多様な戦略を持つオセロAIの生成

背景と目的

　近年，チェスやオセロなどの思考ゲームにおいて，人間よりはるかに強いコンピュータプレイヤ(AI)が開発できるようになりました． そういったAIを初級者中級者用に調整することは決して容易ではありません．特に，
　・できれば，人間プレイヤの強さに自動的に合わせたい
　・強さは同じくらいでも，異なる戦略や弱点を持つ相手を用意したい
　・手加減はしてくれるが，それがあからさまにならないようにしたい
といった課題があります．
　これらの課題を踏まえ，人間プレイヤのライバルたちになれるようなAI群を自動生成することを目的としました．

アプローチと結果概要

本研究ではオセロを対象として，前述の課題を踏まえ，
　（a）プレイヤーの強さを着手から計測・模倣する手法
　（b）多様な特徴を持つAI群を生成するアルゴリズム
　（c）不自然な手加減を行わないような政策モデル
の3つの技術要素を開発し，組み合わせて用いました．

　まず(a)の技術によりプレイヤのコピーとなるエージェントAIを作成し，(c)のモデルを用いて，そのパラメータを遺伝的アルゴリズムという(b)のための技術で最適化します． ここでは，「エージェントAIとの勝率が五分に近く，かつ他のパラメータと離れているパラメータが，良いものである」という仮定に従って最適化を行います．

　このシステムを用いて，オセロ初級者10名を対象に被験者実験を実施し，AIの強さ・多様性・着手の自然さの観点からシステムの性能評価を行いました．
　実験の結果，80％の被験者について
・AIと12戦して5～7勝する，つまり結果は五分に近い
・着手の不自然さが全くない．つまり不自然な手加減が見られないと回答
という結果を得ました．この結果より，概ね当初の目標を満足する結果が得られたものと考えます．

研究担当者，業績，リンク等

・本研究は上田陽平（2011卒）が主に担当しました．
・本研究においては以下の論文が採録されました．
　- 上田陽平，池田心:
　　遺伝的アルゴリズムによる人間のレベルに適応する多様なオセロAIの生成
　　第27回ゲーム情報学研究会(2012-03)
　- Kokolo Ikeda, Yu Tanaka, Simon Vennot, Quoc, Nguyen Huy Quoc, Yohei Ueda:
　　Adaptation of Game AIs using Genetic Algorithm: Keeping Variety and Suitable Strength
　　2012 Joint 6th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems
　　and 13th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, pp. 945-951, 2012