ポーカーなど不完全情報ゲームを「心の理論」で上手にプレイするGPT-4ベースの『Suspicion（疑心）-Agent』松尾研など開発 | AIDB

今回研究者らは不完全情報ゲームであるポーカーに似たゲームに対応できるAIモデル『Suspicion-Agent』を開発しました。 アーキテクチャは、以下の3つの主要な要素で構成されています。 1. 観察インタープリタ（Observation Interpreter） ゲームの状態を解析し、エージェントに何が起きているのかを理解させる役割を果たします。ゲームの進行状況や他のプレイヤーの行動を観察し、それをエージェントが解釈できる形に変換します。 2. 計画モジュール（Planning Module） 観察インタープリタから得られた情報を基に、具体的な行動計画を立てる役割を持ちます。エージェントがどのように行動すべきかを決定する際の戦略を形成します。 3. 心の理論（Theory of Mind） 他のプレイヤーの行動や意図を理解し、それをエージェントの戦略に取り込む役割を果たします。他のプレ