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J-GLOBAL ID：201102209612599013   整理番号：11A0493753

計算機囲碁における現代の境界

Current Frontiers in Computer Go

著者 (6件)： RIMMEL Arpad (Univ. Paris-Sud, Orsay, FRA) ,  TEYTAUD Olivier (Univ. Paris-Sud, Orsay, FRA) ,  LEE Chang-Shing (National Univ. Tainan, TWN) ,  YEN Shi-Jim (National Dong Hwa Univ., Shoufeng, TWN) ,  WANG Mei-Hui (National Univ. Tainan, TWN) ,  TSAI Shang-Rong (Chang Jung Christian Univ., TWN)
資料名： IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games  (IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games)
巻： 2  号： 4  ページ： 229-238  発行年： 2010年12月 
JST資料番号： W2264A  ISSN： 1943-068X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 囲碁ゲームは人工知能における大きな課題で,十分に観察可能かつ直感的な規則を持つにも拘らずチェスよりずっと難しい。モンテカルロ木探索(MCTS)に基づく最善のアルゴリズムは,9×9囲碁においてはプロ水準,19×19囲碁においては強いアマチュア水準に達している。囲碁ゲームのためのMCTSにおける技術的進歩を,以下1)-2)にて記述した。1)モンテカルロ囲碁の主要概念:大空間における対応技法,シミュレーションによる有用な追加情報の抽出法,モンテカルロ部分のバイアスに有用なエキスパートモジュール,プログラム間の差異など,2)FUZZ-IEEE2009(計算機囲碁イベント)の結果とコメント:4つのプログラムと人間との競技。9×9囲碁においては計算機がプロ水準に近く容易に改良できること,19×19囲碁においてはアルゴリズムの弱点からプロ競技者に勝つにはハンディキャップ7では不十分なことを知見した。技術的には「せめあい」と「せき」がMCTSによって十分に解析されていないこと,ツールが成功裡に囲碁以外のアプリケーションでも利用されていることなどを指摘した。

シソーラス用語： ゲーミングシミュレーション ,  人工知能 ,  *モンテカルロ法 ,  *木探索 ,  *二人ゲーム ,  情報抽出 ,  エキスパートシステム ,  計算機アルゴリズム ,  バイアス ,  知識獲得
準シソーラス用語： 計算機囲碁 ,  ルール抽出

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

タイトルに関連する用語 (2件)： 計算機囲碁 ,  境界