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algorithmとAIとgameに関するrydotのブックマーク (2)

  • エンターテイメントと認知科学研究ステーション/講演会/20060821

    ・第5回招待講演会 開催日:2008年6月14日(土)13時から18時頃まで 場所:電気通信大学 西9号館3階AVホール 参加無料(事前申し込み不要) ------------------------------------------------------------------------- 13:00-14:30 「コンピュータ囲碁におけるモンテカルロ法」(理論編) ←発表資料 美添 一樹氏(科学技術振興機構 研究員) 概要 囲碁は,主なボードゲームの中でコンピュータの挑戦を拒み続けてきた唯一の ゲームである.囲碁の難しさは良い評価関数を作ることが困難であるということ に起因していた. しかし2006年にコンピュータ囲碁の世界に全く新しいアルゴリズムがもたらさ れた.評価関数が不要という画期的な探索アルゴリズム,通称,モンテカルロ木 探索と呼ばれるものである.登場から2年あまりで9

  • 『【DiGRA公開講座】モンテカルロ木探索とは何か?』

    将棋と比べて囲碁の評価関数を難しくしているのは、 ・将棋の駒は種類ごとに機能と優劣に差があるが、囲碁の石にはそれがない。 ・リバーシにおける角のように、明らかな特徴を持った場所が少ない。 ・支配領域の広さを基準としても、領域が確定するのはゲーム終了時になる。 ・局所的な最善手が全体の最善手ではなく、相手に取らせるためにわざと置く「捨石」というテクニックが常套となっている。 などの点で、さらに上級者の間でしか理解できないような評価基準が存在する。 ・石の厚い薄い 石の厚みは物理的厚さではなく、ある石の配置が全局的に与える影響のこと。 ・形の良し悪し 複数の石の配置の評価。良い形になるように、悪い形にならないように注意することにより、「打ち筋が良くなる」効果がある。ただし「愚形の妙手」も多数存在する。 「代表的な悪い形」 ┼┼┼┼┼┼ ┼┼●┼┼┼ ┼┼●●┼┼ アキ三角 ┼┼┼┼┼┼ ┼┼●

    『【DiGRA公開講座】モンテカルロ木探索とは何か?』
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