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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10119/16735

Title: 人間プレイヤを“指導する”囲碁プログラムの研究
Other Titles: How to Coach Human Players using Computer Go Program
Authors: 池田, 心
Authors(alternative): Ikeda, Kokolo
Keywords: 教えるAI
楽しませるAI
囲碁
深層学習
コンテンツ生成
PCG
指導
パズル
Issue Date: 26-May-2020
Abstract: 人工知能技術の急激な発展は人類の生活に大きな影響を与えている.ゲーム情報学の世界でも,人間よりも強い囲碁や将棋のプログラムが作られており,これからは単に強いだけではなく,人間を楽しませる,また人間を指導するようなプログラムが求められる.本研究では,囲碁を対象に強い深層学習プログラムを用いて自然な手加減を行い,また地合い派・勢力派など多様な打ち方を行うための方法を提案し,被験者実験を用いてその有効性を示した.さらに,テトリスやガイスター,リズムゲームなど囲碁以外のゲームでも,教育効果を向上させるための問題作成方法や苦手部分の検出法などを提案した.研究成果の学術的意義や社会的意義: 単に強いゲームプログラムを作る場合,それは数学や情報学の中の閉じられた世界である.一方で,楽しませる・教えるゲームプログラムを作ろうと考えると,それは「人間らしさ」「人間はどんなときに楽しいのか」「人間はどう学習するのか」など,人間を理解しなければならない.その意味で本研究は情報学を教育学や心理学の方面に橋掛けする大きな基盤となっていると考える.また,単に強いだけでなく,楽しませる・教えることを重視することで,人間があるゲームを遊んだときの満足度や,その意欲継続を向上させることに貢献している.物質的豊かさの次に精神的豊かさをもたらすものとして,社会的意義も大きいと考える. : Recently, artificial intelligence methods have been greatly improved and affected human life. In the area of game informatics, super-human level computer players have been developed for many games including Go or Japanese Chess. So, not only just strong computer players, but also entertaining computer players or educating computer programs are attracting attentions. In this research, entertaining computer program using very strong deep learning computer Go program has been tried. For the purpose, computer players should select non-optimal moves intentionally, but such intentional bad moves should not be detected by human players. In addition, not only single play style, but also various play styles for example "center-oriented" or "edge/corner-oriented" should be served. Many ideas were proposed and their values were confirmed through experiments using subjects. Further, procedural contents generation for education was tried using many games, such as VS-tetris, geister, or rhythm games.
Description: 基盤研究(C)(一般)
研究期間:2017~2019
課題番号:17K00506
研究者番号:80362416
研究分野:ゲーム情報学
Language: jpn
URI: http://hdl.handle.net/10119/16735
Appears in Collections:2019年度 (FY 2019)

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