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高知工科大学、寺内 俊輔さん、国際会議でBest Paper Award を受賞
2024/2/8
高知工科大学 寺内 俊輔さん（情報学群 3年・福島県立郡山萌世高等学校出身）は、2023年12月1日～12月2日に台湾で開催された、人工知能技術とその応用に関する国際会議 TAAI2023 (The 28th International Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence) において、Best Paper Award を受賞した。
国際論文トラック約130件の論文の中から最も優れた研究論文として贈られたもの。
受賞テーマは「Using Strongly Solved Mini2048 to Analyze Players with N-tuple Networks(ミニ2048の完全解析の結果を用いたNタプルネットワークプレイヤの解析)」。
寺内さんが所属する高度プログラミング研究室（指導教員：松崎 公紀教授）では、世界的に人気のあるパズルゲーム『2048』※1を題材に、優れたコンピュータプレイヤの開発を進めている。これまで、ニューラルネットワークプレイヤ※2の内部動作を解析して、3層以上のニューラルネットワークによるプレイヤの性能が高い理由を解明した。
AIプレイヤの一種であるNタプルネットワークプレイヤは、2048 において一番強いとされている。今回、寺内さんらは、Nタプルネットワークプレイヤがなぜ強いのか、その理由を探るため、ミニ2048ゲームの特性の分析とNタプルネットワークプレイヤの詳細分析に取り組んだ。具体的には、ミニ2048でゲームの完全解析の追試を行い、その結果を用いて、必ず正解を選ぶパーフェクトプレイヤを作成した。次に、パーフェクトプレイヤとNタプルプレイヤを比較することで、Nタプルプレイヤの特性を分析した。これらの結果、ゲームの特性では、連続する大きなタイルのダウングレーディングが有効であること等を確認。また、Nタプルネットワークの特性については、ゲームの中で難しい場面の学習が成功していること等のニューラルネットワーク間の類似点と非類似点を発見した。
未だ未解明なことが多いNタプルプレイヤの特性について、個別の技術がゲームに及ぼす影響を分析したことは、大きな前進といえる。今後、より詳細な実験と分析を行ことで、最良のアプローチを証明することにつながる。
今回の受賞に寺内さんは「まさか受賞できるとは思ってもいなかったので驚きました。研究成果が認められ非常に光栄です。学会で発表してみたいと松崎先生に申し出たところ、今回の国際会議での発表機会をいただきました。この場をお借りして感謝申し上げます。自分の書いたプログラムでプレイヤが目に見えて強くなるので、ゲームの研究は楽しいです。今後は、GoogleのDeepMindから提案された様々なゲームに適用できるAlphaZeroプレイヤが強い証拠を見つけて、場面場面で強い技術を採用できる新たなゲームプレイヤを開発したいです」と喜びと今後の抱負を語った。
*１）2048：
2014年に公開されたゲーム『2048』はとても有名になり、さまざまなクローン（類似アプリ）が作られた。最近リバイバルしている『スイカゲーム』にも通ずるところがある。
*２）ニューラルネットワークプレイヤ：
AIコンピュータプレイヤの一種。人間の脳の神経回路網をコンピュータ上に実現する仕組みのことをニューラルネットワークと言う。DeepMindがAlphaZero手法を用いて作成したニューラルネットワークプレイヤは、「2048」で平均得点が55万点近くになり、人間プレイヤをはるかに超える強さになっている。
■詳細リンク先(https://www.kochi-tech.ac.jp/news/2024/006275.html)
国際論文トラック約130件の論文の中から最も優れた研究論文として贈られたもの。
受賞テーマは「Using Strongly Solved Mini2048 to Analyze Players with N-tuple Networks(ミニ2048の完全解析の結果を用いたNタプルネットワークプレイヤの解析)」。
寺内さんが所属する高度プログラミング研究室（指導教員：松崎 公紀教授）では、世界的に人気のあるパズルゲーム『2048』※1を題材に、優れたコンピュータプレイヤの開発を進めている。これまで、ニューラルネットワークプレイヤ※2の内部動作を解析して、3層以上のニューラルネットワークによるプレイヤの性能が高い理由を解明した。
AIプレイヤの一種であるNタプルネットワークプレイヤは、2048 において一番強いとされている。今回、寺内さんらは、Nタプルネットワークプレイヤがなぜ強いのか、その理由を探るため、ミニ2048ゲームの特性の分析とNタプルネットワークプレイヤの詳細分析に取り組んだ。具体的には、ミニ2048でゲームの完全解析の追試を行い、その結果を用いて、必ず正解を選ぶパーフェクトプレイヤを作成した。次に、パーフェクトプレイヤとNタプルプレイヤを比較することで、Nタプルプレイヤの特性を分析した。これらの結果、ゲームの特性では、連続する大きなタイルのダウングレーディングが有効であること等を確認。また、Nタプルネットワークの特性については、ゲームの中で難しい場面の学習が成功していること等のニューラルネットワーク間の類似点と非類似点を発見した。
未だ未解明なことが多いNタプルプレイヤの特性について、個別の技術がゲームに及ぼす影響を分析したことは、大きな前進といえる。今後、より詳細な実験と分析を行ことで、最良のアプローチを証明することにつながる。
今回の受賞に寺内さんは「まさか受賞できるとは思ってもいなかったので驚きました。研究成果が認められ非常に光栄です。学会で発表してみたいと松崎先生に申し出たところ、今回の国際会議での発表機会をいただきました。この場をお借りして感謝申し上げます。自分の書いたプログラムでプレイヤが目に見えて強くなるので、ゲームの研究は楽しいです。今後は、GoogleのDeepMindから提案された様々なゲームに適用できるAlphaZeroプレイヤが強い証拠を見つけて、場面場面で強い技術を採用できる新たなゲームプレイヤを開発したいです」と喜びと今後の抱負を語った。
*１）2048：
2014年に公開されたゲーム『2048』はとても有名になり、さまざまなクローン（類似アプリ）が作られた。最近リバイバルしている『スイカゲーム』にも通ずるところがある。
*２）ニューラルネットワークプレイヤ：
AIコンピュータプレイヤの一種。人間の脳の神経回路網をコンピュータ上に実現する仕組みのことをニューラルネットワークと言う。DeepMindがAlphaZero手法を用いて作成したニューラルネットワークプレイヤは、「2048」で平均得点が55万点近くになり、人間プレイヤをはるかに超える強さになっている。
■詳細リンク先(https://www.kochi-tech.ac.jp/news/2024/006275.html)
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