有很多安裝了新AI技術的游戲已經登場了，PCB廠小編我也是使用AI制作游戲的。那么，AI與游戲的兼容性如何嗎？隨著AI的進步產生什么新的樂趣或者種類呢？

自我學習變聰明的AI

許多AI具備學習變聰明的性質。學習的方法大體上分為兩種。

1.有教師指導的學習

以教師信號為基礎進行學習，不久，經過自己的推論和判斷破解了例題上沒有的問題。另一種是沒有教師指導的學習，按照字面所述，人類不給予教師信號，AI系統就自己在試驗和錯誤中探索。這兩種方法都有各自的缺點與優勢。

有教師指導的學習是沿著期望的方向變聰明，制作教師信號的。所以，有效地在期望的方向變聰明。另一方面，沒有教師指導的學習（例如，遭遇未知的星球、不明生物的解決方法等）是無法制作教師信號的，成為無效的課題。對于這樣的問題，自身學習下去，盡管沒有教師指導的學習雖然有效。但是，沒有教師指導的學習，要獲得學習成果是要花費時間的，并且，未必在期望的方向變聰明。

2.無教師指導的學習

有教師指導的學習有上述的特性，往往在制作良好教師信號中培養聰明的AI容易成為“竅門”。即不是AI變聰明，而是制作教師信號的人類先聰明起來，結果本末顛倒。現在備受關注的AI的應用事例多數是采用有教師指導的學習。

作為實用技術來考慮AI的時候，無教師指導的學習的有效場面仍然比較少。例如，在游戲世界的個性超過主人的想象而行動！發揮活力是有可能的，這一來恐怕就在預定協調的游戲世界里吹來新風。

AI“爭奪”人類的工作，完全力量不足

最近，不久的將來AI“爭奪”人類的工作，屆時人類被AI所支配！之類的奇談怪論盛行。果真如此嗎？

不可否認，今后將會出現AI代替人類的很多工作。那是跟計算器、文字處理器、PC、互聯網出現的時候，一部分工作由機械化來代替的道理一樣。

現在的AI像人類一樣，在某種程度上懂得整個社會，可是，缺乏判斷的通用性。懂得圍棋可以下圍棋。不會讀書就唱歌、不會寫漢字，即使有同樣類型的游戲，AI既不懂國際象棋也不懂日本象棋，如果改變圍棋的規則AI也無法對應。

AI只有這一點專門能力。AI即使可以代替你的一部分工作，但是，與你“爭奪”工作完全力量不足。因此，AI能否像人類那樣擁有通用性的問題，在專家之間也有意見分歧。

AI與人類的差別是具有通用性與否

另一方面，有效地利用專門能力作為接受一部分工作的助手，AI已經顯示出能力。

人類偏袒人類的自然價值觀

為什么拘泥于助手的立場呢？本人認為因為AI在人類社會中不能作為最終的決斷或者判斷的責任人。當發生事故的責任認定，還有資格等法律問題，就有人類偏袒人類的自然價值觀。

人類和AI縱然做出同樣的判斷，從接受判斷方來看，接受AI判斷和人類判斷的印象完全不相同。例如，當說“你不合格”的時候，即使是可以理解的判斷內容，但是，如果從人類的嘴巴說出來是可以理解的，要是從AI說出來總是覺得很奇怪。因此，我覺得機械＜人類（自己）的價值觀不是這么簡單改變的。

主觀世界更加復雜。由AI制作的音樂讓人類聽一聽進行印象的實驗，有的人事先知道AI制作的音樂，有的人不知道是AI制作的音樂，評價結果完全不相同（知道是AI制作音樂的人類評價低）。圖畫也好、小說也好都是同樣。人類普遍認為手工制作的餃子總是比機械制作的餃子好吃。

這種偏袒人類的評價標準是不會簡單改變的。今后AI技術不管怎樣進步，人類既然把它當作“客人”就不會偏袒它。從游戲等來考慮娛樂和AI的兼容性，這個問題似乎是重大的課題。

AI的挑戰是瞄準今后的“感性”世界

那么，“智能”是什么？如何下定義才好呢？我認為這是一個相當困難的問題。假設把它絞在一起說“智能”就是“智慧”和“感性”。

阿爾法圍棋戰勝圍棋名人的時候，性急的AI學者就說：在全部的“智慧”世界有人認為不久AI將超過人類。在“智慧”領域容易提取問題（這叫做框架化），數值化也容易，正確答案明確等，原本的AI就是容易學習的對象。因此，實用化也正在推進，

另一方面，在“感性”領域可以說剛剛開始。寫小說，畫畫、人狼之間角斗的AI正在推進中，但是距離完成還相當遙遠。與“智慧”世界差異的是框架化、評價的數值化困難，如何指教即如何制作教師信號是困難的。

AI難于框架化，在感性領域依然棘手

雖然說困難，但是，不可否認今后AI的挑戰是瞄準“感性”世界的。最初的游戲也是以娛樂為目標的，游戲要求更加接近自然環境，個性的表現更加像動物或者人類那樣。所以，作為表現手段AI是強有力的技術。

游戲利用傳統的AI方法，可以看出表面上的表現比較多。但是，今后游戲內的個性在游戲內的環境以及演員動作都有關系，需要同時思考和學習。既要有這樣的使用方法，而且要具備這樣的環境。