帰納学習を使った詰め将棋戦略の獲得
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概要
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我々はこれまでに詰め将棋を効率良く解く方法を開発してきた. [2]では共謀数を利用した並列探索法を提案し, 高い解答能力を実現している. しかし, こうした解法は人間の指し手と大きく異なり, より人に近い思考方法の導入が今後の検討課題となっている. 機械学習の利用もその一つである. そこで本研究では, 手始めとして人がゲームに関して持ついくつかの概念を機械学習の手法により獲得することを試みる. 最近, 帰納論理プログラミング (ILP:Inductive Logic Programming) が機械学習の新たな方法として注目されている. そこで, これを将棋の問題に適用する. これまでもチェスへのILPの適用が試みられているが, 小規模な終盤への適用であっても必ずしも良い結呆は得られていない. 本研究では, 人が将棋に関する慨念を獲得するのと同じように, 順に概念を帰納し, この方法の可能性を探る.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-03-12
著者
-
加藤 昇平
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
伊藤 英則
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
山田 雅之
中京大学情報科学部
-
山田 雅之
名古屋工業大学
-
世木 博久
名古屋工業大学
-
犬塚 信博
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
駒沢 寿夫
名古屋工業大学
-
北村 太路
名古屋工業大学
-
伊藤 英則
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
犬塚 信博
名古屋工業大学
-
加藤 昇平
名古屋工業大学
-
伊藤 英則
名古屋工業大学
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