人間プレイヤを“楽しませる”囲碁プログラムの研究

Material type: 文書・図像類

Author: 池田, 心

Publisher: -

Publication date: 2017-06-01

Material Format: Digital

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Note (General)：: 人工知能技術の進展に伴い，「強い」囲碁プログラムを作ることは比較的容易になった．これを踏まえ，本研究では「人間を楽しませる」ような囲碁プログラムを実現するため，1)相手の強さや好みを推測すること，2)手加減して負けてあげること，3)一方で自然な着手であること，4)多様な戦略を見せること，5)適切なタ...

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Material Type: 文書・図像類
Title: 人間プレイヤを“楽しませる”囲碁プログラムの研究
Author/Editor: 池田, 心
Author Heading: 池田, 心
Publication Date: 2017-06-01
Publication Date (W3CDTF): 2017-06-01
Alternative Title: Entertaining Computer Go Players
Periodical title: 科学研究費助成事業研究成果報告書
Pages: 1-5
Text Language Code: jpn
Subject Heading: 接待碁
エンターテイメント
指導碁
機械学習
楽しませる
モンテカルロ木探索
自然言語処理
手加減
Target Audience: 一般
Note (General): 人工知能技術の進展に伴い，「強い」囲碁プログラムを作ることは比較的容易になった．これを踏まえ，本研究では「人間を楽しませる」ような囲碁プログラムを実現するため，1)相手の強さや好みを推測すること，2)手加減して負けてあげること，3)一方で自然な着手であること，4)多様な戦略を見せること，5)適切なタイミングで着手や投了をすること，6)自然言語で驚いたり褒めたりすること，を目指した．機械学習とモンテカルロ木探索を中心技術として用いることにより，３年間の研究期間内に 5)を除くすべてについて一定の進捗が得られた．本成果は「人間を指導する」ような囲碁プログラムにもつながる意義のあるものである．：Making "strong" computer Go players is not so difficult task now, then our next target is to make "entertaining" computer Go players. For this purpose, we tried 6 components, 1) to estimate opponent's strength and preference, 2) to lose intentionally by bad moves, 3) to play natural moves at the same time, 4) to show various strategies, 5) to play/resign at good timing, and 6) to speak with natural language. By using mainly machine learning methods and Monte Carlo tree search method, some progresses for all except 5) have been achieved in these given 3 years. This result is valuable because this is also related to "educational" computer Go players.
基盤研究(C)（一般）
研究期間：2014～2016
課題番号：26330417
研究者番号：80362416
研究分野：ゲーム情報学
identifier:https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/handle/10119/14312
Format (IMT): application/pdf
Source: https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/bitstream/10119/14312/1/26330417seika.pdf
https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/bitstream/10119/14312/1/26330417seika.pdf
Access Restrictions: 限定公開
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 北陸先端科学技術大学院大学 : JAIST学術研究成果リポジトリ