対戦相手に合わせた手加減によって練習相手としての活用を目指すライバル将棋AI

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2023-11-10
• タイトル: 対戦相手に合わせた手加減によって練習相手としての活用を目指すライバル将棋AI
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Rival Shogi AI as a Practice Partner Adjusted to Match the Player's Strength
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 将棋AI
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 手加減
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: モンテカルロ木探索
• 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: 東海大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
• 著者所属: 東海大学大学院工学研究科電気電子工学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokai University Graduate School of Engineering, Course of Electrical and Electronic Engineering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokai University Graduate School of Engineering, Course of Electrical and Electronic Engineering
• 著者名: 野中, 健太郎; 尾関, 智子
• 著者名(英): Kentaroh, Nonaka; Tomoko, Ozeki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: モンテカルロ木探索を用いる強い将棋 AI を練習相手として活用させるために提案された手加減手法の追加検証を中級者以上の AI と人間を対象に行う．対局実験の結果，手加減はできており不自然な指し手も少ないことが確認できた．しかし，対戦相手と同程度の強さへの手加減はあまりできていなかった．そこで，人間との対局の棋譜を分析しその理由を考察することで改善点を挙げた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Additional experiments were conducted on the proposed method for controlling the strength of a strong Shogi AI using Monte Carlo tree search as a training partner for intermediate and higher Shogi AIs and human players. The experimental results showed that the proposed method can control the moves adequately and that there are only a few unnatural moves. However, it did not do much to weaken them to the same level of strength as their opponents. Therefore, we analyze the game records of the games played with human players and discuss the reasons and areas for improvement.
• 書誌情報: ゲームプログラミングワークショップ2023論文集; 巻 2023, p. 94-100, 発行日 2023-11-10
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会