2017 Fiscal Year Research-status Report
現実世界の競争に近い複雑なゲームに対するヒューリスティック手法の適用
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16K00503
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
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)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西野 順二 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (00281030)
伊藤 毅志 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (40262373)
村松 正和 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (70266071)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 大貧民 / カーリング / 麻雀 / ヒューリスティック探索 / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
チェス、将棋、二人ポーカーなどの思考能力を競う幾つかのゲームにおいて、現在の人工知能は人間よりも強くなりつつある。また、デジタルゲームにおいても、アクション及びシューティングゲームのノンプレイヤブルキャラクタ（NPC）は、ほぼ正確な行動をとることが可能である。その一方で、行動の選択肢が多く、ゲーム状態や状態間の遷移を部分的にしか観測できない、現実世界における競争により近いゲームにおいて、人工知能を強くする技術はチェスやアクションゲームに見られるほどには発達していない。本研究では、既存ヒューリスティック手法の大規模化を達成することにより、このようなゲームにおいて競争に勝つ人工知能技術の開発を目指す。平成28年度は、囲碁、麻雀、大貧民の人工知能プログラムの性能の解析を行った。
囲碁に関してはヒューリスティック探索法の一種であるモンテカルロ木探索法を念頭に置き、ゲームを試行する方策関数の新たな機械学習法を検討し、共同研究者とともに論文誌 (ICGA Journal) に論文を提出した。麻雀は現在の高性能AIの動向調査をさらに推進して、共同研究者と研究報告を行った (栗田, 2017-GI-38; 栗田, GPW2017)。さらに、大貧民とチェスを題材として既存強化学習法の研究を行った (桑原, 2018-GI-39; 菅原, 2018-GI-39)。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
囲碁、麻雀、大貧民、カーリングで、計算機実験を本格的に始動させて、大規模化の際に問題になる点を明らかにし、既存手法の改良に取り組むことが29年度の計画であった。この年度の計画はおおむね順調に進み、この成果は国内学会発表２件、研究報告３件に結実した。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後も、29年度のような方策で研究を推進する。即ち、各ゲームで、計算機実験を本格的に始動させて、大規模化の際に問題になる点を明らかにし、既存手法の改良に取り組む。また、得られたゲームプログラムの性能評価にも取り組む。将棋や二人ポーカーよりも計算科学的に困難なゲームにおいて、人知と同程度の強さを実現するために必要なパラメタ数は未知である。これを、本計画を遂行することにより明らかにする。性能評価は、既存プログラムとの対戦成績によりなされる。また、各ゲームの競技会を積極的に運営し、これに参加することにより得られる成績も参考にする。さらに、研究により得られた成果をまとめ、論文を投稿する。
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| Causes of Carryover |
次年度使用残額 66,237円が生じた主な理由は、予定した学会発表を全て今年度に終わらせることができなかったためである。
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