| 研究課題/領域番号 |
15K00506
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
エンタテインメント・ゲーム情報学
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
中村 貞吾 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (40198221)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | ゲームプログラミング / モンテカルロ木探索 / 組合せゲーム理論 / 囲碁 / 棋譜解説 / 棋譜 / 解説 |
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| 研究成果の概要 |
組合せゲーム理論における差分ゲームとモンテカルロ木探索を組合わせることにより，勝率が一方に大きく偏ったような局面でも最善手を発見することを可能にする探索法を開発した．
また，囲碁の着手や局面を適切に表現するために，部分的な配置情報と手順情報を用いた囲碁用語の付与を行なった．さらに，対局者の個々の着手が最善手からどの程度乖離しているかを表わす誤謬度の分布を用いて，対局者の棋力を推定する手法を提案しその有効性を検証した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現在の囲碁ＡＩの実力は人間のチャンピオンを超えるまでになったが，ゲームを正しく理解して最善手を追求することは勝敗だけでは測れない要素を含んでおり，まだまだ課題は残されている．また，ＡＩと人間とではゲームの理解の仕方は大きく異なるので，その内容を人間に理解可能な形で説明することが求められる．
本研究は，これらの課題の解決を目指して，探索手法の開発やゲーム局面の言語表現を行なった．
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