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マジック: ザ・ギャザリング - AI モデルがあっても噛むのが最も難しいゲーム
ご存知ないかもしれませんが、ビデオ ゲームは一般に、開発者が機械学習モデルをトレーニングするための完璧な教育とトレーニング環境を作成します。これは言うまでもありません。たくさんありますが、問題は、現在のどのゲームが機械学習モデルをトレーニングするための理想的な環境を作成できるかです。最も強力な AI モデルは?
驚くべきパワーを備えた有名な AI システムについて話すと、多くの人はすぐに DeepMind の「モンスター」AlphaGo や OpenAI と呼ばれる Dota 2 ゲーマー向けの「比類のない」ゲーム マシンを思い浮かべるでしょう。しかし、その王位は、人間がこれまでに作成した AI にとって最も難しいゲームであるマジック: ザ・ギャザリングを流暢に「プレイ」できる AI モデルにのみ属します。
独立した研究者アレックス・チャーチルが率いる 3 人の有名な科学者が参加する研究チームは、最近、ゲーム開発者が使用した予備アーカイブに関連する研究プロジェクトを発表しました。arXiv はそれを使用して、マジック: ザ・ギャザリングという格闘カード ゲームを作成しました。おそらく、これまでに作成された中で最も複雑な現実世界の計算ゲームです。研究チームはこのゲームを攻略するために、マジック：ザ・ギャザリングのカードからチューリングマシンと呼ばれる「機械」を作成しました。
マジック: ザ・ギャザリングのゲームプレイについて少しお話します。このゲームは、異なるルールで 2 人以上のプレイヤーがプレイできます。最も人気のあるルールは、60 枚以上のカードからなるデッキを使用することです (同じカードが 4 枚以上含まれていてはなりません)。 （土地属性カードを除く）。各ゲームでは、「プレインズウォーカー」として知られる魔法使い同士の戦いが描かれます。その中で、プレインズウォーカーは魔法、アーティファクト、そして特別なマジックカードに描かれたクリーチャーを使用して敵を倒す必要があります。
チューリング マシンの話に戻りますが、このマシンは基本的には柔軟なコンピューティング機能を備えたデバイスです。言い換えれば、チューリング マシンは、複雑な計算の実行に関与する古典数学の種類を可能にする方法です。マジック:ザ・ギャザリングの場合、研究者たちはアレックス・チャーチルが以前に完成させた作品に基づいてこのエンジンを適応させて構築したようです。このカードベースのチューリング マシンの本質は、特定の設定を使用することで、1 と 0 の番号が付いた PC コンピューターと同様に、ゲームのルールに従って機能を実行するように割り当てることができることです。
マジックのカードに基づいてチューリング マシンを構築することは、ゲームのルールへの準拠を確保しながら、実際には合理的な戦略です。
「必要なボードの状態を正確に設定するには、ボード上のスペースがなくなるなど現実的な困難はありますが、十分に粘り強いプレイヤーであれば、現実世界のトーナメントでこの構造を設定して実行することは完全に可能です。」研究者らは語った。
以下の表は、次のチューリング マシン構築を可能にする可能性のある 60 枚のカード デッキを示しています。
ただし、この特定の設定は、（大規模な）「受け入れられない」結果を招く可能性があります。つまり、正しく計算できません。
これは、マジックにおける最適なプレイング戦略が計算可能ではないことを示すだけでなく、マジックにおける過去の動きの決定論的な結果を評価することが簡単ではないことも示しています。最適な戦略的プレイの複雑さは、マジックの他の多くの計算側面と同様、未解決の問題のままです。
マジック: ザ・ギャザリングのすべてのゲームが計り知れない結果をもたらすわけではないことは明らかですが、現実世界のゲームとしては、マジック: ザ・ギャザリングがルールの枠組み内で存在できる唯一のゲームであることに変わりはありません。
では、これはゲーム理論と人工知能の分野にとって何を意味するのでしょうか? 研究者の結論は次のとおりです。
「マジック：ザ・ギャザリングは、コンピュータ科学者がゲームをモデリングする際に一般的に行う仮定と完全に一致しません。私たちは、マジック：ザ・ギャザリングをマスターするための純粋にプレイ可能なAIモデルを作成することは簡単ではないと主張します。しかし、その一方で、複雑さはまた、問題を残すでしょう」将来の研究のための有意義なデータ源です。」
結局のところ、最適な戦略を正確に計算する方法がない場合、どうやって AI モデルをプログラムして問題を解決できるのでしょうか? マジック：ザ・ギャザリングがその答えを持っているかもしれない。
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