コネクト・フォーを作ろうぜ☆（＾～＾）？＜その３＞

「　コネクト・フォーとかではなく　数学やりたいんだが☆」

「　勝手にしろだぜ☆」

「　対COM戦　まともに動かないんだけど壊れてんの？」

「　壊れているのではなく、作れていないんだぜ☆　見直そうぜ☆」

なんで総和すんの？

「　ふつう、知能を考えるなら　掛け算　だと思うよな☆？」

「　何の話しだぜ☆！　説明しろだぜ☆！」

「　↑　雨が降ってりゃ　傘を差すだろうが、さすがに自宅の部屋では差さんだろ、
というのが　知能　であり、掛け算　だぜ☆」

「　雨と雪、公園と海辺　に違いがなのなら　まとめりゃいいんじゃないの？」

「　良い例題を考えるのも大変なんで☆」

「　↑　こういう　良い感じの例題を考えられたら　いいんだけどな☆」

「　これは　知能なのかだぜ☆！？」

「　これは　掛け算のモデルであり、知能は　掛け算のモデルに似てる　ということで説明されるんだぜ☆」

「　何重にも　歯に物が詰まったような言い方ねぇ」

「　掛け算のモデルがあるのなら、足し算のモデルって　何だぜ☆？」

「　ペアノでも、　アルキメデスの風呂でも　有名どころはいっぱいあるが　積み木で行ってみよう☆」

「　水色の四角を１、桃色の丸を２、黄緑色の三角を３　としよう☆
これは　ピッタリ　でなくてもいいんだが、めんどくさいんで　ピッタリ　そうなっているとするぜ☆
で、あとは　どういう順番で　積み重ねても　そのメンバーが同じなら、答えは同じだぜ☆
これが　足し算のモデルの説明の１つで、 交換法則 だぜ☆　全部はめんどくさいんで勝手に調べろだぜ☆」

「　交換法則、分配法則、結合法則って　覚えなくちゃいけないの？」

「　新しい数学を作るぞ、と　イキっても　だいたい　既存の法則にあるよな、というものを　まとめたシリーズが　圏論　だぜ☆
要は　数学の対象は　操作方法の違い　になるんだぜ☆」

「　ぜったい　コネクト・フォーの話題じゃないよな☆」

「　すでにある法則が　調べられ終わってるんなら、それとは違う新ルールを追加すればいいんじゃないの？」

「　結局、そのルールを人間が　簡単に扱えるのか、人間が覚え、理解できるのか、そして　その計算結果に人間は納得するのか、
ということになるんだぜ☆
何か　興味のある対象であったとか、便利だという理由でなければ、　作れはすれど　使われないよな☆」

「　そして　チューリング・マシン　の上で表現できなければ　そのルールは　計算不能だぜ☆
枠を超えた新しいものを作りたいかもしれないが、数学は歴史の途中で　数学自身を定義した☆」

「　↑　で、帽子チャンネル　もあるとしようぜ☆」

「　傘チャンネルと異なるじゃないか☆」

「　同じだったら　傘チャンネルとか　帽子チャンネルとか　分けないぜ☆」

「　これの　どこが　掛け算なの？」

「　言ってしまえば　交換法則　は無くてもいい☆　他にもいっぱいあるが　交換法則が無いケースを説明しよう☆」

「　なんだ　この図は☆！」

「　今どこかにいて　晴れていて、　これからどんな天気になろうと　公園へ出かけるなら　帽子を被っていくが、
今どんな天気かは教えないが公園にいて、　これからどこへ行こうと晴れになるのなら　帽子は被っていかないぜ☆」

「　ややこしい！」

「　説明はないが、スタート地点と　ゴール地点があって、どのような変化が起こるかを　掛け算は　示すんだぜ☆」

「　３×６　と　６×３　は　どっちでも　１８　だろ☆」

「　一番有名な　学校で習う　掛け算　は、　交換法則がある特殊な掛け算だぜ☆」

「　くそっ☆」

「　ほーとーんーどーのー　かーけーざーんーはー　交換法則があるわよーっ！」

「　学校の数学は　最初に習ったやつが　どんどん　ルールが変わっていくんで……☆
あとになってルールを変える　だいたいの理由は　その方が都合がいいから……☆」

「　そんな事情、教えてもらってないぜ☆！」

「　できれば　もっと厳密に考えれば、　帽子チャンネルは　もっと別の姿を現すんだぜ☆」

「　↑　今帽子を被っているのなら、　帽子を被るかどうかではなく、　帽子を脱ぐかどうかの表になるはずだぜ☆」

「　めんどくさ☆」

「　そんなん気にしなくても　上書き　で結果は同じよ！」

「　チューリング・マシンに従うなら　表には　結果が入っていれば　いいはずだぜ☆」

「　晴れで　帽子を被るってとこ、気分で　被ったり、被らなかったり　するんじゃない？」

「　確率かだぜ☆？」

「　確率じゃないのよ！　気分なのよ！」

「　↑　もちろん、気分を確率で表現するのも　あり　だぜ☆」

「　確率じゃないっつーの！」

「　上図だと、公園から帰ってくる人は　すべて　帽子を公園に忘れてきているぜ☆」

「　これだと　晴れとか　雨とか　せいぜい　数十個だと思うけど、将棋の局面は　１０の６８乗程度あるのよ？
将棋の局面を　ｘ軸とか　ｙ軸　に使った　掛け算　は、作れなくない？」

「　ま、そうなんだけどな……☆」

「　基本的に現代……、まだ量子コンピューターが　家庭用に降りてきていない２０２０年代では、　掛け算を使っている……、
が、しかし……、最後の最後で　総和　するのが　よくある形だぜ☆」

３　＋　７　＋　２　＋　１５　＋　９　＝　答え

「　↑　つまり　計算式は　最後、　あるいは　最後らへんでは　足し算　をやっている☆」

「　掛け算は　どこに行ったんだぜ☆？」

（１×３）　＋　（７×１）　＋　（２×１）　＋　（３×５）　＋　（３×３）　＝　答え

「　↑　もちろん、掛け算の結果を総和しているんだぜ☆」

「　足し算が知能って、さっぱり　分かんないんだけど？」

７０点　＋　８０点　＋　７５点　＋　９０点　＋　８０点　＝　答え

「　↑　最終的には　学校のテスト　とおんなじだぜ☆
５００点満点中、４００点以上なら　わが校の学生　とする、　４００点未満なら　わが校の学生　としない☆
これだけで　わが校の学生　かどうか　判定できるな☆？」

「　これは　舟　です☆　これは　トラック　です☆　これは　蜂　です☆　みたいなテストか☆」

「　そうそう……☆」

「　知能って　そんなことで　成り立つの？」

「　逆説的に言えば、　知能で無くても　知能より優れてできるような仕事は　ある……　ということだろうな☆」

「　一応、　ニューラル・ネット　などでは　重み　を付けるんだぜ☆
重みを調整すると言ってもいい☆　例えば……☆」

（０．５　×　７０点）　＋　（１．５　×　８０点）　＋　７５点　＋　９０点　＋　８０点　＝　答え

「　１つ目のテストは　重要でないので　半分に、　２つ目のテストは　ちょっと重要なので　１．５倍で、　みたいな　調整を付けるんだぜ☆」

「　何が重要で、何が重要でないか、はあるにしろ、最後は　総和だろ☆？」

「　やはり　逆説的に言えば、　何は重要でなくて、何が重要か、序列が付いているものは、　重要なものを　テストで見つけ出すことができる、ということだぜ☆
そうでないものは　テストで見つけ出せるかどうか　分からない☆」

「　何が重要なんだぜ☆？」

「　再三　逆説的な話だが、　強いやつには　重要なものを区別して見つけることができるし、　弱いやつには　重要なものを区別して見つけることができないんだぜ☆」

「　重要なものを区別して見つけることができれば　強くなれるんじゃないの？」

「　恐らく、深く考えられないやつは　そう結論付けるんだぜ☆　人工知能も　まだ　進歩の過程の中なんで　結論を出せるほど　枯れてないぜ☆
踏み込んでいえば　今はこういうやり方で　他よりは　頭ひとつ　うまく行っている、ということだぜ☆」

「　たとえば　その重要さというものが　ジャンケンのように　循環の構造をしていたら　どうすんだぜ☆？」

「　一番重要なジャンケンを見つけろだぜ☆」

「　そこを　どうやるかを　知りたいのよ」

「　神の視点で　プログラミング　できればいいんだが、　神の視点を　持ってないんだぜ☆
今では　NNUE　が、　３年前なら　ｎ駒関係　が、将棋の　部分点　として優れているというのを　発明者以外は　あとになって知るんだぜ☆
それも　スレッドリッパーというCPUの登場があったりなど、状況が恵まれていることによって　新しいやり方ができてくるんだぜ☆
例えば　２０年前にタイムスリップして　NNUE　を発表しても　それを実行するマシンが無いだろう☆」

「　共通点と言えば　ｎ駒関係は　化学者が、　NNUE　は工学者が見つけてきた☆　どちらも　サイエンティストだぜ☆」

「　神の視点はなくとも、サイエンティストの視点があれば　作れそうだな☆」

「　言ってしまえば　サイエンティストでもないのなら　型落ちモデルでも、最新モデルでも　後追いで真似して　エンジョイしろだぜ☆」

「　じゃあ　コネクト・フォー　の部分点は　何を真似すればいいの？」

「　ネットで拾えるPDFがあったんだが　URL忘れたんで　調べるのがめんどくさ……☆　書籍は有料だし☆」

「　コネクト・フォーにしろ　五目並べにしろ　お父んには何も　ゲームの真実が見えてないだろうしな……☆
どんなゲームにも利く汎用的知能とか　アルファ・ゼロ　レベルだし……☆」

「　バンディット・アルゴリズム　の勉強でもした方が　マシ　じゃない？」

「　聞けば浸み込むような　スポンジのような頭　があれば　強そうだよな☆」

「　スポンジなんか　スカスカ　だろ☆」

「　ゲーム系には　たくさんの　アルゴリズムがあり、困ったことに　入門者用のアルゴリズムだから簡単というわけではない☆
簡単なものから　かたっぱしにやっていく、という戦略は　むしろ　むずかしい……☆」

「　言ってしまえば、　一番最初に　アルファ・ゼロ　のアルゴリズムを覚えるのが　一番　効率が良さそうではある☆」

「　じゃあ　ディープ・ラーニングだな☆」

「　ディープ・ラーニングやるんなら　わたしのブログではなく　他のブログを読んでこいだぜ☆
kaggle にしておけば Google なんで相性がいいんじゃないかだぜ☆　わたしのブログではやらないけどな☆」

「　なんでだぜ☆？」

「　まあ　自分の頭で考えた結果、アルファ・ゼロ　にたどり着くのなら　アルファ・ゼロでもいいけど☆　今は　そうではないんで☆
もっと　身に付けた数学を使って　できることをしろということだぜ☆　効率の悪い方法ではある☆
他の人は　アルファ・ゼロ　に飛びついた方が　実りは多いだろう☆」

「　例えば、　わたしは　コネクト・フォー　の評価値付きの棋譜を　１００万件ぐらい持ってるか、というと　持ってないんで、
教師付き学習　は採用できない☆
すると残りは　教師なし学習か、　強化学習　のどちらか　だぜ☆」

「　他に無いの？」

「　あれば　発表しろだぜ☆」

「　教師なし学習は　入力データについて　関連性を見つけ出してグループ分けし、　ぴょぽ　ぺっぽ　ぷぽり、　のような　独自のラベルを付けて分類を行ってくれる☆
そのラベルが何なのかは　人間が　理解しなおさなければならないという　現実に近づく手法なので　ゲームが全自動で強くなる、というわけではない☆
だから　教師なし学習も採用しない☆　残るのは　強化学習☆」

「　じゃあ　強化学習で　記事を１つ作った方がいいな☆」

（書きかけ）