14. 強化学習とゲームタスク
近年の強化学習技術の進展によって、様々なゲームにおいて
⾼いパフォーマンスを出した研究が報告されている※
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※“強化学習技術とゲーム AI 〜 今できる事と今後できて欲しい事 〜”, 甲野祐, SHIBUYA Synapse #2
https://www.slideshare.net/yukono1/ai-82646808
“Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”,
Mnih et al., NIPS Deep Learning Workshop 2013
https://arxiv.org/pdf/1312.5602.pdf
“Mastering the game of Go without human knowledge”
Silver et al., Nature 550, 354–359
https://www.nature.com/articles/nature24270.epdf
“StarCraft II: A New Challenge for Reinforcement Learning”,
Vinyals et al.
https://arxiv.org/pdf/1708.04782.pdf
レトロビデオゲーム
(Atari 2600)
ボードゲーム
(囲碁, 将棋, チェス, …)
リアルタイムストラテジー
(StarCraft II, Dota2)
43. 先読み機能 最新の動向
• 最新ゲームAIの研究成果では先読み機能が重要な要素になっている
– 囲碁AI、将棋AI、チェスAI、…
• AlphaGo Zero※(2017)という棋譜なしで強くなる囲碁AIが登場
– 強化学習を⽤いて学習
– ニューラルネットと先読み機能を組み合わせて精度向上
42※ 出典: David S. et al., Mastering the game of Go without human knowledge, Nature, Vol. 550 (2017), pp. 354–359