「なんか赤が強い気がする」を機械に判定させる — 鏡像等変性テストで対戦ゲームAIのバグを6件見つけた

対戦ゲームのAIを開発していると、左右対称のマップで同じAIを両チームに載せたのに、赤チームばかりが勝つという現象に突き当たる。理屈の上では勝率は五分になるはずだ。それでも原因が分からず、試合を何十回も眺めてはパラメータをいじり、また眺めるという作業が続く。本記事は、この「なんか赤が強い気がする」という感覚を、機械がPASSかFAILで判定できるテストに落とし込んだ話である。その結果、実際に6件のバグが見つかったと報告されている。筆者は以前、Omega Strikersというゲームを競技として遊び、ラダーで世界6〜7位まで上がった経験を持つ。勝敗の機微を体で知っている人物が書いている点も読みどころだ。

AIの鬼が注目したいのは、この記事の本当の価値がゲームのバグ修正にとどまらないことだ。人間の「気がする」は長年の経験に基づく大事な感覚だが、そのままでは再現もできず、誰かに渡すこともできない。左右対称の盤面で条件を揃え、結果を数えて合否を出す。この手続きこそが、感覚を検証可能な主張に変える道具になる。対戦ゲームの世界では公平性の検証として当たり前の発想かもしれない。しかし業界の外から見ると、担当者の勘を仕組みに置き換えるための一番短い道筋が示されている。AIを実際に触って本音で語るこの媒体の立ち位置とも相性のいい話である。

中小企業の実務に引き写すなら、「あの担当者のやり方のほうが良い気がする」を、同じ条件で何回か比べて数字で判定する習慣になる。見積の出し方、現場の段取り、AIに任せた定型作業の出来栄えなど、比べたい対象を揃えて結果を数えるだけで、社内の議論は「気がする」から「数字で見ると」に変わる。全部を自動化する必要はない。まず一つの判断について、合否の基準を決めて記録することから始めればよい。