| 研究課題/領域番号 |
18H03347
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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, 准教授 (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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| キーワード | ゲームAI / 思考支援 / 人間らしさ / 実環境シミュレータ |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、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。
その目標を達成するために、ゲームAIの強化と思考の可視化について、研究を深めてきた。将棋の分野では、人間を超える将棋AIの出現が人間の思考（特にトッププロ棋士）に与える影響について日本将棋連盟の提供するプロ棋士の棋譜データを用いて分析を進めてきた。その結果、将棋AIがトッププロ棋士の序盤の定跡に影響を与えていることを数値的に示した。一方で、中盤以降の棋力の向上に貢献できていないことも示された。これらの研究からAIによって人間の知を拡張することが可能なことと拡張が困難なことがあることが示唆された。
カーリングの分野では、実環境を扱うためのプラットフォームを作るために新たなデジタルカーリングシステムを提案し実装した。これによって、より実環境に近いシミュレーターを実現するとともに、AI開発のための基盤を確立することができた。
囲碁や麻雀に関しては、AIのレベルをさらに高め、人間の知を拡張する新たな技術を得ることができた。囲碁の分野では、未来局面を用いた学習支援システムを構築し、アシスタンスジレンマの問題に取り組んだ。その結果、将棋で行った研究と同様に、未来局面を用いた支援はプレイヤの熟達化に効果的であることを示すことができた。人狼を題材とした研究では、トップレベルのプレイヤに対する実験を行って、高度に複雑なコミュニケーションを実現するためのパラメータを明らかにした。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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