Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
立体四目で学ぶゲームAI
Search
辻野貴大
February 06, 2025
Programming
0
23
立体四目で学ぶゲームAI
立体四目と呼ばれるゲームにおいてAIを構築し、ゲームAIの仕組みを学びます
辻野貴大
February 06, 2025
Tweet
Share
Other Decks in Programming
See All in Programming
pylint custom ruleで始めるレビュー自動化
shogoujiie
0
120
『テスト書いた方が開発が早いじゃん』を解き明かす #phpcon_nagoya
o0h
PRO
0
120
SwiftUI Viewの責務分離
elmetal
PRO
1
230
もう僕は OpenAPI を書きたくない
sgash708
4
1.4k
color-scheme: light dark; を完全に理解する
uhyo
3
260
Writing documentation can be fun with plugin system
okuramasafumi
0
120
Introduction to kotlinx.rpc
arawn
0
690
SwiftUIで単方向アーキテクチャを導入して得られた成果
takuyaosawa
0
270
CI改善もDatadogとともに
taumu
0
110
『品質』という言葉が嫌いな理由
korimu
0
160
CloudNativePGがCNCF Sandboxプロジェクトになったぞ! 〜CloudNativePGの仕組みの紹介〜
nnaka2992
0
230
JavaScriptツール群「UnJS」を5分で一気に駆け巡る!
k1tikurisu
9
1.8k
Featured
See All Featured
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
226
22k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
356
29k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
251
21k
Building Applications with DynamoDB
mza
93
6.2k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
205
24k
Being A Developer After 40
akosma
89
590k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
306
110k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
137
6.8k
Designing for humans not robots
tammielis
250
25k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
182
22k
Done Done
chrislema
182
16k
Transcript
立体4目で学ぶ ゲームAI 辻野 貴大
自己紹介 辻野 貴大 Takahiro Tsujino 東京大学工学部精密工学科(リンク) に現在在学中 北海道出身、好きな食べ物は ジンギスカン 日食なつこさんに最近ハマっている
目次 ・立体四目とは? ・開発について ・AIのアルゴリズム ・結果
立体四目並べとは •概要: 平面で行う「五目並べ」を、四目の立体に した対戦型のゲーム •ルール: 交互に石を置いていき, 自分の色の石をた て、横、斜めに四つ並べたら勝利 •特徴: 立体的に視点を広がるため,
空間把握能力が 必要とされる. 戦略の立て方もかなり大事 平和工業(Heiwa Kougyou) 立体4目並べ 本体サイ ズ:10×10×8.5 : ビューティー
ゲームの分類 完全情報ゲーム 選択においてゲームの情報が全て 明らかになっている 不完全情報ゲーム 選択においてゲームの情報が全て 明らかになっていない 情報性の違い 利益性の違い ゼロサムゲーム
自分の利益が相手の不利益に直結 非ゼロサムゲーム 自分の利益が相手の不利益と 関係ない(協力可能) 確定 不確定(運ゲー) 確定 不確定 確定 不確定 確定 不確定 オセロ 立体四目 麻雀 立体四目は 「二人零和有限確定完全情報ゲーム」 ポーカー 人狼 •特徴: すごろく バックギャモン 遊戯王 交渉ゲーム 人生(?!) ? ? ・相手の最善手を前提としたアルゴリズムを 採用可能 ・ゲーム木が構築可能
目次 ・立体四目とは? ・開発について ・AIのアルゴリズム ・結果
技術仕様 ①ユーザー ②ゲームサーバ ③AIサーバ •仕様 ・ゲームの状態(盤面、 勝敗)を管理 ・盤面から勝敗を判定 •仕様 ・ゲームの状態を描画
・石を置く場所を指定する •仕様 ・盤面から最適な石 の置き場所を決定 以下3つから構成される
ゲームの流れ ①ユーザー ②ゲームサーバ ③AIサーバ 2. おいた場所を送信 4. 盤面情報を送信 1. UI画面にて置く場所を決定
3,7 . 盤面情報を更新、 勝敗がついているか判定 5. 送られてきた盤面情報を 元に最適解を算出 6. おいた場所を送信 8. 盤面情報をもとに画面を更新 Websocket API
ユーザー画面の構築 カメラの移動ボタン 選択カーソル: 石を置く場所を決定 •技術スタック ・Vue.js: 言わずもがな ・Three.js: 3D空間にて盤面を表示する ・Vuetify:
レスポンシブ対応などが便利 ・axios: サーバーとwebsocket通信 •仕様 ゲーム実行中の画面(白はAI,黒はプレイヤー) AIの石 立ち上げと同時にゲームサーバとwebsocket 接続. 石を置く際に置いた場所についての jsonを送信
目次 ・立体四目とは? ・開発について ・AIのアルゴリズム ・結果
盤面の評価値 •概要: AIが現在どれほど優勢かを以下のルールに基づいて盤面から算出 •ルール: ①自分の石(白色)が4つ揃っていれば(勝敗)+1000点, 相手なら-1000点 ②自分の石(白色)が3つ揃っていれば(リーチ)+100点, 相手なら-100点 •例: ①白石(AI)が4つ揃っている
→ +1000点 ②黒石(プレイヤー)が3つ揃っている → -100点 Total: 900点 AIの”有利さ”は900点として評価
ゲーム木探索 ・・・ 次のターン AIが配置可能場所について 16通り存在 例: 現在の盤面 評価値 -100 評価値
-300 評価値 +200 評価値 +100 次の次のターン プレイヤーが配置可能場所 16通り存在 評価値 -300 評価値 +100 評価値 +200 評価値 +100 ・・・ 現在のターン プレイヤーが石を置いた
mini-Max法 ・・・ 次のターン AIが配置可能場所について 16通り存在 例: 現在の盤面 評価値 -100 評価値
-300 評価値 +200 評価値 +100 次の次のターン プレイヤーが配置可能場所 16通り存在 評価値 -300 評価値 +100 評価値 +200 評価値 +100 ・・・ プレイヤーのターン 相手は最善手を打って 評価値が最小になる手を 打ってくることを想定 最小となるものが選択 現在のターン プレイヤーが石を置いた
mini-Max法 ・・・ 次のターン AIが配置可能場所について 16通り存在 例: 現在の盤面 評価値 -100 評価値
-300 評価値 +200 評価値 +100 次の次のターン プレイヤーが配置可能場所 16通り存在 → 最善手を選んでくること を考える 評価値 -300 現在のターン プレイヤーが石を置いた 評価値 +400 最小値を選択 評価値 -400 評価値 +100
mini-Max法 ・・・ 次のターン AIが配置可能場所について 16通り存在 例: 現在の盤面 評価値 -100 評価値
-300 評価値 +200 評価値 +100 次の次のターン プレイヤーが配置可能場所 16通り存在 → 最善手を選んでくること を考える 現在のターン プレイヤーが石を置いた 評価値 +400 最小値の中で最大 相手が最善の手を取ったとしても被害が最小 「Mini-Max法」に従ってAIを構築 ここを選ぶ
目次 ・立体四目とは? ・開発について ・AIのアルゴリズム ・結果
結果 白熱した戦いののちAIの勝利・・ シンギュラリティが発生
結果 白熱した戦いののちAIの勝利・・ 2手先読みのためリーチした場合必ず阻止してくる ダブルリーチで詰ませるしか勝ち目がない
今後の検証 ・さらに深くゲーム木を探索する(α-β法)の実装でAI同士を対戦、精度評価 ・立体四目の勝利パターンの発見