ディープラーニング麻雀AIを例とした不完全情報ゲームの研究
Mahjong AI as an Example for Imperfect Information Study with Deep Learning

2018年02月13日

完全情報ゲームの研究は、2017年5月にAlphaGo Masterが柯潔を倒し、その後AlphaGoの人間との対決からの撤退の発表により、一時代の終焉を印象付けた。人工知能を現実世界で用いることを考えると、欲しい情報を入手できる保証がない中で正しい判断を下す必要があるが、このような問題は不完全情報ゲームと呼ばれる。我々はそのような判断処理を目指し、まずは不完全情報ゲームの1つである麻雀AIの開発を行っている。

 

The research about perfect information game has already opened a new page when AlphaGo Master beat Ke Jie in May, 2017. However, the study for imperfect information game which is more close to reality, still has a long way to go, for its great complexity and uncertainty. Although there already existed some related study, they used traditional maths and machine learning method with several elaborately designed function blocks, but faced the difficulty of beating top players in multiplayer arena. In this research, we aim to study imperfect information cases with deep learning for its superb feature extraction ability and compatibility. We adopt mahjong as the case for its huge complexity and social influence.

 

Shiqi Gao, Fuminori Okuya, Naoki Mizukami, Yoshihiro Kawahara

Contact: gaosq0604@akg.t.u-tokyo.ac.jp