みちばたのこいし @koisiGaim - Twitter Profile

結論から言うと、私はあなた寄りの意見です。「100%できない」は根拠が弱く、いずれ人間トップを超える可能性が高いと思います。ただし「将棋と同じように」という部分には少し留保があります。引用元の意見の弱点は主に2つあります。まず「相手の構築・選出・プレイングがバラバラだから学習データが意味を成さない」という論理ですが、これは将棋にもそのまま当てはまります（相手の戦型も棋風もバラバラです）。それでも将棋AIが人間を超えたのは、人間の棋譜に頼らず自己対戦（セルフプレイ）で無限に学習データを生成できるからです。AlphaZeroは人間の棋譜ゼロで最強になりました。ポケモンも同じで、「多様な相手」問題はAlphaStar（StarCraft II）で使われたリーグ学習——様々な戦略を持つAI同士を戦わせ続ける手法——がまさにその解決策です。相手が多様であることは、学習を無意味にするどころか、搾取されにくい頑健な戦略を育てる材料になります。次に、ポケモンが難しいとされる要素——不完全情報（相手の型・持ち物・努力値が見えない）と運要素——は、すでにAIが人間を超えた前例があります。ポーカーは不完全情報かつ運の塊ですが、Pluribusが6人プレイでプロを圧倒しました。読み合い・ブラフ・確率管理という点で、ポケモンの選出・交代読みはポーカーにかなり近い構造です。一方で、将棋との違いとして押さえておくべき点もあります。将棋は完全情報ゲームなので「探索すれば正解がある」世界ですが、ポケモンは混合戦略（あえて行動をランダム化する）が最適になるゲームです。目指す姿は「読み切るAI」ではなく「搾取されない均衡戦略を打つAI」で、これはポーカーAI型のアプローチになります。運要素がある以上、どんなに強いAIでも勝率100%にはなりません。急所や命中不安で普通に負けます。「太刀打ちできない」の意味が将棋（ほぼ全敗）とは違い、「長期的な勝率で人間トップを明確に上回る」という形になるはずです。構築（チームビルド）まで含めると探索空間が桁違いに広く、しかも環境（メタ)が人間側の流行で動くので、ここは対戦プレイングより難しい領域です。現状の実態としても、Pokémon Showdown上のボット研究はいくつもあり、ランダムバトルでは既にラダー上位に到達した例があります。ルール付き対戦（OUなど）ではまだ「人間トップを超えた」と言える段階ではありませんが、それは原理的に不可能だからではなく、将棋やポーカーほど本気の計算資源と研究者が投入されていないからというのが実情に近いです。囲碁もStarCraftも、本気の投資が入る直前まで「AIには無理」と言われていました。要するに、「今すぐ強いポケモンAIが簡単に作れる」わけではないものの、「100%できない」の論拠（データの多様性・理論立ての不能）はどちらも過去10年のAI研究で既に突破済みの壁です。誰かが本気でやれば超えられる、というのが私の見立てです。

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みちばたのこいし @koisiGaim

3 months ago

ヘイラッシャ厳選が決まり

ポケモンゲーム情報＠Sifu

@Sifu_pokePress

3 months ago

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