|
|
JAIST Repository >
d. 融合科学系 >
d11. 会議発表論文 >
d11-1. 会議発表論文 >
このアイテムの引用には次の識別子を使用してください:
https://hdl.handle.net/10119/20615
|
| タイトル: | 囲碁における指導AI 構築のためのアノテーション設計 |
| 著者: | 窪木, 響大
シュエ, ジュウシュエン
池田, 心 |
| キーワード: | 囲碁
アノテーション
指導AI
コーパス
データベース
Game of Go
Annotation
Teaching AI
Corpus
Database |
| 発行日: | 2025-11-07 |
| 出版者: | 情報処理学会 |
| 誌名: | ゲームプログラミングワークショップ2025論文集 |
| 巻: | 2025 |
| 開始ページ: | 147 |
| 終了ページ: | 153 |
| 抄録: | 近年ではゲームAI を活用して人を指導する研究が行われている．囲碁においては，対局，定石研究，着手の良し悪しの振り返りなどのためにAI が広く用いられているが，これとは別に指導碁と言われる指導方法をコンピュータで実現する研究も進められている．指導碁では，指導者が生徒の実力に合わせて対局を行い，その対局内容をもとに悪手を指摘したり，その理由を説明したりする．また，指導者は単に悪手を指摘するだけではなく，悪手や打ち方から生徒の「弱点」を把握し，それに応じた指導方針を取っていると考える．本論文では，このような高度な指導をコンピュータに行わせるための一歩として，人間の指導者による棋譜-評価コーパスを作成する．具体的には，「悪手の指摘，分類」「お手本の選択」「1 局を通したプレイヤの評価」を指導者によって評価してもらう形式のアノテーションを設計した．設計に際しては，従来研究の設計を拡張し，プレイヤの強さに応じた柔軟な悪手選択や，悪手である理由の分類の複数選択化などを導入した．さらに，囲碁教室の指導者への聞き取り調査を通じて設計の妥当性についての意見を収集し，評価観点の曖昧さや選択肢の不足といった課題を明らかにした．今後は，今回の課題点を改善し，実際にパイロットスタディを通じてアノテーション設計の最終調整を行う．実際に1,000 局程度のアノテーションデータを収集し公開する予定である．In recent years, researchers have tried to use game AI to teach human players. In the game of Go, AI has been widely used as opponents, for the investigation of opening, and for analyzing how good a move was afterward. In addition, researchers have also tried to reproduce a teaching method called “teaching game” through computer systems. In teaching games, teachers play games adapted to the students’ skill level and afterwards, point out bad moves and explain the reasons. Also, teachers do not merely point out bad moves; they identify students’ weaknesses based on the bad moves and the playing styles during the games. They then take a teaching approach according to those weaknesses. As a first step to letting computers perform such tasks, in this paper, we create a game record-evaluation corpus by human teachers. More specifically, we designed annotations where teachers evaluate the following: “pointing out and classifying bad moves,” “selecting alternative moves that are suitable for the students,” and “evaluating a player throughout a full game.” The design expands on a previous study in several aspects, such as adding flexible criteria for bad moves based on players’ skill level and allowing multiple selections for classification of bad move reasons. Furthermore, we interviewed Go teachers to collect opinions on the design’s validity and clarified issues such as ambiguity in evaluation criteria and insufficient options. In the future, we plan to improve on these issues and make final adjustments to the annotation design by a pilot study. We plan to collect and release annotation data for approximately 1,000 games. |
| 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2025論文集, 2025, 147-153. 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: | https://hdl.handle.net/10119/20615 |
| 資料タイプ: | publisher |
| 出現コレクション: | d11-1. 会議発表論文 (Conference Papers)
|
このアイテムのファイル:
| ファイル |
記述 |
サイズ | 形式 |
|---|
| T-IKEDA-K-0610-3.pdf | | 3526Kb | Adobe PDF | 見る/開く |
|
当システムに保管されているアイテムはすべて著作権により保護されています。
|
