将棋や囲碁、チェスなどでは近年AIがプロに勝つということがみられるようになってきました。それはなぜでしょうか？答えは簡単！AIが進化したからです。AIがシュミレートする際には「全幅探索」と「選択的探索」という手法が存在します。
選択的探索には人間の絞り方の設定によって性能が変動してしまう恐れがありました。
「チェス」から考えてみましょうまずチェスとは8マス×8マスの盤上で白と黒のコマを交互に動かし相手のキングをチェックメイトすることで勝ちとなるゲームです。チェスは初めてAIが人間に勝利した競技です。その時使われていた手法が「全幅探索」です。1960年代にはアマチュア選手を倒せるようになり、1980年代後半にはトッププロ、1997年に当時の世界チャンピオンに勝利するまでになりました。圧倒的な計算能力に物を言わせて勝ちに行くというAIらしい戦い方でした。ただしこの戦い方では囲碁や将棋において探索しきれず人間に勝てるレベルには至っていませんでした。
「囲碁」と「将棋」を次に考えてみましょう。そもそも「囲碁」、「将棋」とは...？囲碁とは黒と白の石を交互に盤上に置いていき、相手の石をとるなどして陣地を広げることで勝ちとなるゲームです。将棋は交互に自分の駒を進めていき、相手の王将を先に詰めたほうが勝ちとなるゲームです。将棋は9マス×9マス、囲碁は19マス×19マスと碁盤は広く、複雑性が高いことと直感や経験が大きく影響してくるためAIが人間に勝つことは難しい考えられていました。ですが2016年にGoogleのDeep Mindが開発した「AlphaGo」というAIが当時の囲碁の世界チャンピオンに勝利しました。このとき使われていた技術が*「ディープラーニング」です。
何十万という対局をシュミレートし、自己教師あり学習をしたことで局面に応じた最適な手を打つことができるようになりました。遡ること2005年、将棋ソフト「Bonanza（ボナンザ）」が登場しました。ボナンザはこれまでのソフトとは違い、単に全幅探索するのではなく、機械学習を用いて局面を評価する仕組みを有していました。局面が評価できると、全幅探索ですべての局面を計算しきれなかったとしても、どの手が優勢になるか判断できます。その手法を用いたボナンザに当時のプロ棋士でさえも負けるほどでした。今でこそAIがプロ棋士に勝つのはありえることですが当時は「将棋を生業とする人（いわばプロ棋士）がソフト相手に負けるなんてありえない」という雰囲気で大事件のようでした。そして機械学習と確率論を組み合わせた手法が囲碁にも取り入れられるようになり、前記のような目覚ましい成長を遂げたのです。
これらは「完全情報ゲーム」と呼ばれるすべての手順がみえる不確定要素のないものだからできたことで、「不完全情報ゲーム」と呼ばれる不確定要素が入ってくるもの（麻雀やポーカー）では探索や評価が行えず、運の力に振り回されてしまいます。ですがAIは「不完全情報ゲーム」でも人間を超えられるようになりました。なぜなら不完全情報ゲームといえども次に起こり得る現象の確率を計算することはできます。そうすることで勝つ可能性と負ける可能性を踏まえた長期的な戦略を練ることが可能になりました。AIが「目先の勝利ではなく最終的な勝利」を考えるようになったのです。例えば、持ち点が高く優勢のときには無理に勝負せず、逆に劣勢のときには勝負に出るということが行えるようになったということです。またAIは対戦相手の思考パターンも評価対象に入れるようになったためさらに幅広く長期的に判断ができるようになりました。
そう言われると人間がAIに勝てるものはないのではないかと思ってしまいそうですよね。まだ人間がAIに負けてない分野はあります。だからといってAIが全く勝てないわけではないですが...それは「トレーディングカードゲーム」です。理由は複数個あります。
これらも考慮するといくら計算能力に優れているAIでも計算は困難を極めるでしょう。
逆に将棋や囲碁、チェスは
とAIが得意とする環境での勝負だったわけです。これらの条件が成り立つゲームのことを「二人零和有限確定完全情報ゲーム」といいます。これを避けたゲームであればAIに全く勝てないといったことはないでしょう。