| 研究課題/領域番号 |
17K00297
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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 |
知能情報学
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
西野 哲朗 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (10198484)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 知識発見とデータマイニング / ゲーム情報学 / コンピュータ大貧民 / 決定木分析 / クラスター分析 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
コンピュータ大貧民においては、日本で人気のあるカードゲームの大貧民をプログラム同士がプレイする。コンピュータ大貧民において強いプログラムはモンテカルロ法のような機械学習手法を使用しているので、プログラムの挙動を予想するのは難しい。本研究では、プレイヤープログラムの特徴を決定木分析手法を用いて抽出する。プログラムの特徴は、３つの観点から決定木を生成することにより抽出される。我々の手法の有効性を示すために、計算機実験を行った。我々の手法を挙動が明確な３つのプログラムに対して適用した。その結果、抽出された特徴は、プログラムの実際の挙動に照らして妥当であることがわかった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
コンピュータ大貧民においては、まだ、熟達した人の方が強い。本研究では、その熟達者のように相手のプレイの癖を見抜き、戦略を変更するようなプログラムを実現して、人のようにプレイするプログラムの構築を目指した。このような研究を通じて、人間のように思考する人工知能や、ヒトと親和性の高いコンピュータの設計原理にも迫れるものと考える。近年、コンピュータ将棋に代表されるゲームソフトの研究は、急速な発展を遂げている。しかし、今後は、単に強いだけでなく、人が対戦して楽しめるゲームソフトの開発にも大きな期待が寄せられている。
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