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J-GLOBAL ID：201902252239668475   整理番号：19A0773427

深層学習囲碁プログラムを用いた場合の手加減に関する研究

Research on Strength Control Go AI Using Deep Learning Methods

著者 (4件)： SHI Yuan (北陸先端科学技術大学院大) ,  FAN Tianwen (北陸先端科学技術大学院大) ,  LI Wanxiang (北陸先端科学技術大学院大) ,  池田心 (北陸先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2019  号： GI-41  ページ： Vol.2019-GI-41,No.9,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2019年03月01日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 深層学習と強化学習の発展に伴い,コンピュータ囲碁の実力は人間のトッププレイヤを超えた.一方で,初中級者の教育やエンタテインメント方面での研究はまだ十分に行われていない.例えば初中級者と対戦して楽しませるためにはコンピュータ側に意図的に悪い手を打たせる必要があるが,評価関数にノイズを加えるなどの静的な方法,現在の勝率に応じて勝率の低い手を打たせるなどの動的な方法,それぞれに課題がある.本稿では,AlphaGo Zeroモデルに基づくプログラムLeela ZeroとELF OpenGoを採用したうえで,既存の勝率制御法を再現し,その有効性を検証する.そしてプログラムのモデルが変わったこと,より強くなったことによる新たな課題を発見し,その緩和法を提案し,評価することを試みる.(著者抄録)

シソーラス用語： *娯楽 ,  コンピュータ ,  *機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  *二人ゲーム ,  カリキュラム ,  *ゲーミングシミュレーション ,  応用プログラム
準シソーラス用語： *コンピュータゲーム ,  *深層学習 ,  *囲碁 ,  囲碁プログラム ,  手加減コンピュータ囲碁 ,  教育プログラム ,  *コンピュータ囲碁

分類 (2件)： ゲーム理論  (KA03060T) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (8件)：

• Silver. D., Huang. A., Maddison. C., et al: Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, Nature, Vol.529, No.7587, pp.484-489 (2016).
• Silver. D., Schrittwieser. J., Simonyan. K., et al: Mastering the game of go without human knowledge, Nature, Vol.550, No.7676, pp.354 (2017).
• https://github.com/leela-zero/leela-zero アクセス時間 2019.02.10
• Tian, Y., Ma, J., Gong, Q., Sengupta, S., Chen, Z., & Zitnick, C. L. (2018). Elf opengo.
• 池田 心, Viennot Simon, モンテカルロ碁における多様な戦略の演出と形勢の制御: 接待碁 AI に向けて, 情報処理学会, ゲームプログラミングワークショップ 2012 論文集, Vol.2012, No.6, pp. 47-54, 2012-11-09.

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  囲碁 ,  研究