2024-03-28T21:17:10Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001717472023-04-27T10:00:04Z01164:05305:08612:08866
人狼知能大会におけるエージェントの行動分析Analysis of Agent Behaviors in First AI Wolf ContestjpnゲームAI競技会http://id.nii.ac.jp/1001/00171713/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=171747&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan東京大学電子通信大学広島市立大学筑波大学東京工芸大学鳥海, 不二夫篠田, 孝祐稲葉, 通将大澤, 博隆片上, 大輔人工知能を用いたゲームをプレイするエージェントは数多く開発されているが,現在までに,人工知能が人間に勝利しているテーブルゲームの多くは全ての情報が公開されている完全情報ゲームである.それに対して,ゲームの中には情報が完全には公開されておらず,情報の被均一性がゲーム性を演出する不完全情報ゲームや,ゲームの本質がプレイヤ同士の自由対話や交渉によって実現されるコミュニケーションゲームがある.我々は,不完全情報コミュニケーションゲームである人狼ゲームの人工知能 (人狼知能) による大会を行った.本稿では,その大会のログを分析することで,人狼知能の現状を確認するとともに,どのようなエージェントが強かったのかを明らかにする.The communication game “Are you a Werewolf?“can be next-generation standard problem for artificial intelligence which comes after Chess, Go or Shogi and so on. Our goal is to find “How can people enjoy playing the games with AI”. For the purpose, we employ the collective intelligence method to develop AI which can play Werewolf. In this paper, we analyzed the agent behaviors of First AIWolf contest. From the analysis, we found that finalists show more human-like play in AI Wolf games. Also, we found that the winner agent has significantly higher skill to find enemies.AA11362144研究報告ゲーム情報学(GI)2016-GI-363182016-07-292188-87362016-07-25