Development of advanced infrastructure for incomplete information communication game AI research

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従来の人狼知能国際大会では，参加AIは勝率のみで評価されるため，ボロを出さないように寡黙に徹し，自分より勝率の高いAIをゲームから排除するなどの，勝率第一主義の非協調的・利己的な戦術を採用するケースが増えており，このままでは，騙し・騙され・説得し・説得されるAIの実現から遠ざかることが危惧される状況である。そこで，本研究課題のサブテーマ「勝率に代わる人狼知能の評価基準の策定」において，人狼AIの行動を評価する審判を導入し，ゲームを乱す行動や陣営の勝利を目指さない利己的な行動に対してリアルタイムにペナルティを課すような仕組みを導入することを計画している。2022年度は，最新の第4回人狼知能国際大会のゲームログを対象として，１．人狼が味方を裏切る，２．占い師が嘘の占い結果を報告する，３．裏切り者がゲームを攪乱しない，の3問題行動を定義し，それらについて勝率と問題行動の割合の関係を調べた。その結果，１と３の問題行動の割合と勝率の間に明確な関係は見出せず，２の問題行動の割合が大きいほど勝率が低いことが明らかになった。これらは当初の予想とは完全に逆の結果であり，問題行動を見つけて審判が強制介入する手法の有効性に疑問を投げかけることとなった。その原因としてエージェントの８０％が簡易人狼知能作成システムにより生成されたものという戦術が極端に均質な村の分析であったことが考えられる。したがって，今後より戦術の多用な村を構成して再度分析を行う必要がある。