今回はこのツイートについて深く掘り下げたいと思います。

天鳳8段というのは、パチスロブログ界の最長老であるスロハイのまちゃあきさんがそうだった記憶があります(間違ってたらすみません)。



ちなみに僕自身は現状AIを使っておりません。

メタボ教授の競馬予想

を見てくれれば分かる通り、超アナログタイプです。

競馬本の補講に「競馬のデータ分析の考え方」や「AI予想の発展」について書いていますので、今回は別の切り口で語ろうと思います。

ツイートで紹介した記事

「もう自分では勝てません」 28歳の東大院生が最強の麻雀AIを作るまで
で感心したのは
開発者が「AIの弱点を冷静に分析している点」
です。

 

特に「相手のレベルを見積もるのが苦手」なのをちゃんと理解しているのは凄いと感じました。

実はコレ、結構重要なポイントだからです。

 

まず、麻雀において打ち手が判断するのは
・どの牌を切るか
・鳴くか鳴かないか(カンするかどうか)
・リーチをするかしないか(見逃すかどうか)
概ねこの3つだけです。

AIで攻略する場合、出てきた選択肢に「評価点」を付けて、最高値を選ぶという仕組みでイケそうな気がするものの、囲碁や将棋と違って隠れている部分があるのがポイントです(相手の手配と残りの山)。

 

評価点=期待値みたいなものですから、隠れている部分は推定でもいいのですが、問題となるのが「相手3人の手配」となります。

相手の捨てた牌から読み取れる情報というのは、相手の技量により大きく変化するものです。

全員が上がりに向かって打っているなら予測が成り立つものの、実際はそうじゃありません。

プロの対局を見ても分かる通り、配牌が悪い時は、上がりに向かわずディフェンスの比重を高めたり、他の打ち手を惑わす打ち方をします。

一方で、レベルが低い打ち手は高確率で切り牌の選択を間違えるわけです。

となると、隠れている部分の予測集計が成り立ちません。

結局は「あと○枚山に残っている可能性がある」といった一般プレイヤーがやっている予測と精度が変わらなくなります。

AIはパソコン

パソコンを選ぶ時は
・CPU
・メモリ
が重要ですよね。

AIはCPUの機能とメモリの機能において、人間を遥かに凌駕します。

囲碁や将棋の場合はメモリの大きさとその処理能力で人間を圧倒出来ますが、麻雀はそこに差が生まれにくいゲーム性です。

いくら機械に学習させても、天鳳のトッププレーヤーと同レベルが限界だと個人的に考えています(それでも凄いですけど)。

 

また、ルールが違えば評価点のバランスも大きく変わるので、他の対局では通用しないでしょう。

例えばMリーグは半荘でトップを取るのが目標ですが、天鳳はラスを回避するのが目標です。

フリーの雀荘に行けばチップを集めるのが有効なので、戦術も変わってきます。

そこの調整にはまだまだ時間がかかるはずです。

パチスロとAI

上記のツイートにタイゾウさんからこんなコメントを頂きました。

僕の居る地域は田舎でデータをネット上に公開しているホールが少ないのですが、都市部だとAI攻略出来るかもしれません。

ホールデータから予測する場合、人間とAIとでは処理スピード(処理できるデータ量)において大きく差が出ます。

一方でホール側もAIというワードはこれから多く見るはずです。

上記資料の詳細を見てないのでよく解らないのですが、「機械の選定」や「入れ替えの判断」はAIじゃ無理のはず(稼働数値だけで判断出来ないので)。

ただ、「設定の入れ方」や「釘曲げの指示」をAIに任せる日は、近い将来やってくるのではないでしょうか。

そうなるとプレイヤー側がAI管理を逆手に取った手法も考えるはずなので、それはそれで面白い時代になると思います。