AlphaGoのソースコード

少し前の清水亮さんのブログを久々に読み返しました。

冒頭の部分で、AlphaGoのソースコードを印刷するとどのぐらいになるかという話の中で、およそホワイトボードに収まるぐらい量であることが示されています。

実際に写真で見ると、本当にこれだけなのかと驚きますし、しかも３分の１はコメント行とのことで、ますます驚いてしまいます。また、ここでできるニューラルネットワークは数百メガバイト程度であることが書かれています。

ゲームの本質的な部分

このブログでも書かれていますが、ゲームの構造の中でルールに関するものは、意外と単純な構造でできているということのことです。

そこに「面白さ」のような要素を加えるときにゲームデザイナーによるチューニングが入るようで、単純に強くするというのとは異なる次元にあるようです。

この辺は、工場内に実装する上で興味深くて、単純な作業なほどロボットに置き換えられることを示していると考えます。

特に、多少複雑なゲームでも数百メガバイトで実装できることを考えると、画像やセンサなどのインプット情報を整備すれば、自動化のハードルは思った以上に低く、誰でもある程度のレベルのことが実現できると考えます。

一方で、途中に介在する人間などの要素やそれら全体のバランスの考慮が必要な「工場内のシステム全体」を考えるときは、人間による細かいチューニングを必要としているように考えます。

言い方を変えると、人間によるチューニング結果の差が、効率などを含めたアウトプットの差を生むことを示しており、それが強烈な大きさの差になって現れると考えます。

なので、このあたりのチューニングには才能のある人を優先して投入することが大事になると考えます。

工場内の自動化を考える上で、要素ごとの自動化は誰でもできるが、システム全体のチューニングは人により大きな差を生むので、優秀な人を優先的に配置することが大事。

では、また。