2003 Fiscal Year Annual Research Report
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02J02289
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
梶原 羊一郎 静岡大学, 大学院・理工学研究科・学術振興会特別研究員(DC1)
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| Keywords | 勝負手探索 / 状況判断 / 専門的知識 / ハイブリット方式 / 最良優先探索 / 実現確率探索 / 目標設定 / 将棋 |
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| Research Abstract |
将棋の最終盤のように決定論的な解が存在する状況では,コンピュータはその演算能力を最大限に発揮できる。その結果,人間のかなり強いプレイヤに対してミスを誘うような戦略が可能であることは既に論文等で示した。しかし,序盤の駒組みや中盤の仕掛けといった決定論的な解が存在しない場面では,コンピュータの状況判断はヒトの知には遠く及ばず,それゆえ勝負手探索のような高度な戦略を実装することは困難である。最近,そういった状況判断能力を自動学習によって補うという試みを行ったが,目立った成果は得られない。その主な要因として,コンピュータによる推論能力が欠如しているためと思われる。代替手段として,人間の高度な情報理解能力と,コンピュータの高速な計算能力を有機的に融合し,人間が専門的知織を記述し探索によってそれを補うというハイブリット方式が有効であるという知見に到達した。
それらの事実を踏まえて,勝負手探索の持つ性質について深く考察した結果,いかに相手の読まない有効手順を読むかという問題に帰結した。その実現のためには,最良優先探索のような,ある意図を継承する深い先読みが不可欠である。近年,将棋プログラムへの応用として,実現確率探索の有用性が注目されているが,駒の損得や詰みというような明確な指標がないあいまいな局面においては十分に深い先読みが行えないという問題点がある。その解決策として筆者は,(1)状況判断,(2)戦略決定,(3)目標設定,(4)候補手生成という4つのプロセスを含む探索手法を考案した。
かくして,2003年度は論文執筆より,世界レベルのプログラム実装に焦点を絞った。特筆すべき実績として,第8回世界コンピュータオリンピック(2003年11月グラーツで開催)で,銅メダル(将棋部門)と4位入賞(Amazons部門)となり,次回には世界トップになれる感触を得たことである。
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