αβ法

将棋やチェスのような複雑なゲームでは、勝利に繋がる最善の一手を指すことが重要となります。しかしながら、ゲームの性質上、考えられる全ての盤面を全て検討することは、人間はもちろん、コンピューターであっても不可能です。そこで重要となるのが「探索」という考え方です。 探索とは、可能な手をある程度まで実際に指してみることで、その先にある結果を予測し、最善の手を導き出すことを指します。例えば、将棋であれば、持ち駒をどのように使うか、どの駒をどのように動かすかなど、様々な選択肢が存在します。これらの選択肢を一定の手数まで実際に指してみて、その結果、自分が有利になるか、不利になるかを評価していくのです。 もちろん、闇雲に指してみたところで、効果的な探索とは言えません。限られた時間の中でより的確に状況を判断するために、探索には高度なアルゴリズムが用いられます。これらのアルゴリズムは、過去の対局データや、盤面の状況などを分析し、より可能性の高い選択肢を優先的に探索するよう設計されています。 このように、ゲームにおいて「探索」は非常に重要な役割を担っています。コンピューターが人間を凌駕する強さを獲得した背景には、この「探索」の技術が飛躍的に進歩したことが大きく影響しています。