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  1. 研究報告
  2. ゲーム情報学(GI)
  3. 2024
  4. 2024-GI-51

将棋AIの着手の意図を一連の読み筋として可視化するシステム

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232889
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232889
33884473-f7ae-4652-aa43-a211660cc069
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-GI24051001.pdf IPSJ-GI24051001.pdf (1.7 MB)
 2026年3月1日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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 2024-03-01
タイトル
タイトル 将棋AIの着手の意図を一連の読み筋として可視化するシステム
タイトル
言語 en
タイトル A System that shows the Shogi AI's Move Intentions as a Series of Reading Sequences
言語
言語 jpn
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
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
著者所属(英)
en
The University of Electro-Communications
著者名 奥浜, 駿

× 奥浜, 駿

奥浜, 駿

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杵渕, 哲彦

× 杵渕, 哲彦

杵渕, 哲彦

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伊藤, 毅志

× 伊藤, 毅志

伊藤, 毅志

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著者名(英) Shun, Okuhama

× Shun, Okuhama

en Shun, Okuhama

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Tetsuhiko, Kinebuchi

× Tetsuhiko, Kinebuchi

en Tetsuhiko, Kinebuchi

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Takeshi, Ito

× Takeshi, Ito

en Takeshi, Ito

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 現在,将棋 AI は人間を遥かに凌駕したレベルに達し,将棋 AI の棋力は年々向上し続けている.それに伴って,将棋 AI の着手は度々人間の理解を超え,その狙いを理解することが難しくなっている.本研究では,将棋 AI の示す難解な着手の狙いをアマチュアプレイヤが理解しやすい形で示すことを目的とする.その方法として,将棋 AI の着手の狙いを 1 つの成功例として,読み筋の形で示すシステムを提案した.これは,アマチュアプレイヤの棋譜を用いて学習することで同等の棋力に調整した将棋 AI(以下,調整AI)を開発し,強い将棋 AI との対局を行うことで読み筋を生成する手法である.提案システムをアマチュア有段者に示したところ,半数以上から「提案手法により生成した読み筋は妥当だと思う」という回答を得ることができ,一定の有効性を示すことができた.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Shogi AI has now reached a level that far surpasses that of humans, and its playing strength continues to improve yearly. As a result, Shogi AI moves often beyond human understanding, and it is becoming difficult to understand the aim of the moves. The objective of this research is to show the aim of complex moves by the Shogi AI in a form that is easy for amateur players to understand. To achieve this, we proposed a system that shows the aim of the Shogi AI's moves in the form of a reading sequence as an example of a successful move. The proposed system is based on the method of developing a Shogi AI that has been adjusted to the same level of skill by learning from amateur players' game records (hereafter referred to as "tuned AI") and generating a reading sequence by playing a game against the strong Shogi AI. When the reading sequences generated by the proposed system were shown to amateur players, more than half answered that they thought the reading sequences were reasonable, indicating a certain level of effectiveness of the proposed system.
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 2024-GI-51, 号 1, p. 1-8, 発行日 2024-03-01
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
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Ver.1 2025-01-19 10:11:54.152650
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