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2009年9月2日 にあった、CEDECの講演についての記事です。
今まで 囲碁のAIは弱かったです
(アマ3級)
オセロ … 人間より上
チェス … 人間と互角
将棋 … アマのトップレベル
と比べても、囲碁は 圧倒的に弱いです。
→ なぜか?
→ 盤が広いからでは無い (盤を小さくしても弱い)
→ 囲碁は複雑すぎて、評価関数を作れないから
(実は 負けていると見せかけて、大逆転の布石だったりするので)
→ 既存のAIの手法では 作れないから!
-------------------------------------------------------------
・2006年 突如、強い囲碁AIが生まれた
それが「モンテカルロ木法」
基本概念は、ランダムで 石を置いて行き、勝敗を決める
→ それを n回繰り返す!!!
→ 一番 勝率が高い所が 最善手だ!!
一見、無理やりに見える判断方法ですが
それが良いみたいです。
昨今の、処理速度の向上により できるようになった荒業ですね!
利点:
単純に強い
プログラムが楽
汎用性が高い (囲碁でも将棋でも、カタンなどので 出来る)
欠点:
強い代わりに、強さの制御ができない
答えが一つしか無い物を見つける事ができない
処理速度がいる ぶっちゃけ、DSでは無理
-------------------------------------------------------------
・ゲームAIに使っても、向いている所があります。
例えば 以下の例
『攻めると 90%で負ける、守りと 100%負ける』
この場合、今までのAI(評価式法)では
守り続け、じわじわと負けると言う だらだらとしたゲームになります。
しかし、モンテカルロ木法 では
10%の勝利にかけ 総攻撃を行う事になります
→ ゲームとしては、この方が面白いのでは?
-------------------------------------------------------------
・最後に
講演者の方が このアルゴリズムを使って、「シヴィライゼーション4」のAIを強くしたい
と発言されたとき、大感動しました
今まで 囲碁のAIは弱かったです
(アマ3級)
オセロ … 人間より上
チェス … 人間と互角
将棋 … アマのトップレベル
と比べても、囲碁は 圧倒的に弱いです。
→ なぜか?
→ 盤が広いからでは無い (盤を小さくしても弱い)
→ 囲碁は複雑すぎて、評価関数を作れないから
(実は 負けていると見せかけて、大逆転の布石だったりするので)
→ 既存のAIの手法では 作れないから!
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・2006年 突如、強い囲碁AIが生まれた
それが「モンテカルロ木法」
基本概念は、ランダムで 石を置いて行き、勝敗を決める
→ それを n回繰り返す!!!
→ 一番 勝率が高い所が 最善手だ!!
一見、無理やりに見える判断方法ですが
それが良いみたいです。
昨今の、処理速度の向上により できるようになった荒業ですね!
利点:
単純に強い
プログラムが楽
汎用性が高い (囲碁でも将棋でも、カタンなどので 出来る)
欠点:
強い代わりに、強さの制御ができない
答えが一つしか無い物を見つける事ができない
処理速度がいる ぶっちゃけ、DSでは無理
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・ゲームAIに使っても、向いている所があります。
例えば 以下の例
『攻めると 90%で負ける、守りと 100%負ける』
この場合、今までのAI(評価式法)では
守り続け、じわじわと負けると言う だらだらとしたゲームになります。
しかし、モンテカルロ木法 では
10%の勝利にかけ 総攻撃を行う事になります
→ ゲームとしては、この方が面白いのでは?
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・最後に
講演者の方が このアルゴリズムを使って、「シヴィライゼーション4」のAIを強くしたい
と発言されたとき、大感動しました
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プロフィール
HN:
せっき~
性別:
男性
職業:
ゲームプログラマ
自己紹介:
古いパソゲー、ボードゲーム、カードゲームを熱狂的に遊んでいます。
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http://twitter.com/seki_seki_seki
連絡先は
sekisekiseki(あっと)gmail.com
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