オフ会(麻雀AI開発者・麻雀研究者の集い)に参加して
2017-09-11(Mon)
先日、東京にて麻雀AI開発者・麻雀研究者の集いに参加してきました。
いろいろお話を聞かせていただいたうえで、自分のAI研究について思ったことをつらつらと書いていきます。
私の場合、最初に作ったのがモンテカルロ式の局収支シミュレーションからで、そこで得た知見を下地にしてAIに仕立て上げてるので、AIとしては正統派ではないらしいなーというのを感じました。
シミュレーションだと計算時間的に難があって、小手先のテクニックではどうにもならずに機械学習的な理論を取り入れた結果、シミュレーションと機械学習的なのが魔融合したなんかよくわからんごった煮みたいなのができてる感じです。
牌譜解析とシミュレーションを捨てて全部機械学習で設計していく方がスマートで、強いAIになるんでしょうけど、
今まで作り上げてきたものが全部崩れることになりかねないので、ちょっと抵抗感はありますね。
機械学習についてはちょっと前に勉強を始めたひよっこなので、その分野のみで先駆者に追いつくのはかなり困難というのもあります。
最初はシミュレーションが基本とした独自路線でやっていけばいいかなーと思ってはいたのですが、どうやらそうはいかなさそうだなーと感じました。
細かいアルゴリズムのことが分からない外部の人にとっては機械学習だろうが、牌譜解析とシミュレーションだろうが、アプローチの仕方が異なるとはいっても、そんなの区別はつかないからどうしても同じようなものとして見られるのは避けられないだろうとは思います。
そうなると、ソフトの性能、つまりAIの強さや考慮時間の短さで優劣がつけられ、劣っている方は誰からも見向きもされなくなってしまうのだろうと、かなり悲観的になっています。
競争とか成果主義とか成長戦略みたいなことは非常に苦手なんですが、社会というものはそういうものなんでしょうね…。
世界に一つだけの花のフレーズ、ナンバーワンにならなくてもいい、もともと特別なオンリーワン、というのが恋しいですねぇ…。
勉強になったのは待ち牌読みとか聴牌率読みとか染め手読みなど、個別のものも機械学習でもできるらしい、というところです。(ていうか、それが普通の感覚らしい。)
牌譜解析結果をパラメータとしてそのままべたっと使って後は個々の特徴量について独立性を仮定して単純掛け算するみたいな合ってるかどうかよくわからんのよりはスマートそうな気がします。少なくともその部分は伸びしろがありそうです。
なんですけど、まだ染め手の実装すらやってないので、まだスタートラインにすら立ててないのがあれです。
後はソフトのネーミングセンスの話とか。
今は仮に「麻雀添削くん」と命名してますが、現状そんなに強くないくせになんか先生みたいな上から目線なのはなにを偉そうに、とか言われそうです。
女の子とか、萌えキャラ?みたいな方が受けがいいという説があるらしいのですが、
個人的にはそういうのより動物系のかわいいキャラ(ピカチュウとかしろたんとか)のが好きなんですが、そういうところに私情を挟んでもしょうがないかもです。
既存のキャラ名とかぶらず、かつ麻雀と関係があるネーミング。
とりあえず、「まーちゃん」とか「まあたん」とか「じゃんのすけ君」とかしか思いつかない時点でセンスがないのがバレバレです。
なんかひらがなの方が柔らかい感じがして親しみやすいかなぁとは思ったけど気のせいでしょうか。
絵心がないので、自分でかわいいキャラを描けないのも一つ悩みの種かも。(そんなこと考えてる暇あったらさっさと研究しろ、と怒られるかもしれないけれども。)
というわけで、優秀な方とお話ができて、とても刺激になって得るものが大きかったですけど、少しセンチメンタルな気分になったそんなオフ会でした。
いろいろお話を聞かせていただいたうえで、自分のAI研究について思ったことをつらつらと書いていきます。
私の場合、最初に作ったのがモンテカルロ式の局収支シミュレーションからで、そこで得た知見を下地にしてAIに仕立て上げてるので、AIとしては正統派ではないらしいなーというのを感じました。
シミュレーションだと計算時間的に難があって、小手先のテクニックではどうにもならずに機械学習的な理論を取り入れた結果、シミュレーションと機械学習的なのが魔融合したなんかよくわからんごった煮みたいなのができてる感じです。
牌譜解析とシミュレーションを捨てて全部機械学習で設計していく方がスマートで、強いAIになるんでしょうけど、
今まで作り上げてきたものが全部崩れることになりかねないので、ちょっと抵抗感はありますね。
機械学習についてはちょっと前に勉強を始めたひよっこなので、その分野のみで先駆者に追いつくのはかなり困難というのもあります。
最初はシミュレーションが基本とした独自路線でやっていけばいいかなーと思ってはいたのですが、どうやらそうはいかなさそうだなーと感じました。
細かいアルゴリズムのことが分からない外部の人にとっては機械学習だろうが、牌譜解析とシミュレーションだろうが、アプローチの仕方が異なるとはいっても、そんなの区別はつかないからどうしても同じようなものとして見られるのは避けられないだろうとは思います。
そうなると、ソフトの性能、つまりAIの強さや考慮時間の短さで優劣がつけられ、劣っている方は誰からも見向きもされなくなってしまうのだろうと、かなり悲観的になっています。
競争とか成果主義とか成長戦略みたいなことは非常に苦手なんですが、社会というものはそういうものなんでしょうね…。
世界に一つだけの花のフレーズ、ナンバーワンにならなくてもいい、もともと特別なオンリーワン、というのが恋しいですねぇ…。
勉強になったのは待ち牌読みとか聴牌率読みとか染め手読みなど、個別のものも機械学習でもできるらしい、というところです。(ていうか、それが普通の感覚らしい。)
牌譜解析結果をパラメータとしてそのままべたっと使って後は個々の特徴量について独立性を仮定して単純掛け算するみたいな合ってるかどうかよくわからんのよりはスマートそうな気がします。少なくともその部分は伸びしろがありそうです。
なんですけど、まだ染め手の実装すらやってないので、まだスタートラインにすら立ててないのがあれです。
後はソフトのネーミングセンスの話とか。
今は仮に「麻雀添削くん」と命名してますが、現状そんなに強くないくせになんか先生みたいな上から目線なのはなにを偉そうに、とか言われそうです。
女の子とか、萌えキャラ?みたいな方が受けがいいという説があるらしいのですが、
個人的にはそういうのより動物系のかわいいキャラ(ピカチュウとかしろたんとか)のが好きなんですが、そういうところに私情を挟んでもしょうがないかもです。
既存のキャラ名とかぶらず、かつ麻雀と関係があるネーミング。
とりあえず、「まーちゃん」とか「まあたん」とか「じゃんのすけ君」とかしか思いつかない時点でセンスがないのがバレバレです。
なんかひらがなの方が柔らかい感じがして親しみやすいかなぁとは思ったけど気のせいでしょうか。
絵心がないので、自分でかわいいキャラを描けないのも一つ悩みの種かも。(そんなこと考えてる暇あったらさっさと研究しろ、と怒られるかもしれないけれども。)
というわけで、優秀な方とお話ができて、とても刺激になって得るものが大きかったですけど、少しセンチメンタルな気分になったそんなオフ会でした。
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