ショートストーリー 「どうしてAIには多様な戦略がないのだろうか？」
東京のプログラマー、健太はAIにチェスを教える新たな手法に取り組んでいた。AIによるプレイがどれも同じパターンを繰り返すことに不満を覚えていた彼は、ある日、考えを巡らせていた。
「どうしてAIには多様な戦略がないのだろうか？」健太は自問する。人間のチェスプレイヤーであれば、経験や価値観が違うためにプレイスタイルが異なる。ある者はポーンの重要性を高く評価し、慎重に盤を支配する。一方で、別の者は大胆にクイーンを犠牲にしてでも相手の隙を突こうとする。この「違い」が、チェスというゲームを奥深くしているのだ。
そこで健太が思いついたのは、駒の表現方法を変えるという大胆なアイデアだった。「もし各駒を、ただの記号ではなく、それぞれの特質を表すベクトルで表現したらどうだろう？」健太は考えた。駒に「重み」や「価値」を持たせることで、AIが自然と異なる戦略を生み出すのではないかと期待したのだ。
彼はプログラムに手を加え、各駒にランダムな8次元のベクトルを割り当てるようにした。これにより、盤上の計算は一変した。AIはそれぞれの駒に独自の意味を見出し、それに応じて動きを決めるようになった。チェス盤の上では、まるでAIが「性格」を持ち、それぞれ異なる視点から戦略を繰り出すように見える。
健太がコードを実行すると、彼のAIたちは多様なプレイを始めた。あるAIはナイトを犠牲にしてでも早々に攻め込む一方で、別のAIはポーンを大切にしつつ、じっくりと盤を支配しようとした。どのAIも微妙に異なる「価値観」を持ち、まるで人間のような個性を持ってプレイしている。
「これだ！」健太は胸を高鳴らせた。「AIがこの違いを理解し、様々な戦略を取ることで、チェスの魅力がさらに広がる。」健太の目には、ゲームを超えた新たなAIの未来が見えた気がした。それは、ただの最適な一手を探すAIではなく、個性と多様性を持つAI。彼は、次のゲームの展開を楽しみにしながら、さらに改良の手を進めていった。
修正したコードでは、各チェスの駒に対して8次元のランダムベクトルが割り当てられています。このランダムなベクトルにより、各コマの状態や特性が異なり、ゲームのプレイやトレーニングデータが多様化されます。
具体的には、以下の点が実現されます：
ランダムベクトルの生成: 各コマに対して8次元のランダムベクトルが生成され、駒を識別するためのユニークな表現として使用されます。
異なる展開のゲームプレイ: 各実行時に異なるベクトルが割り当てられるため、ゲームプレイの展開やAIの戦略が毎回異なります。これにより、AIが学習する際の多様性が増し、より効果的なトレーニングが期待できます。
トレーニングデータの多様化: ランダムなベクトルによって生成されたトレーニングデータは、毎回異なるため、AIがより広範な局面を学ぶことができます。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Chess AI Training Simulation</title>
<style>
/* チェス盤のデザイン設定 */
table { border-collapse: collapse; margin: 20px auto; }
td { width: 50px; height: 50px; text-align: center; font-size: 24px; }
.black { background-color: #769656; }
.white { background-color: #eeeed2; }
</style>
</head>
<body>
<h2 style="text-align: center;">Chess AI Training Simulation</h2>
<!-- チェス盤を表示するためのテーブル -->
<table id="chessBoard"></table>
<!-- トレーニング開始ボタン -->
<button onclick="startTraining()">AIがゲームを行う（トレーニング）</button>
<!-- AI同士でのプレイを開始するボタン -->
<button onclick="startAIGame()" disabled id="playButton">AI同士のゲームを開始</button>
<!-- chess.jsライブラリの読み込み -->
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/chess.js/0.10.2/chess.min.js"></script>
<script>
// チェスの駒を文字で表現するオブジェクト
const pieces = {
'r': '♜', 'n': '♞', 'b': '♝', 'q': '♛', 'k': '♚', 'p': '♟',
'R': '♖', 'N': '♘', 'B': '♗', 'Q': '♕', 'K': '♔', 'P': '♙'
};
const chess = new Chess(); // チェスゲームを初期化
let trainingData = []; // トレーニングデータを格納する配列
let isTrainingComplete = false; // トレーニングが完了したかどうかのフラグ
// チェス盤をHTMLテーブルに描画する関数
function createChessBoard() {
const chessBoard = document.getElementById('chessBoard');
chessBoard.innerHTML = ''; // 既存の盤面をクリア
const boardFen = chess.fen().split(' ')[0];
const rows = boardFen.split('/');
for (let i = 0; i < rows.length; i++) {
const row = document.createElement('tr');
let col = 0;
for (const char of rows[i]) {
const cell = document.createElement('td');
cell.className = (i + col) % 2 === 0 ? 'white' : 'black';
if (isNaN(char)) {
// 駒が存在する場合、対応する文字を表示
cell.textContent = pieces[char] || '';
col += 1;
} else {
// 空白のマスの場合、数字分だけカウントを進める
col += parseInt(char);
}
row.appendChild(cell);
}
chessBoard.appendChild(row);
}
}
// ランダムなベクトルを生成する関数
function generateRandomVector() {
return Array.from({ length: 8 }, () => Math.random());
}
// ランダムな合法手を指す関数（トレーニングデータとして使用）
function playRandomMove() {
const moves = chess.moves(); // 現在の局面での合法手を取得
if (moves.length > 0) {
// ランダムに次の手を選ぶ
const randomMove = moves[Math.floor(Math.random() * moves.length)];
// 現在の盤面を行列形式に変換してトレーニングデータとして保存
const boardMatrix = boardToMatrix(chess.fen());
const moveVector = generateRandomVector(); // 駒ごとにランダムベクトルを生成
trainingData.push({ board: boardMatrix, move: randomMove, vector: moveVector });
// 選んだ手を実行
chess.move(randomMove);
createChessBoard(); // 新しい局面を描画
}
}
// FEN表現から盤面を数値行列に変換する関数
function boardToMatrix(fen) {
const pieceMap = { 'r': -5, 'n': -3, 'b': -3, 'q': -9, 'k': -10, 'p': -1, 'R': 5, 'N': 3, 'B': 3, 'Q': 9, 'K': 10, 'P': 1 };
const board = Array(8).fill().map(() => Array(8).fill(0));
const rows = fen.split(' ')[0].split('/');
rows.forEach((row, rowIndex) => {
let colIndex = 0;
for (const char of row) {
if (isNaN(char)) {
board[rowIndex][colIndex] = pieceMap[char] || 0; // 駒の種類に対応する値を格納
colIndex++;
} else {
colIndex += parseInt(char); // 空白マスの数だけ進める
}
}
});
return board;
}
// トレーニングを開始する関数
function startTraining() {
trainingData = []; // トレーニングデータを初期化
for (let i = 0; i < 10; i++) { // 10ゲームのシミュレーション
chess.reset();
while (!chess.game_over()) {
playRandomMove();
}
}
console.log("トレーニングデータ:", trainingData);
alert("10ゲームのトレーニングデータ収集完了");
isTrainingComplete = true; // トレーニングが完了したことを示す
document.getElementById("playButton").disabled = false; // ゲーム開始ボタンを有効化
}
// 現在の盤面から次の手を予測する関数
function predictMove(currentBoard) {
let bestMove = null;
let minDifference = Infinity;
// トレーニングデータを元に、現在の局面に最も近い手を見つける
for (const data of trainingData) {
let difference = 0;
for (let i = 0; i < 8; i++) {
for (let j = 0; j < 8; j++) {
difference += Math.abs(currentBoard[i][j] - data.board[i][j]);
}
}
// 最小差分が見つかった場合、その手を最良手とする
if (difference < minDifference) {
minDifference = difference;
bestMove = data.move;
}
}
return bestMove;
}
// AIが次の手を指す関数
function playAIMove() {
const currentBoard = boardToMatrix(chess.fen());
const predictedMove = predictMove(currentBoard);
if (predictedMove) {
chess.move(predictedMove); // 予測された最良手を指す
createChessBoard(); // 新しい局面を描画
} else {
alert("合法手が見つかりません");
}
}
// トレーニングが完了した後にAI同士でゲームをプレイする関数
function startAIGame() {
if (!isTrainingComplete) {
alert("トレーニングが完了していません。");
return;
}
chess.reset(); // 盤面をリセット
createChessBoard(); // 初期盤面を表示
// AIが自動で手を指す間隔を設定
const aiGameInterval = setInterval(() => {
if (chess.game_over()) {
clearInterval(aiGameInterval); // ゲーム終了でインターバルをクリア
alert("AI同士のゲームが終了しました。");
} else {
playAIMove(); // AIが次の手を指す
}
}, 500); // 各手の間隔を0.5秒に設定
}
createChessBoard(); // 初期盤面を表示
</script>
</body>
</html>