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NOKUBI Takatsugu · @knok

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Chainer Meetup #10 アンケート

アンケート
http://bit.ly/chug-10
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今日の発表はこれで終わり
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強化学習は現状研究が進んでいる段階
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質疑
強化学習の案件などで紹介できるものはあるか
ビジネスで案件になったものはない
ゲームで相談を受けたことはある
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質疑
「本当の意味で弱い」AI
プレイヤーの思いどおりに動くもの?
多くの人がプレイしてくれるもの、等
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質疑
接待オセロの定義
序盤全力で殺しにいって最後は負けるようなAI
これはこれで盛り上がった
僅差で負けるようなことを目指すのはおそらく難しい
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オセロのコツ
* 序盤、中盤は少なくとる
* 角を取る
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CNNを使っていない
特徴量をナイーブに入力する全層結合
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8x8のオセロはまだ完全解析されていない
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価値関数ベースのイメージ
盤面の価値を予測
一歩先のすべての盤面を列挙し、最も価値の高い盤面を選択
AI同士で対戦した結果から盤面価値を学習
探索による先読みと組み合わせることで性能の高い方策を実現できる
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負けられる人募集
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中盤から一気に悪手を取ってくる
角は取らない
相手に角を取らせるような選択をする
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序盤の動きは強いAIとほとんど同じ
オセロの本質は相手の選択肢を削ること
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単純にルールのとらえ方を変えればよい
負けたら報酬を上げるように変更
ランダム手と対戦しても勝たない
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最悪手を常に打てばよいのか?
相手が最善を打つという前提
相手も悪手を打ってきた場合に成立しない
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とことん弱いAIを考える
ルール上自殺ができない
同じような考え方をしている人はいた
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2段の知人曰く4段程度の強さ
あまりNNが向いている感じはない
先読みの数の方が重要
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3カ月で強いAIができた
オセロ2段の友人を5:0で圧勝
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DNNで盤面価値を予測
アルファベータ探索で6-14手先までの盤面を読む
ランダム性を持って良い手を選ぶ
自己対戦で学習
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ルールの簡単なオセロを対象
速度優先でC++を使用
NNも含めてフルスクラッチで書く
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