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「良いパズルとは何か」を計算式にする——チェスパズルの“直観への反しやすさ”を数値化した DeepMind の試み

今日は1本。Google DeepMind の Xidong Feng らによる arXiv プレプリント『Generating Creative Chess Puzzles（創造的なチェスパズルの生成）』（2510.23881、2025年10月）を英語原文で読んだ。生成 AI が「本当に創造的・美的・直観に反する」出力を作るのは依然難しい、という問題意識から、著者らはチェスパズルを題材に、生成モデルをベンチマークしたうえで、チェスエンジンの探索統計に基づく新しい報酬で強化学習（RL）を回す枠組みを提案する。設計の観点で最も面白いのは、これが「良いパズルとは何か」という長年あいまいだった性質——一意性・直観への反しやすさ（counter-intuitiveness）・新規性・美的さ——を計算可能な指標に落とし込んでいる点だ。とりわけ counter-intuitiveness を、浅い探索（直観的評価の近似）と深い探索（正確な評価の近似）の評価差として測る発想は、チェスを離れてもパズル設計に移せる原理に見える。査読前のプレプリントである点は明記して扱う。