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J-GLOBAL ID：200902292590274197   整理番号：08A0623515

モンテカルロ木探索-コンピュータ囲碁に革命を起こした新手法

著者 (1件)： 美添一樹 (科学技術振興機構)
資料名： 情報処理  (IPSJ Magazine)
巻： 49  号： 6  ページ： 686-693  発行年： 2008年06月15日 
JST資料番号： G0427A  ISSN： 0447-8053  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 囲碁は,主なボードゲームの中でコンピュータの挑戦を拒み続けてきた唯一のゲームである。囲碁の難しさは良い評価関数を作ることが困難であるということに起因していた。しかし2006年にコンピュータ囲碁の世界にまったく新しいアルゴリズムがもたらされた。評価関数が不要という画期的な探索アルゴリズム,通称,モンテカルロ木探索と呼ばれるものである。登場から2年あまりで9路盤ではプロ棋士を破るほどの強さを獲得した。そのアルゴリズムの性質や理論的背景について述べ,今後の展望を探る。(著者抄録)

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  *二人ゲーム ,  *木探索 ,  計算機アルゴリズム ,  探索問題 ,  評価関数
準シソーラス用語： *コンピュータ囲碁

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (6件)：

• AUER, P. Finite-time Analysis of the Multi-armed Bandit problem. Machine Learning. 2002, 47, 235-256
• COULOM, R. Computing Elo Ratings of Move Patterns in the Game of Go. Computer Games Workshop 2007. 2007
• GELLY, S. Modification of UCT with Patterns in Monte-Carlo Go. 2006
• KOCSIS, L. Bandit Based Monte-Carlo Planning. 17th European Conference on Machine Learning (ECML 2006). 2006, 282-293
• LAI, T. L. Asymptotically Efficient Adaptive Allocation Rules. Advances in Applied Mathematics. 1985, 6, 4-22

タイトルに関連する用語 (2件)： モンテカルロ木探索 ,  コンピュータ囲碁