Game Playing R＆Dがリソース割り当ての焦点となっているのはなぜですか？
研究者が人間の問題解決能力の一部をシミュレートしようとするときにゲームプレイへの明らかな執着を調べるとき、ジョンマッカーシー（1927 – 2011）の見方の正統性は誤解を招く可能性があります。
出版物の編集バイアスと人気のSFテーマは、勝利のボードゲームソフトウェアの開発への執着につながる主要な力を覆い隠す可能性があります。インテリジェンスの研究開発の多くの分野における資金と人的資源の配分を検討する場合、このソーシャルネットでの質問に対する典型的な回答のゆがみを回避するには、いくつかの歴史的背景が必要です。
歴史的背景
自分の時間から離れて、他の時代の考え方に身を置く能力は、科学的および技術的歴史を含む歴史を分析するときに役立ちます。
マッカーシーのビジョンは当時の正統派ではなかったと考えてください。西部の工業化の直後に科学者と数学者の間で自動化についての考え方が次々と浮上してきたため、すぐに正統派になりました。この考え方は、印刷、繊維、農業、運輸業界の機械化と戦争の自然な拡張でした。
20世紀半ばまでに、これらの傾向のいくつかが組み合わさってデジタルコンピューターを概念化しました。他の人々は、デジタルシステムを介してインテリジェンスの側面を調査する人々のコミュニティの中で正統になった。技術的な背景には、理論的な作業と電気機械的な作業が含まれ、その一部はその後、ある程度の名声を獲得しています。しかし、当時、国家安全保障上の関心事項と見なされることは、一般に秘密であるか、またはあまりに抽象的であった（したがって、あいまいであった）。
- サイバネティックス理論、主にNorbert Wiener（1894〜1964）によって開発されました
- 計算の自動化に関する作業（ジョージブールの理論とブレーズパスカルの計算機を拡張したもの）弾道軌道
- ラムダ計算に関するアロンソ教会（1903 – 1995）の研究をしばしば却下し、関数型プログラミングのアイデアを導きました。これは、マッカーシーが初期のAI実験に活用したLISPのケンブリッジでの出現の主要な側面です。
- 情報理論の誕生。主にClaude Shannon（1916 – 2001）の研究によるもので、通信の切り替えを自動化するためにBell Labsから資金提供を受けました。
- 教会の博士課程の学生であるアランチューリングの初期の暗号解読作業は、ロンドンと他の連合国の標的が完全に消滅する前にナチス軍を停止できるように、エニグマ暗号デバイスを打ち負かすという研究開発目標で完全に連合軍から資金提供を受けました。
- ジョンフォンノイマン（1903〜1957）での、任意のブール論理の実装を整数演算と一緒に単一のユニット（現在はCPUと呼びます）に集中化し、実装を制御するプログラムをデータと共に電子フリップフロップに格納する作業処理される予定とその結果（今日のほとんどすべての現代のコンピューティングデバイスで採用されているのと同じ一般的なアーキテクチャ）
これらはすべて、哺乳類の神経学の機能的側面のシミュレーションであるオートマトンのビジョンを取り巻く概念でした。（猿や象はハエのたたきを計画して実行することができますが、ハエは猿や象への攻撃を計画して実行することはできません。）
新しいプログラミング言語であるLISPを使用した記号操作によるインテリジェンスとそのシミュレーションの実験は、ジョンマッカーシーとMIT AIラボの作成における彼の役割の主な焦点でした。しかし、正統性がルールベース（プロダクションシステム）、ニューラルネット、および遺伝的アルゴリズムで存在していた可能性があるものはすべて、正統性という用語をやや曖昧にするアイデアの雲に大きく多様化しています。以下にいくつかの例を示します。
- リチャードストールマンはMIT AIラボを辞任し、その時代を支配していた多くの経済哲学から哲学的シフトを始めました。その結果、GNUソフトウェアとLINUXに続き、オープンハードウェアとクリエイティブコモンズという概念が続きました。その概念は、AIホットベッドに資金を提供した人々の哲学的志向に大いに反対しています。
- 多くの独占的な（したがって会社の機密）システムは、1970年代に主流のAI研究と考えられていたものよりもNorbert Wienerの研究に由来するベイズ法または適応コンポーネントを使用します。
ゲーム理論の誕生
この歴史的出来事のパレードで最も直接的に質問に答える主要な出来事は、フォンノイマンのいくつかの他の作品です。彼の著書 『ゲーム理論』は、オスカーモルゲンシュテルンと共著で、問題解決ソフトウェアのテストシナリオとしてGoとChessの永続化につながった歴史的条件の中でおそらく最も強力な要素です。
チェスや囲碁で勝つ方法に関する多くの以前の作品がありましたが、ゲーム理論のような数学的な扱いと説得力のあるプレゼンテーションはかつてありませんでした。
科学界の特権的メンバーは、核分裂性物質の温度と圧力を臨界質量まで上げることでのフォンノイマンの成功と、量子論から古典的な熱力学を導き出す彼の研究をよく知っていました。彼がゲーム理論で発表した数学の基礎は（MITでの研究に資金を提供した同じ人々の一部によって）経済学の潜在的な予測ツールとしてすぐに受け入れられました。経済を予測することは、それを制御する最初のステップでした。
理論と地政学的哲学の出会い
その期間の西側の政策を推進した支配的な哲学はマニフェストの運命であり、本質的には新大陸秩序の致命的な見方であり、その主導者は米国の権力の座にあるだろう。機密解除された文書は、当時の指導者がゲーム理論の適用によって達成された経済的支配が、軍事征服よりもはるかにリスクが低く、費用が高く、その後、海外のすべての人口密集地域の近くで作戦基地（ハイテク守備隊）を維持したと考えた可能性が高いことを示しています。
チェスと囲碁のオートマトンを開発するための非常に公表された課題は、企業や政府が人的資産の取得の最初のカットとして使用する単なるドラッグネットです。ゲームの結果は履歴書のようなものです。優勝したゲームプレープログラムは、数十億ドルを移動したり戦争に勝ったりするより重要なゲームの開発にも成功する可能性が高いプログラミングスキルの存在の証拠の1つです。
優勝したチェスまたはGoコードを記述できる人は、高価値の資産と見なされます。ゲームプレイ研究への資金提供は、これらの資産を特定する方法として見られてきました。投資収益が即座に得られない場合でも、これらの資産を特定することは、世界の支配をプロットするためにシンクタンクに押し込められるため、研究資金が割り当てられる際の主要な考慮事項となっています。
投資を回収するためのゆっくりとした速い道
この地政学的な考え方とは対照的に、巧妙なプログラマーやチームの背後で制度上の威信を求めることも、別の要因です。このシナリオでは、いくつかの重要な産業または軍事用途で幾何学的な改善の可能性があるインテリジェンスのシミュレーションのあらゆる進歩が求められました。
たとえば、Maxima（Mathematicaなどの数学的問題解決アプリケーションの先駆け）のようなプログラムは、シンボリックコンピューティングを使用して数学を開発することを期待して資金が提供されました。
この成功への道は、概念的には包括的な自然哲学としての決定論に基づいていました。実際、それは決定論の縮図でした。コンピュータが計算を行うだけでなく、超人的複雑さの数学的定理を開発することができれば、人間の努力のモデルを方程式に還元して解くことができると提案されました。さまざまな重要な経済的、軍事的、政治的現象の予測可能性を意思決定に使用できるため、大幅な利益が得られます。
多くの人が驚いたことに、マキシマや他の数学プログラムの成功は、経済的および地政学的な出来事を確実に予測する能力へのプラスの影響が非常に限られていた。カオス理論の出現はその理由を説明しました。
プログラムで人間の主人を倒すことは、20世紀の研究開発の範囲内であることが判明しました。ゲームを勝つためのさまざまなコンピュータサイエンスアプローチを実験するためのソフトウェアの使用は達成可能であり、したがって、勝者のバスケットボールチームのように、名声を獲得する方法として機関にとってより魅力的でした。
発見を忘れないで
時々、外見は現実とは正反対です。思考機械の上記のさまざまなアプリケーションは忘れられませんでした。また、哺乳類の能力の側面をシミュレートするために必要な時間とお金の出費は、ゲームのオートマトン開発への資金を失うことはありません。
テクノロジーは、チェスや囲碁のようなゲームの複雑さをはるかに超える通信、軍事、地政学的、経済的、財政的な問題の解決に専念しています。ゲーム理論には、その開始時から非プレイヤーによって行われたランダムな動きの要素が含まれています。したがって、チェスと囲碁への執着は、インテリジェンスをシミュレートする多くの分野における資金調達と活動の実際の焦点のしるしにすぎません。
ChessまたはGoの平均的なゲームをプレイできるソフトウェアは、NSAグローバルモデリングコンピューターにもGoogleのインデックス作成機械にもデプロイされていません。そのような場所に展開されるものを開発するために多額の費用が費やされます。
個人的にやむを得ない理由で会社の機密契約に違反したり、反逆を犯したりする人々の場合を除いて、オンラインで説明されているR＆Dの詳細や概要さえも決して見ることはありません。