AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「麻雀AIの研究が進んでいます」と言うのですが、正直ピンと来ません。どこが新しいのですか？
素晴らしい着眼点ですね！端的に言うと、この研究は麻雀という多人数かつ不完全情報のゲームを、扱いやすい複数の小さな意思決定問題に分解してAIを作る方法を示していますよ。要点は、複雑さを減らして価値を推定する仕組みを導入した点です。
複数の意思決定問題に分ける、ですか。うちの現場で言う“工程ごとに分けて考える”のような感覚ですかね。これって要するに〇〇ということ？
その通りですよ。もっと具体的に言うと三つのポイントがありますよ。第一に、麻雀全体という巨大な問題を『複数のMarkov Decision Process（MDP）＝マルコフ決定過程』に分解して探索可能にした点。第二に、他のプレイヤー三人を平均的な振る舞いで置き換える『チャンスプレイヤー化』で状態推定を簡潔にした点。第三に、それらを使って本来の麻雀の局面価値を推定する二つの推定手法を導入した点です。
なるほど。で、それは実際に強いんですか？導入する価値があるのか、投資対効果を知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！評価は実プレイで既存最強クラスの麻雀AIと対戦させて行われ、結果として本手法のプレイヤーが優れた成績を示していますよ。重要なのは、手法自体が計算資源を無闇に増やさずに実用的な強化を図っている点ですから、投資対効果は良好と評価できますよ。
現場での導入という観点では、不確実性が大きい場面を『期待値で置き換える』というのはありがちですが、そこにリスクはありませんか？現場感覚で言えば、平均に頼ると極端なケースでまずくなるのでは。
いい質問ですよ。ここでは二つの補完手法があり、単に平均を取るだけでなく、異なる抽象MDP群から逆行解析（Retrograde Analysis）や価値関数（Value Function）で補正しますよ。つまり平均化の弱点を別の視点で補い、極端なケースでも安定して行動できるようにしているのです。
要するに、粗いモデルで素早く判断して、別のモデルで最後に精査するという二段構えのイメージですか。うちの意思決定プロセスに置き換えれば分かりやすいですね。
素晴らしい着眼点ですね！その通りですよ。要点を3つだけ改めて整理すると、1）巨大な意思決定問題を扱いやすい複数のMDPに分解すること、2）対戦相手を平均化したチャンスプレイヤーで計算を簡素化すること、3）複数の抽象モデルを組み合わせて本来の価値を推定し、極端値に対処すること、です。
よく分かりました。私の理解でまとめますと、まず局面を幾つかの部分問題に分けて簡単に評価し、その上で全体の価値を補正して強い手を選ぶ、ということですね。自分の言葉で言うと、粗い目線で素早く絞り込んで、詳細目線で最後に詰める、という導入の仕方が現実的だと理解しました。
