IRDB - 対戦ログに基づいた多様な戦略を持つポーカーAIの構築Other 2019 Abstract コンピュータゲームの普及により、勝つことだけを目的にするのではなく、人間プレイヤーを楽しませるためのゲームAIの需要が高まっている。これらのAIにはプレイヤーを飽きさせないための性格付けや、違和感を感じさせない人間らしさが求められる。AIの持つパラメータの調整を自動化することで、AIを生成する手法は従来から研究されている。しかしAIパラメータとして利用する特徴量の選択に人の知識を必要とする点や、AIの行動アルゴリズムの設計の困難さ、人間プレイヤーに違和感を感じさせない範囲でパラメータ調整を行う困難さなどいくつかの課題がある。 本研究ではゲームにおけるプレイヤーのログから類似の戦略を分類するとともに、各クラスタを代表する戦略を学習する手法を提案する。提案手法ではニューラルネットワークを使用することで、特徴量抽出や行動アルゴリズムの設計を必要としないAI
