| 研究課題/領域番号 |
23300056
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| 研究機関 | 北陸先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
飯田 弘之 北陸先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 教授 (80281723)
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| 研究分担者 |
SPOERER Kristian 北陸先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 特任助教 (20598461)
鶴岡 慶雅 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50566362)
池田 心 北陸先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 准教授 (80362416)
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-01 – 2015-03-31
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| キーワード | ゲーム情報学 / 人間らしいふるまい / ゲーム情報力学 / ゲーム洗練度の理論 / 共謀数探索 / 証明数探索 |
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| 研究概要 |
ゲームを題材として人間らしいふるまいの原理に関する理解を深めるための数理モデルを探求し，将棋などの具体的な題材を用いて実装と評価を行った。数理モデルの構築においては，ゲーム洗練度の理論とゲーム情報力学モデルを着実に発展させることに成功した。また，将棋や囲碁などのゲームを題材とした実験的検証では，形勢判断や相手の戦略に応じた柔軟な応対や序盤定跡選択の意義について新たな知見を得た。
ゲームを題材とした人間らしいふるまいの一つは，相手モデルに現れる。各曲面で最善手を選択するのが常であるが，効率的に相手モデルをするために，エキスパートは意図的に最善手でない指し手を選択することを発見した。相手モデリングを最大限有効にするためにどのような着手を選択しているかを探求し，その為のアルゴリズムを考案した。非常に簡単なゲームの題材ではあるが，提案したアイデアの有効性を検証した。
ゲームにおける人間らしさは，遊戯性やスリル感を求めてプレイするところに現れる。その数理モデルは飯田（2003）によってすでに提案されていたが，本研究プロジェクトにおいてさらに発展することができた。一つは，ゲーム洗練度の理論の新たな進展である。本理論はもともとチェスや将棋のような思考ゲームを題材として，試合中にプレイヤが感じるスリル感やハラハラドキドキ感を情報加速度の概念によって説明し，数理モデルの二階微分の値をゲーム洗練度の指標として用いるものである。思考ゲームでは，数百年以上の歴史の中で生き残った非常に洗練されたゲームではほぼ同じ値をとることに大きな特徴がみられた。
今回，サッカーやバスケットボールなどのスポーツゲームへの応用への発展することに成功した。ゲームスピードという概念を導入し，先に提案した数理モデルをより一般的なものへと拡張し，サッカーなどの様々なゲームやパズルに応用を試み，面白い結果を得ることができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
ゲームを題材として人間らしいふるまいを説明するためのモデルを構築し，将棋などの具体的な題材を用いて実装と評価を行った。数理モデルの構築においては，ゲーム洗練度の理論とゲーム情報力学モデルを着実に発展させることに成功した。また，将棋や囲碁などのゲームを題材とした実験的検証では，形勢判断や相手の戦略に応じた柔軟な応対や序盤定跡選択の意義について新たな知見を得た。
これらの目覚ましい進展の背景には，優秀な学生が本プロジェクトに参加したことがあげられる。従来の理論をより一般的なモデルへと拡張する上でこれらの学生の助けが大きなものであった。
ゲームを題材とした人間らしいふるまいの一つは，相手モデルに現れる。各局面で最善手を選択するのが常であるが，効率的に相手モデルをするために，エキスパートは意図的に最善手でない指し手を選択することを発見した。相手モデリングを最大限有効にするためにどのような着手を選択しているかを探求し，その為のアルゴリズムを考案した。非常に簡単なゲームの題材ではあるが，提案したアイデアの有効性を検証した。この研究成果はある学生の学位論文の一部となった。
ゲーム洗練度の理論の新たな進展である。本理論はもともとチェスや将棋のような思考ゲームを題材として，試合中にプレイヤが感じるスリル感やハラハラドキドキ感を情報加速度の概念によって説明し，数理モデルの二階微分の値をゲーム洗練度の指標として用いるものである。思考ゲームでは，数百年以上の歴史の中で生き残った非常に洗練されたゲームではほぼ同じ値をとることに大きな特徴がみられた。
今回，サッカーやバスケットボールなどのスポーツゲームへの応用への発展することに成功した。ゲームスピードという概念を導入し，先に提案した数理モデルをより一般的なものへと拡張し，サッカーなどの様々なゲームやパズルに応用を試み，面白い結果を得ることができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまで提案したアイデアを整理し，研究成果をまとめ，論文執筆を進める。同時に，今後の課題を明らかにする。具体的には，序盤における定跡選択にみられる人間らしさ，試合で負けを認識するメカニズムと投了と形作り，ゲーム洗練度の理論の新たな発展，ゲーム情報力学の理論と応用などをまとめる。
将棋を題材として，プロ棋士が負けを認め，形作りをした後，潔く投了する行為はコンピュータが真似のできない領域であった。人間の知能と機械知能を分け隔てている顕著な例として以前から知られていた。今後，プロ棋士の投了時期の認識について理解を深めることで，将棋ソフトがプロ棋士と同じようなふるまいができることを目指す。技術的には，有効分岐因子に着目することで，局面の複雑さの指標を定義する。そして，その複雑さの変化の著しい局面群を特定することで，負けを認識する場面を識別する。そのあとの形つくりのメカニズムについての理解を深め，探索アルゴリズムを設計する。
人間らしいふるまいと共謀数探索の関係を探求する。共謀数は，ゲーム木探索観点から，ミニマックス解の安定度を表す指標とされる。別の見方をすれば，ゲームの均衡状態を表している。局面評価値が示す形勢判断に大きな差が生じるに先立って，共謀数の推移はその動向予測を可能にする。その効果として，本来局面評価値からわかる試合の敗北を事前に察知することが可能となる。そうして，投了の時期を適切に特定できようになる。
ところが，複雑なゲームにおいて共謀数を求めるタクスは計算量の観点からかなり難しい問題である。特に，プロ棋士レベルのパフォーマンスを持つ将棋ソフトではなおさらである。そこで，最良優先探索として提案された共謀数探索を深さ優先探索に変換し求めることを検討する。こうして，多くのドメインで応用が可能になる。また，このアイデアを一般化することで，危機管理アルゴリズムに応用できる。
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