Diversity Evaluation of Game AI and Its Impact

主にボードゲームを対象として、ゲームAIの多様性を評価・活用することが本プロジェクトの目的である。多様性指標についての調査と多様性指標が得られたときの活用についてを取り扱っている。多様性の調査の一環として、二人零和有限確定完全情報ゲームの代表的なゲームである、将棋・チェス・囲碁において探索手法や形勢判断手法が異なるゲームプレイヤを用意し、その探索過程に差がないかを調べ、新しい知見を得た。この内容をまとめ国際会議TAAI2022 にて発表した。これはAlpha Go やAlpha Zero と同様にディープニューラルネットワークとモンテカルロ木探索の組み合わせで作られたゲームプレイヤについて得られた知見であり、その知見を活かしてプレイヤの性能改善が可能ではないかと研究を進めている。また、多様性の応用の例としてモンテカルロ木探索におけるプレイアウト方策を扱い、その方策の作成について遺伝的プログラミングを利用する手法を提案した。この実験では強さに基づくプレイヤの作成を行っているが、多様性についての適切な指標が得られれば、多様性を有するプレイヤの生成も可能となるため、このプロジェクの意義と密接に関わりがある。この手法を不完全情報ゲームであるガイスターへと適用した研究成果が情報処理学会論文誌に採録された。更に、多様性の活用先として、チームにおける多様性を考慮してきたが、チームとしての最小単位であるペアプレイに着目した。まずは、ペアプレイの基本的な情報を得るために、将棋AI をペアとした時の影響について調査してきた。これらペアプレイアを始めとした協調的動作についての研究や知見をまとめた内容を、招待講演として講演した。

主にボードゲームを対象として、ゲームAIの多様性を評価・活用することが本プロジェクトの目的である。多様性指標についての調査と多様性指標が得られたときの活用についてを取り扱っている。多様性の調査の一環として、二人零和有限確定完全情報ゲームの代表的なゲームである、将棋・チェス・囲碁において探索手法や形勢判断手法が異なるゲームプレイヤを用意し、その探索過程に差がないかを調べ、新しい知見を得た。この内容をまとめ国際会議TAAI2022 にて発表した。これはAlpha Go やAlpha Zero と同様にディープニューラルネットワークとモンテカルロ木探索の組み合わせで作られたゲームプレイヤについて得られた知見であり、その知見を活かしてプレイヤの性能改善が可能ではないかと研究を進めている。また、多様性の応用の例としてモンテカルロ木探索におけるプレイアウト方策を扱い、その方策の作成について遺伝的プログラミングを利用する手法を提案した。この実験では強さに基づくプレイヤの作成を行っているが、多様性についての適切な指標が得られれば、多様性を有するプレイヤの生成も可能となるため、このプロジェクの意義と密接に関わりがある。この手法を不完全情報ゲームであるガイスターへと適用した研究成果が情報処理学会論文誌に採録された。更に、多様性の活用先として、チームにおける多様性を考慮してきたが、チームとしての最小単位であるペアプレイに着目した。まずは、ペアプレイの基本的な情報を得るために、将棋AI をペアとした時の影響について調査してきた。これらペアプレイアを始めとした協調的動作についての研究や知見をまとめた内容を、招待講演として講演した。