名人の大局観メカニズムの解明および思考の可視化システムの開発

Material type: 文書・図像類

Author: 飯田, 弘之

Publisher: -

Publication date: 2019-05-27

Material Format: Digital

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Note (General)：: 本研究で提案したシングル共謀数（SCN）は，現在局面のミニマックス値がある評価値に更新される可能性を示す共謀数と証明数から派生した概念である．それによって，共謀数の弱点とされた計算コストの問題を解決し，異なる探索枠組みでも容易に応用可能となった．本研究では，SCNの推移を分析することで長期試合パター...

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Material Type: 文書・図像類
Title: 名人の大局観メカニズムの解明および思考の可視化システムの開発
Author/Editor: 飯田, 弘之
Author Heading: 飯田, 弘之
Publication Date: 2019-05-27
Publication Date (W3CDTF): 2019-05-27
Alternative Title: Understanding master's thinking mechanism and developing its visualized system
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: ゲーム木探索
証明数
共謀数
シングル共謀数
大局観
思考の可視化
Target Audience: 一般
Note (General): 本研究で提案したシングル共謀数（SCN）は，現在局面のミニマックス値がある評価値に更新される可能性を示す共謀数と証明数から派生した概念である．それによって，共謀数の弱点とされた計算コストの問題を解決し，異なる探索枠組みでも容易に応用可能となった．本研究では，SCNの推移を分析することで長期試合パターンを理解することに成功し，思考の可視化への応用を可能にした．思考ゲームの様々なタイプの局面を題材として，提案手法を実装したAIによる評価実験を行ったところ，提案手法の有用性を確認できた．SCNは長期的理解において局面評価の従来アプローチより優れており，局面評価を併用することでさらに効果的となる．研究成果の学術的意義や社会的意義：現在局面のミニマックス値がある評価値に更新される可能性が低いことは解の安定性を意味する．解の安定性の指標を見つけることはより優れた解，つまり最善手を見つける上で重要不可欠である．名人の大局観はまさに解の安定性を精密に判断する能力と言える．この意味で，本研究は人工知能の観点から名人の大局観の本質を明らかにした．ただし，名人が解の安定性の指標である共謀数またはシングル共謀数をどのように計算しているのかは今後の課題である．本研究により，試合パターンの長期視野での理解が可能となり，特に，不利な状況に陥ることが予想される場合，早めのリスク管理として対処可能となるので，一般分野への幅広い応用が期待される．： Single Conspiracy Number (SCN) is a variant concept of conspiracy number and proof number which indicates the difficulty of a root node changing its MIN/MAX value to a certain score. It makes up the drawbacks of conspiracy number on computing complexity, and can be easily applied into different search frameworks. This study explores the potential usage of SCN as a long-term position evaluation to understand in-depth game progress patterns. Board game is chosen as a testbed, whereas a strong AI is used. It is implemented with alpha-beta search and modified to produce SCNs during the search process. Experiments are conducted on different types of positions including tactical positions and opening positions. The experimental results show that SCN is more consistent and accurate for long-term position evaluation than the conventional way using evaluation function values only, and using SCN together with evaluation function values enables us to better understand game progress patterns.
挑戦的研究（萌芽）
研究期間：2017～2018
課題番号：17K19968
研究者番号：80281723
研究分野：ゲーム情報学
identifier:https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/handle/10119/16042
Format (IMT): application/pdf
Source: https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/bitstream/10119/16042/1/17K19968seika.pdf
https://dspace.jaist.ac.jp/dspace/bitstream/10119/16042/1/17K19968seika.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