| 研究課題/領域番号 |
18H03347
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62040:エンタテインメントおよびゲーム情報学関連
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
伊藤 毅志 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (40262373)
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| 研究分担者 |
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, 教授 (80362416)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2022年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2021年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2020年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2019年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2018年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
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| キーワード | ゲームAI / 深層学習 / 知の拡張 / 可視化技術 / 学習支援 / 思考支援 / 人間らしさ / 実環境シミュレータ / ゲーム情報学 / 人工知能 / 認知科学 / 学習支援システム / 思考の可視化 / 実環境データ / 機械学習 / プレイヤレベルの調整 / モティベーション / 思考支援システム |
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| 研究成果の概要 |
AlphaGoに代表されるように、様々なゲームにおいて人間の能力を超えるAIが開発されるようになってきた。これらの技術を用いて人間の能力を拡張する技術が求められている。本研究では、十分に強くなったゲームAIを用いた学習支援システムの開発と実際に強くなったゲームAIを用いて人間プレイヤがどの程度レベルがアップしているのかを明らかにしていく研究を行ってきた。
具体的には、以下のような研究成果を得た。１）人間を超えるゲームAIを用いて、人間の理解や学習を支援するシステムを提案した。２）ゲームAIがトッププレイヤのプレイに与えた影響を数値的に示して、その特徴について考察した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人工知能は、2045年問題に代表されるように人智を超えるレベルが近づきつつある。ゲームAIは問題解決空間の狭さから、一足先に人間を超える性能のAIが登場している。ゲームAIを用いて、人間を超えたレベルのAIとどのように付き合っていくべきかを考えることは、さまざまな分野で人間を超える人工知能が出現した場合の良いベンチマークになると考える。特に、深層学習を用いた人工知能は、学習内容がブラックボックスであるという問題があり、これを可視化する技術やこのようなAIが人間の思考にどのような影響を与える可能性があるのかを調べることは学術的にも社会的にも有意義であると考える。
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