューティング リソースを最小限に抑えるように慎重に作成する必要があります。 考えられるすべてのプレーを詳細に検討する必要はありませんが、勝つ可能性が高いプレーのみを考慮します。
研究者は、チェス、チャイニーズ チェス、コネクト 4、オセロ、2048 などのさまざまなゲームのコンテキストで、これら XNUMX つのインジケーターを検索ツリー フレームワークに適用しました。結果は、各インジケーターがテーブルにもたらすものに関する興味深い情報を明らかにしました。 「PPN ベースの検索は、ゲームで利用可能な情報の質を判断する手段を提供し、人間の直感と同じように機能するように見えました。 逆に、SCN ベースの検索は、プレーヤーの経験と、意思決定を行う際のリスク管理方法を理解するためのプラットフォームを提供しました」と飯田教授は説明します。
さらに、SCN ベースの検索アプローチは、飯田の研究室で開発された別の理論的フレームワーク、つまり動きの概念と結びついていました。 このアプローチは、古典力学などの物理学からのモーション関連の概念との類似性を描くことにより、ゲームプレイ体験のさまざまな客観的および主観的側面を数学的方法で分析します。 SCN をゲームの動きの類似性と比較することにより、研究者たちは、基礎となる計算が、シングルプレイヤーと XNUMX プレイヤーの競争ゲームの両方で発生する振動 (負けから勝利への位置) に直接関係していることを発見しました。
この調査で分析された両方の検索アプローチには、ゲームの領域内外の用途があります。 たとえば、PPN を使用すると、最適化問題、計画、スケジューリング、シミュレーションなどの集中的なコンピューティング タスク中に貴重なリソースと時間を節約できます。 一方、SCN は、価値を最適化し、リスクを最小限に抑えることができるため、リスクの高い決定を行う必要がある場合や、長期的な計画が必要な場合に役立ちます。 「PPN と SCN はどちらも、次の分野の研究にとって重要な要素になり得ます。 人工知能進化的計算やハイパフォーマンスコンピューティングも含まれます」と飯田教授は述べ、「さらに、どちらも情報科学の観点からエンターテインメントを測定するための足がかりを提供します」と述べています。
学際的な研究をさらに進めることで、エンターテイメント、情報科学、そして人間の心とのつながりをさらに見つけることができるでしょう。 うまくいけば、長期的には、より主観的で目的主導の視点からゲームを調整し、他の多くの方法で役立つと同時に、私たちの楽しみを最大化できるようになることを願っています。