日記/2006-11-26

どういう状況ではどう動いてほしいのか。
それが機械的に列挙できるものならば、そしてその「状況」がAI側から取得でき・「動作」がAIから指示できるのであれば、友瀬のような２流プログラマーでもそれをAIプログラムとして書くことはそんなに難しいことではない。
逆説的にいえば、「どういう状況ではどう動くべきか」を書けない場合、どんなスーパープログラマーでも適切なプログラムを作ることはできない。

「友瀬はGvをやる気がないから、Gv用AIを作らない」というのは、まぎれもない真実。
同時に、友瀬はGvをやらないので、Gvでホムが「どう動けばいいのか」を書けないというのも事実。
だから、GlenelgのGv対応版というのは、友瀬には作りようがない。

まだ友瀬が学生だったころ。
友瀬の卒業研究は、当時それなりに流行っていた「ニューラルネットワーク」に関するものでした。
それを使って、さまざまな認識処理を学ばせるような研究論文を書いたものです。
そこから友瀬が学んだことは「人工知能の学習に欠かせないものは、頭脳に対する適切な情報のインプット・フィードバック」ということ。
そして残念ながら、現状のホムAI用には、こういうインプット・フィードバックの材料が決定的に不足しています。
その結果、現在出回っているホムの公開AIのほとんどは、人工知能とは言ってもおおむね「エキスパートシステム」でしかないものになっています。
まあこれも人工知能には違いないのですが・・・自ら学習するのではない、データベースの自己検索システム、という感じでしょうか。

もちろん、AIが学習することは不可能ではありません。
現在でもいくつかのAIではそういう試みはなされています。

いくつかのAIでは、それでもなんとか得られるわずかな情報からなんとか現状を判断して適切な学習・判断という努力がなされています。
ですが、そこにはどうしても（情報不足からくる）無理があるため、誤判断・誤学習という問題が発生してしまいます。

Glenelgを含めていくつかのAIでは、AIが自動判断するのではなく、人間の手によるフィードバックを用いて学習するような方法が取られています。
ですが、これにはAIが何を求めているのかを人間が判断しなければならない、裏返せば操作が複雑になるという問題が発生してしまいます。

攻撃が発生したことが。
どれだけのダメージを与えられたか。
状態異常の発生状況が。
・・・これらが「正しく」取れるだけで、一気にホムは賢くなれるのですが。
まあ、これが「ホムが機械人形にならない」ための禁断の木の実、ということなのでしょうかね。