| Project/Area Number |
18H03347
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62040:Entertainment and game informatics-related
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
伊藤 毅志 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (40262373)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
保木 邦仁 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (00436081)
山本 雅人 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (40292057)
松原 仁 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (50325883)
池田 心 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (80362416)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2018: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000)
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| Keywords | ゲーム情報学 / 認知科学 / 機械学習 / 学習支援システム / 人工知能 / ゲームAI / 思考支援 / モティベーション / 人間らしさ / 思考の可視化 / 思考支援システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目標は、ゲームAIと人間の思考の違いを理解して、人智を超えたゲームAIの思考を人間に理解しやすい形に表示して、人間の知を拡張する手法を提案し、その効果について認知的評価を試みることである。
この目的を達するために、本研究では、近年急速な進歩を遂げた「将棋」「囲碁」、不確定ゲームの代表として「カーリング」、不完全情報ゲームの代表として「麻雀」「人狼」を例に挙げて、それぞれのAIのレベルの違いを考慮した支援方法を模索することにした。「将棋」「囲碁」「麻雀」は、すでに人間を超えるレベルか匹敵するレベルにあり、このAIを利用してプレイヤの強さ（棋力）を測る手法に関する研究を推し進める。棋力を可視化して、プレイヤにフィードバックすることは、学習において重要な意味を持つ。
「カーリング」の分野では、まだAIが十分なレベルに達していないので、本格的な機械学習を導入したAIの研究が進められている。また、実環境の影響も強く受けるので、コンピュータ場でこれらの実環境に対応できるプラットフォームの改良も求められており、改良に取り組んでいる。近年のルール変更やミックスダブルスルールに対応したプラットフォームも構築している。
「人狼」AIは、まだ人間のレベルのプレイには遥かに及ばない。AIの改良に取り組むと同時に、人間のプレイヤに関する認知科学的研究も進めている。人狼をプレイする人間の発話データを取る実験を行い、現在鋭意分析を進めている。
また、「囲碁」を題材に学習支援するシステムについて「褒め」に着目した研究を行い、一定の成果を得た。学習においてはモティベーションを高めることが必要であり、これを向上させる手段としてのAI利用について研究を進めている。これらの結果をもとに、人間の知を拡張するためのAIの利用法について、さらに研究を深めていく。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
「将棋」を題材とした研究で、昨年までに行った棋力推定手法を用いて、同レベルで好敵手となるAIの構築手法を提案した。この手法によって、同レベルの好敵手との対戦を実現することができるようになり、棋力の向上に寄与することが期待される。
また、「囲碁」を題材とした研究では、モティベーションを維持するためにAIを用いて達成感を実感させて褒めるシステムを提案して、その効果を示す研究を行った。
また、「カーリング」の分野では、実環境により近づけたプラットフォームの構築が完成しつつあり、この分野の新しいAIの開発に期待がかかる。
「人狼」を題材とした研究では、認知実験を複数計画実行し、豊富な発話データを取得することができた。これらの分析を行うことで、高度な人間の思考過程を明らかにして、AIの開発に応用することが期待される。
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| Strategy for Future Research Activity |
将棋、囲碁などの完全情報ゲームを対象とした研究は、伊藤、保木が中心となって、プレイヤの実力を測るシステムの構築を行ってきた。かなり実用的なレベルの棋力推定が行えるようになったシステムを用いて、学習支援や対戦相手となるAIの構築を具体的に進めていく。人間と対戦して好敵手になるようなシステムとしての知見も深まってきており、池田が行っている他のゲームのAIを用いた研究とも連携して、実用性の高いシステムを提案していく。
カーリングに関しては、伊藤が中心となって、実環境を取り入れたデジタルカーリングの改良を進めている。実環境では、氷の状態、プレイヤの能力差など多くの変化するパラメータが存在する。それを取り入れた新しいデジタルカーリングを提案しているが、これをユーザにわかりやすい形で提示することが求められており、これを実現することが急務である。
一方、このシステム上で動作するカーリングAIの開発は山本らが中心となって行っている。これらのシステムを統合して、AIが考える不確定性を含んだカーリングの候補手を人間にわかりやすく提示する思考支援システムの実現を目指していく。
人間の高度なコミュニケーションを含む正体隠匿型多人数ゲームである人狼の研究は、松原、伊藤を中心に認知科学的研究と人工知能研究を進めていく。2019年度に行った認知実験の結果がまとまってきているので、この研究成果を色々な形で発表していきたい。
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