抹殺する人工知能 〜 生存競争と自然淘汰で、最適解にたどりつく：Over the AI ―― AIの向こう側に （7）（9/13 ページ）

“人工知能技術”の1つに、生物の進化のプロセスを用いて最適解へと導く「遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm：GA）」があります。25年ほど前に私が狂ったようにのめり込んだ技術なのですが、世界的にもファンがたくさんいるようです。そして、このGAこそが、私たちがイメージする“人工知能”に最も近いものではないかと思うのです。

[江端智一，EE Times Japan]

GAの仕組みを「クリスマスデートスケジュール」で理解する

　では、GAの仕組みを簡単にご紹介したいと思います。

　ナップザック問題とか、巡回セールスマン問題とかは、ネットに山ほどありますので、もっと実用的な問題を考えてみました。名付けて、「クリスマスデートスケジュール問題」です。

　これは、4つのパラメータを最大化する4人の男を選び出すという、実に実用的な問題です。ここでは、（a）ルックス、（b）年齢、（c）年収、（d）将来性の4つの値の合計を最大化することが目的となります。これは、典型的なパレート最適問題になっていまして、例えば、「ルックスを優先すると、将来性が犠牲になる」という状況が発生しやすくなっています。

　今回は問題を簡単にするために、評価関数は、（a）〜（d）の足し算を目的関数としていますが、例えば、「将来性」を重視して、「ルックス」を犠牲にするのであれば、評価関数を（ 0.5×（a） ＋（b） + （c） + 2.0 × （d）） のようにすれば足ります。

　次に、男の友人の評価表を作ります。これがないと、GAにスケジュールの評価をさせることができないからです。

　なお、評価表の評価値は、当然あなたが決めなければなりません。他人の評価なんぞ、あなたにとっては何の意味もないですから。