階層強化学習を用いた説明可能なゲームAI

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2022-11-04
• タイトル: 階層強化学習を用いた説明可能なゲームAI
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Explainable Game AI using Hierarchical Reinforcement Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 階層強化学習
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 説明可能なAI
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ゲームAI
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 東京大学工学部電気電子工学科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者名: 岩佐, 拓真; 鶴岡, 慶雅
• 著者名(英): Takuma, Iwasa; Yoshimasa, Tsuruoka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ゲームにおいて相手を打ち負かしたり, 高いスコアを得るような強いゲームAI の研究はこれまで多く行われているが, 特にプレイヤーを楽しませる目的では, ゲームAI には単なる強さだけが求められるわけではない. ゲームAI 分野では今後の発展として, 単なる強さを求めるのではなく, 人間プレイヤーを楽しませたり指導したりする目的を持つゲームAI の研究が課題の一つとなっている. 本研究ではゲームAI がどのような戦略に基づいて行動を決定しているのかを説明可能なシステムを実現することを目的とする. 説明可能なAI を実現するための手法は既にいくつか存在するが, それらはゲームAI に応用するのに困難な部分があるか, 解釈のしやすさに課題が残る. そこで, ゲームAI を説明するために階層強化学習を用いる手法を提案する. 実験では階層強化学習を用いてブロック崩しの環境で学習を行い, AI のとった戦略を可視化することができた.
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: There have been many studies on game AI that can beat opponents or get high scores in games. However, especially for the purpose of entertaining players, game AI is not only required to be strong. One of the challenges for future development in the field of game AI is to study game AI that has the purpose of entertaining or guiding human players, rather than merely seeking strength. The purpose of this study is to realize a system that can explain what strategy a game AI decides its actions by. There are already several methods to realize explainable AI, but they are difficult to apply to game AI, or they are not easy to interpret. Therefore, we propose a method using hierarchical reinforcement learning to explain game AI. In our experiments, we used hierarchical reinforcement learning in a brick breaking environment and succeeded in visualizing the strategies taken by the AI.
• 書誌情報: ゲームプログラミングワークショップ2022論文集; 巻 2022, p. 127-133, 発行日 2022-11-04
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会