2014年9月3日 にあった、ＣＥＤＥＣの講演についての記事です。



将棋の次は人狼か？

人工知能（AI) についての講演です。

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●人工知能の題材について

良い題材は・・・

　ルールが明快である。
　勝ち負けがある。
　強い人が存在する。　　　　　　　（学習対象、目標になる）
　ゲーム自体が そもそも面白い。　　（研究者のやる気がでない）

実際、人工知能が研究されてきたゲームの例

　チェッカー、ポーカー、五目並べ、オセロ、チェス、麻雀、バックギャモン
　将棋 （そろそろ人間を超えそう）
　囲碁 （後１０年で、人間を超えるのではないか？）

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●人工知能の題材として 人狼は？

人工知能の次の研究対象を探さないといけない

（もし１０年後 囲碁に勝てるＡＩを生み出したなら
言い方が悪いけれども、研究者の食い扶持がなくなる）

そこで 人狼

人狼の特徴は

・不完全情報ゲーム
　→　誰がどの役職かわからない。
　　　全ての情報が公開されているわけではない。
　　　
　　　他の例では 麻雀、ポーカー
　　　推理や予測などを行わないといけない
　　　
　　　将棋、囲碁、チェス などは完全情報ゲーム
　　　多くの完全情報ゲームでは、ＡＩが人間を上回っている

・多人数ゲーム

・非対称性
　→　自分の役職によって、能力や勝敗条件が違う
　　　人狼は、開始の時点で 村人より多くの情報を持っている

・対話が、ゲームの重要な役割になる。
　→　人工知能にとって、非常に難しい。

・説得、協調の要素
　→　自分の持っている情報の一部を公開して、他のプレイヤーより信頼を得たり
　　　相手に協調する　という思考が必要

・思考の多段階予測が必要
　→　自分はこう思っている
　　
　　　以外に、このプレイヤーの視点からすると　こう見えているだろう
　　　と考えないといけない
　　
　　　例えば、自分が人狼だったとしても　
　　「この発言をするなら、相手は自分を村人だと思うだろう」
　　と振る舞う。

・嘘をついたり、相手の嘘を見抜かないといけない。

と、なかなか難しそうな題材である。

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●人狼知能プロジェクト

人狼は大きく２つの分類があり　「対面人狼」「オンライン人狼」

今回は、「オンライン人狼」を題材とする

オンライン人狼の特徴は・・・

・チャット形式で行う

・１試合 数日に渡る
　→ お互い、熟考した発言が行われる

・プレイヤーは匿名化
　→　お互いの性別など　わからない

・狼同士の会話が可能

●人狼プロトコルの開発

自然言語での会話は難しい

→　人狼で行われる会話をモデル化した専用言語でやり取りを行う

 
例）

「Ａさんは人狼でしょう」
→　declare 90% (Ａ wolf) : Ａが90％人狼であると確信

「その意見には反対だ」
→　agree 0% (speech 10) ： 10番目の発言は 同意しない

「Ｂさんは人間とは思えないので処刑しましょう」
→　Reqest any 90% (execute Ｂ)
　　because declare 20% (Ｂ human)

●現在の成果

人狼対戦用サーバー完成

　ＡＩ同士による対戦は実現
　（将来的には 人間とＡＩが対戦できるようにする）

・発言は 必要な最小限の内容のみ

　→　役職のカミングアウト
　　　能力によって得られた情報の共有
　　　疑っている対象の報告

・疑い度 を持つ

　→ プレイヤーの状態から、人狼らしさを推測

・強化学習を用いて、戦略を学習させた

●結果

人間（学習無し）　vs　人狼（学習無し）　　人間の勝率 ３８．６％
人間（学習有り）　vs　人狼（学習無し）　　人間の勝率 ５２．９％
人間（学習無し）　vs　人狼（学習有り）　　人間の勝率 ２２．３％
人間（学習有り）　vs　人狼（学習有り）　　人間の勝率 ３６．４％

→　学習の有り無しによって、勝率が変化

→→　戦略の学習が有効
　　　人工知能は、人狼をプレイする事が可能である

・もう一つ面白い結果

生き残り人数が５人の時の夜フェイズ
狼は誰も襲撃しない という上級者の定石が存在する

→　ＡＩが学習により、それを見つける事ができた

 

・ちなみに

まだ、人間とＡＩの対戦は行っていない

→　人狼プロトコルの制限が大きくて、きっと 今やっても楽しくない

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・まとめ

 人工知能による人狼は 始まったばかりである。

２０１４年度中に 大会の実施
（人狼ＢＢＳでプレイされた ４７７８ゲームのデータは、
学習データとして、参加者に配布可能）


など行い、盛り上げていく　との事です。

 

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