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http://hdl.handle.net/10119/18237
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| タイトル: | 着手予測モデルが予測しづらい局面の考察・分類と確信度を利用した一致率の向上 |
| 著者: | 小川, 竜欣
シュエ, ジュウシュエン
池田, 心 |
| キーワード: | コンピュータ将棋
人間中心のAI
Computer Shogi
Human-centered AI |
| 発行日: | 2022-11-04 |
| 出版者: | 情報処理学会 |
| 誌名: | ゲームプログラミングワークショップ2022論文集 |
| 巻: | 2022 |
| 開始ページ: | 180 |
| 終了ページ: | 186 |
| 抄録: | 最近では，強いゲームAI 研究だけではなく，人間を指導したり，楽しませたりするゲームAI 研究も行われている．人間の方策（局面ごとにどの着手をどの割合で選ぶか）を模倣できるモデルは，対局AI，教師AI や，詰将棋の難易度評価など，様々なことに応用が可能である．本研究では，局面から着手を予測する教師あり学習を行う際に，人間の着手予測においてチェスで効果的な予測モデルが，将棋でも有用であることをまず示した．その後，人間の着手をどれくらいの確率で予測していたか，という評価指標である尤度を使用して，予測モデルが予測しやすい局面や，予測しにくい局面について考察・分類を行った．また，予測モデルの確信度を用いて，確信度が低い状況で，dlshogi や水匠などの探索を利用している将棋エンジンを採用することで，一致率を高められることを示した．：Recently, researchers in the game AI field focus on not only strong AI players but also AI that teach or entertain human players. With models that can imitate human players’ policies (the probability of each move for each position), we can apply these models to various tasks, such as opponent AI, teacher AI, and difficulty evaluators of Tsume-Shogi. In this research, we first employ supervised learning to create models that predict human moves from positions, an approach that has been applied to chess. Similar to the results obtained in chess, our prediction models for shogi can predict human moves well in general. We use likelihood, a measure of how well the models predicted the human moves, to consider and categorize the positions that are easy or difficult for the models to predict. Using the confidence of the prediction models, we also show that in situations where the confidence is low, the move matching rate can be increased by employing other programs that use search, such as dlshogi and Suisho. |
| Rights: | 社団法人 情報処理学会, 小川 竜欣, シュエ ジュウシュエン, 池田 心, ゲームプログラミングワークショップ2022論文集, 2022, 180-186. ここに掲載した著作物の利用に関する注意 本著作物の著作権は情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。Notice for the use of this material: The copyright of this material is retained by the Information Processing Society of Japan (IPSJ). This material is published on this web site with the agreement of the author (s) and the IPSJ. Please be complied with Copyright Law of Japan and the Code of Ethics of the IPSJ if any users wish to reproduce, make derivative work, distribute or make available to the public any part or whole thereof. All Rights Reserved, Copyright (C) Information Processing Society of Japan. |
| URI: | http://hdl.handle.net/10119/18237 |
| 資料タイプ: | publisher |
| 出現コレクション: | d11-1. 会議発表論文 (Conference Papers)
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