カーネギーメロン大学教授のツオマス・サンドホルムと博士課程に在籍するノーム・ブラウンは、ポーカーの伝統的な一形式である「テキサス・ホールデム」をプレイする人工知能（AI）を開発してきた。

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AIはこれまで、チェッカーやチェス、オセロ、さらには囲碁でも人間の最強プレイヤーに勝ってきたが［日本語版記事］、ポーカーには、それらとは異なる障害がある。これまでのほかの知的ゲームとは異なり、ほかのプレイヤーの手で起きていることの一部しかわからないのだ。つまりポーカーは、情報が不完全なゲームであり、多くのカードが隠されているので、運に大きく左右される。しかしサンドホルム教授らは、彼らが開発したAI「Libratus」が、いつでも賭けが行える「ノーリミット・テキサス・ホールデム」で世界のトッププレイヤーに勝てると確信するに至った。

Libratusの能力を証明するため、サンドホルム教授らは、2017年1月11日（米国時間）からの20日間、カーネギーメロン大学からそう遠くないピッツバーグのカジノで、世界のトッププレイヤー4人に挑戦した。［原文記事の初出は、17年01月13日］

サンドホルム教授は2015年、別のAI「Claudico」で同様のチャレンジを行ったが、対戦相手にプレイ中のクセを利用されて、敗北を喫した（プロ全員がClaudicoよりも多くのチップを獲得して勝利した）。それでも同教授は、10年以上にわたる研究の成果である最新のAIが、最終的には対戦相手の人間に勝てる新たな知能レベルに達したと感じていた。

だが同教授は、対戦の数日前に、違う種類の競争で打撃を受けた。アルバータ大学を拠点とするライヴァルの研究チームが論文を発表し、彼らが開発したAI「DeepStack」はすでにトップクラスの人間のポーカープレイヤーに勝っていると主張したのだ。

AI研究の世界では普通のことだが、対決するのはAI対人間だけではない。「AI対AI」の対決であると同時に「人間対人間」の対決でもある。カーネギーメロン大学とアルバータ大学は10年以上前から、ポーカー専用AIの分野で競い合ってきた。そしていま、ついに、両者ともがゴールにたどり着こうとしている。

「AlphaGo」との類似点

アルバータ大学の研究チームを率いるのは、同大教授のマイケル・ボウリング。博士課程の研究はカーネギーメロン大学で行った、昨今の「AI革命」における重要人物だ。だが、アルバータ大学の研究チームは、自分たちの論文について今は論じていない。ボウリング教授の下で学ぶ学生の一人が語ったように、まだ査読がなされていないからだ。

また、カーネギーメロン大学のサンドホルム教授が指摘するように、DeepStackは、優れたポーカープレイヤーと対戦しただけであり、世界トップクラスのプレイヤーと対戦したわけではない。Libratusは1月11日、最高のポーカープレイヤー4人との対戦を開始。1日11時間を20日間対戦し、最終的に4人を破った（AIが176万6,250ドル相当の大勝で、4人は全員がマイナス）。

しかし興味深いのは、ライヴァルのDeepStackが、囲碁の世界に最近進出したAI「AlphaGo」の設計と同様に、ディープニューラルネットワークを利用し、ポーカープレイヤーが頼る「人間ならではの直感」を模倣することに成功した点だ。囲碁は、情報が完全なゲームのなかで、最も複雑なゲームだ。ゲーム理論が専門で、AIによるポーカーの世界を注意深く見守ってきたミシガン大学のマイケル・ウェルマン教授は次のように語る。「AlphaGoに似ています。斬新なかたちでディープラーニング（深層学習）を統合する方法を見つけ、それが大きな違いを生んだのです」

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AlphaGoは2016年5月、この10年間で最強の棋士であるイ・セドル九段を破った［日本語記事］。そしてAlphaGoを開発したグーグルはすでに、それと同じ技術の多くを利用して、オンライン帝国をつくり変えようとしている。医療やロボット工学の分野でも同様の変革が進んでいる。一方、テキサス・ホールデムで勝つAIは、いずれは、交渉相手がどう出るのかわからないときに自分がすべきことを決定する分野で役立つ可能性がある。オークションや金融市場、物理的セキュリティー、あるいは、複雑な交渉が行われる国際政治の分野ですら使われるようになるかもしれない。

ミシガン大学教授のウェルマンは次のように語る。「わたしがAIのポーカーの行く末を見守っているのは、情報が不完全な金融取引を扱う仕事もしているからです。こうしたアイデアの一部が、現実世界の領域で使われる可能性があります」

AIの「直観」

ポーカーの世界的トーナメント「ワールドシリーズオブポーカー」（WSOP）のメインイヴェントであるテキサス・ホールデムは、複雑なカードゲームだ。ディーラーは、各プレイヤーの前に、そのプレイヤーしか見ることができないカード「ホールカード」を2枚置き、その後、共通のカード（コミュニティカード）3枚をテーブル上に表向きに出す。そして、4枚目、5枚目と共通カードを出していく。プレイヤーは、コミュニティカードが出される各段階で賭けを行う。

一方、ノーリミット・テキサス・ホールデムでは、どの段階でも好きなだけ賭けることができる。だがプレイヤーは、全ての手で勝ちを目指すとは限らない。目標は最終的に最も多額の金を勝ち取ることなので、持ち札が次々と変わってゲームが進行するなかで、現在の賭けだけではなく、ゲーム中に行われたすべての賭けに基づいて、対戦相手の持ち札を推測して賭けを行うことになる。それに、プレイヤーは皆、自分の賭けを通じて対戦相手を騙そうとする。ゲーム理論が物を言うわけだ。

そのためノーリミット・テキサス・ホールデムは、マシンには非常にプレイしにくいゲームだ。だがマシンには、人間と比べて大きな強みがある。予想される無数のゲーム展開を瞬時に吟味し、最良の手を決めることができるのだ。Libratusは基本的には、いささか複雑なゲームツリーを作成して、特定のプレイからもたらされそうな結果を判断し、ピッツバーグ・スーパーコンピューティングセンターのスパコンで演算を行う。「ゲームの終盤を見据えています」とサンドホルム教授は言う。

だが、最も強力なマシンを使っても、それを実行するのはかなり難しい。検証すべきゲーム展開はたくさん考えられる。だから、アルバータ大学のDeepStackは別の手法をとっている。ゲームツリーも作成するが、ゲーム終盤を必ずしも見据えているわけではない。DeepStackを開発したボウリング教授らのチームはそれよりも、各プレイがどんな終わりを迎えるか「推測する」よう、ニューラルネットワークに仕込んだ。

フェイスブックは、ニューラルネットワークに大量のスナップ写真を与えて学習させ、写真の顔を認識させようとしている。それと同じように、アルバータ大学のチームは、ポーカーで起こる大量のランダムなシチュエーションを利用し、カードだけでなく賭けも考慮に入れて、DeepStackのニューラルネットに学習させたのだ。それによりニューラルネットワークは、どの賭けが成功するかを認識するようになる。すべての手の考えられる結果全部を検証する必要はない。

ボウリング教授らのチームは、以下のように書いている。「一定の深度を超えた演算を、高速で適切な推測で代替することにより、ゲームの残り全体について推測するのを避けている。こうした推測を、DeepStackの直感と見なすことが可能だ。つまり、ポーカーであり得るあらゆるシチュエーションで考えられる、あらゆる自分の手札の価値を知る勘だ」

大きなアイデア

カーネギーメロン大学のサンドホルム教授のほうは、ニューラルネットワークをそれほど重要視していない。同大学の研究チームは、この種の「評価機能」についてはほかの技法を用いて開発したと述べ、ディープラーニングがポーカーでそれほど役立ったことはない、と述べている。だが、ディープニューラルネットワークをうまく利用したという点が、DeepStackを興味深いものにしている。ディープニューラルネットワークという全体的な手法がもっと広範な可能性を開く可能性があるからだ。手が増えるにつれてゲームが複雑化するテキサス・ホールデムだけでなく、オークションや交渉など、もっと複雑な分野でも可能性を広げる可能性がある、とウェルマン教授は説明する。

これはAI世界の変化を反映している。グーグルやフェイスブック、マイクロソフトのような企業は、ディープニューラルネットワークなどの機械学習技術に注目しており、これらのアルゴリズムは多くの場合、膨大なデータの分析と、独力でのタスク学習により、手作業でタスクのコードが書かれた既存のシステムを上回る成果を上げている。

また、これらの企業は、こうした分野をいままでよりもかなり急ピッチで前進させている。これまでは、画像認識や音声認識、機械翻訳の分野で前進してきたが、いまは、人の自然な対話方法を理解できるマシンの開発を目指す自然言語理解の分野で前進し始めている。

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AIは、世界トップクラスのポーカープレイヤーに勝利した。だが今後、このAIがポーカー以外の分野に進出するときが試金石となる。ウェルマン教授によると、LibratusとDeepStackが利用するアルゴリズムは、現実世界では通用しないかもしれないという。だが、その背景にある大きなアイデアについては、話は別だ。