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人間の感覚と異なる囲碁AI特有の手の抽出手法の提案とその評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225279
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/22527930939914-f99d-46d3-8d5e-3df4af424e5f
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-GI23049018.pdf (1.4 MB)
2025年3月10日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, GI:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-03-10 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 人間の感覚と異なる囲碁AI特有の手の抽出手法の提案とその評価 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Proposal and Evaluation of a Method for Extracting Go AI-Specific Moves that Differ from Human Senses | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 二人対戦ゲーム | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 電気通信大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 電気通信大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| The University of Electro-Communications | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| The University of Electro-Communications | ||||||||||
| 著者名 |
馬, 志偉
× 馬, 志偉
× 伊藤, 毅志
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| 著者名(英) |
Zhiwei, Ma
× Zhiwei, Ma
× Takeshi, Ito
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | AlphaGo の登場から 5 年以上が過ぎ，囲碁 AI は人間を遥かに上回る存在となった．十分に賢くなった AI を用いた学習が当たり前になっている．本論文では，囲碁 AI 特有の手を効率的に学習するために，人間の感覚的には見えにくい AI 特有の好手を抽出する手法を提案する．さらに，この手法で得られた手が本当に人間にとって見えにくい手であるのかを検証するため，プロ棋士とアマチュア有段者を実験対象として，評価実験を行った．その結果，この手法で AI 特有の好手が抽出されていることを確認した． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | More than five years have passed since AlphaGo was introduced, and the Go AI has far surpassed humans. Learning with AI that has become smart enough has become commonplace. In this paper, we propose a method for extracting AI-specific good moves that are difficult for humans to see, in order to efficiently learn moves unique to the Go AI. In order to verify wheth er the moves obtained by this method are really difficult for humans to see, we conducted evaluation experiments using professional Go players and amateur players as experimental subjects. As a result, we confirmed that the proposed method extracts good AI-specific moves. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11362144 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告ゲーム情報学（GI） 巻 2023-GI-49, 号 18, p. 1-8, 発行日 2023-03-10 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8736 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
