2021 Fiscal Year Annual Research Report
Research on Advice in Game AI
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17K12807
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| Research Institution | Kochi University of Technology |
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Principal Investigator |
竹内 聖悟 高知工科大学, 情報学群, 講師 (40625258)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | ゲーム / 助言 / 探索 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
将棋や囲碁などのボードゲームにおいては、対戦中に助言を行うことは禁じられている。助言によって人間は棋力が向上すると期待される。一方で、ゲームAIにおいて助言が効果があるか、そもそも助言はどのような形で与えるべきかなどの研究は知られていない。ゲームAIの棋力向上を目的とした助言の活用方法について研究を行う。ゲームに限らずAIの性能向上は広く必要とされる技術である。今回の手法は作られたゲームAIを活用する手法であり、今後異なる手法で新しくゲームAIが作られたとしても有効な手法であると考えられる。
ゲームAIに対して与える助言を何とするか、その助言をどのように活用するかが一つの問題であり、このプロジェクトではそれにまず取り組み成果を挙げた。他のゲームAIが考えた最善手を助言とみなし、再探索や探索延長の際の選択肢として利用することで勝率が向上することを、将棋において示した。その後、AlphaGo などが採用した、従来の将棋AI とは異なる探索手法においても助言が有効であることを示した。
主な成果としては、助言を用いて再探索・探索延長を行うことで勝率が向上すること、すなわち性能を向上させる手法を提案したことの他、その解析により助言者がある程度弱いプレイヤであっても有効なことを示したことが挙げられる。これらの結果については、国際会議での発表を行った他、結果を取りまとめて論文誌へ投稿予定である。更に、最善手ではなく別の情報を助言として扱うことを考え、不完全情報ゲームにおいてその有効性の評価を行い、その研究成果は情報処理学会論文誌に掲載された。
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