モンテカルロ法を使うと何が変わるか
- 従来ゲームのAIを作るには
- ゲームの着手のルールを知って
- ゲームの終了条件を知って
- さらに、戦略を知る必要があった
- この戦略を知って、自分なりの評価関数を作ったり
- より高度のアルゴリズムを編み出したり
- そういうところが大変だった(面白くもあったのだけれど)
- ところがモンテカルロ法では、上記の3がいらなくなる。
- 着手のルールと終了条件を実装すればいいだけ
- 強いて言うなら、モンテカルロ法そのものの効率を上げるアルゴリズムを考えるだけ
- 後は、コンピュータの処理速度に依存するだけで、論理的にはいくらでも強くなる
- 従来は、オセロならオセロ、将棋なら将棋にあった評価関数を作らなければならなかった
- モンテカルロならゲーム種類の区別なく、実装できる
- ゲームの知識が少ないプログラマーでも開発ができちゃう
- 対象の事象に対する高度な知識がなくても、AIを実装できてしまう!