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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10119/18832

Title: 悪手と囲碁AIによる特徴量を用いた棋力の異なるプレイヤの傾向分析
Authors: 窪木, 響大
シュエ, ジュウシュエン
池田, 心
Keywords: ゲームAI
Game AI
the game of Go
bad moves
weakness analysis
Issue Date: 2023-11-10
Publisher: 情報処理学会
Magazine name: ゲームプログラミングワークショップ2023論文集
Volume: 2023
Start page: 168
End page: 174
Abstract: 近年ではゲームAI を用いて人を指導する研究が行われるようになっている.囲碁においては,指導碁といわれる指導法をコンピュータで行う研究が進められている.指導碁をコンピュータで行うには,実際に人間の指導者が行っている指導方法が参考になる.人間が行う指導碁では,対局中に出てきた悪手や指導対象の打ち方から指導対象がどんな弱点を持っているかを把握し,それに合わせた指導を行っていると考える.本論文では,これらの作業をコンピュータ(ゲームAI)に行わせるための一歩として,指導に役立つ情報を獲得することを目指す.具体的には,人間プレイヤを棋力によってグループ分けし,グループごとの傾向を分析した.分析には,各プレイヤの棋譜中の悪手と囲碁AI から得た特徴量を用いた.悪手は,既存研究の悪手の検出,分類モデルを改善し,棋譜にモデルを適用することによって求めた.特徴量は,棋譜を強い囲碁AI によって解析を行い,その結果をもとに特徴量を作成した.これらを使用して棋力帯ごとのプレイヤの傾向を分析した.In recent years, researchers have tried to use game AI to teach human players. The game of Go is one of the targets. It is worth referring to the teaching methods of human Go teachers. Usually, Go teachers identify students’ weaknesses based on the bad moves and the playing styles during the games and then give advice or instructions according to those weaknesses. As a first step to letting computers (game AI) perform such tasks, in this paper, our aim is to acquire useful information for teaching. More specifically, we grouped human players (the student role) according to their playing skills and analyzed the tendency of each group. We analyzed each player’s game records to extract bad moves and features from Go AI. We obtained bad moves by applying an improved version of existing bad move detection and classification models to the game records. We also analyzed the game records using strong Go AI to obtain some more features. Both the bad moves and the features were then used to analyze player tendencies in different playing skills.
Rights: 社団法人 情報処理学会, 窪木響大, シュエ ジュウシュエン, 池田 心, ゲームプログラミングワークショップ2023論文集, 2023, 168-174. ここに掲載した著作物の利用に関する注意 本著作物の著作権は情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。Notice for the use of this material: The copyright of this material is retained by the Information Processing Society of Japan (IPSJ). This material is published on this web site with the agreement of the author (s) and the IPSJ. Please be complied with Copyright Law of Japan and the Code of Ethics of the IPSJ if any users wish to reproduce, make derivative work, distribute or make available to the public any part or whole thereof. All Rights Reserved, Copyright (C) Information Processing Society of Japan.
URI: http://hdl.handle.net/10119/18832
Material Type: publisher
Appears in Collections:d11-1. 会議発表論文 (Conference Papers)

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