Ohto’s profile

大分県大分市出身。

色々なゲームAIの大会に出場しています。

コンピュータ大貧民

UECコンピュータ大貧民大会にて、2013年「Kishimen_2013」でライト級優勝、2014年「FujiGokoro」で無差別級優勝、2015年「wisteria」で無差別級優勝、2016年「Glicine」で無差別級優勝しました。
UECda2015 「wisteria」紹介資料
UECda2016 「Glicine」紹介資料

2016/5/19深夜放送の日本テレビ系「変ラボ」にて大富豪AIとタレントの手越祐也さんとの対決が放映されました。

デジタルカーリング

連続空間にモンテカルロ木探索を適用した「歩」で第1回UEC杯で優勝、IEEE-CIG2015ミニ大会で準優勝、第2回GPW杯で準優勝、第2回UEC杯で準優勝、第1回GAT杯で優勝、第3回GPW杯で優勝、第3回UEC杯の通常部門で優勝、ライトウェイト部門で準優勝しました。

コンピュータ将棋

Bonanzaの局面認識に乱択性を取り入れた「彌生道」で第2回将棋電王トーナメント予選15位でした。
やねうら王の探索部分をランダム手法に書き換えた「March」で第26回世界コンピュータ将棋選手権一次予選36位でした。
Sibling Conspiracy Number Search を将棋に適用した「Rapunzel」で第4回将棋電王トーナメント予選32位でした。
Aperyベースでオープンな棋譜データの手の予測をニューラルネットで行い、一手も読まずに手を決定する「GAN将棋」で第27回世界コンピュータ将棋選手権一次予選22位でした。アピール文章
「GAN将棋」の後継プログラムである「ShogiNet」にてComputer Olympiad 2017 準優勝でした。

コンピュータ囲碁

シンプルなUCTの「叶音」で第8回UEC杯で予選20位、Deep Convolutional Neural Networkによる方策関数のみの「Julie」で第9回UEC杯で予選18位でした。
DCNNを発展させたResidual Networkの方策関数による「Julie」で第10回UEC杯で予選8位、決勝11位になり、優秀学生賞を獲得しました。
同じく「Julie」にて Computer Olympiad 2017 大会にて9路、13路、19路でそれぞれ4位、3位、4位でした。
「Julie」にてKGS bot tournament に度々参戦し、2017年3月大会では「Zen」の不具合を突いて金星を挙げました。

ぷよぷよ

takapt氏のビームサーチAIの手法をベースにした「miC」で第1回ぷよぷよ通AIぷよえ〜ん杯に出場し3位でした。
同年のACぷよぷよ通第2回人類vsAI対抗戦の五番勝負に次峰として出場し、人類代表のえちご氏に17-20で敗れました(五番勝負全体でも人類の全勝となりました)。

人狼知能

第1回CEDEC大会優勝のUdonプログラムをベースに、ディリクレ分布を利用した相手の特定→強豪プレーヤーへの集中攻撃を行う「Thousand」で第2回CEDEC大会に出場し決勝8位でした。
GAT2017プレ大会の自然言語部門に、前年プロトコル部門優勝のcash氏のプログラムをベースとし、自動翻訳APIによって英語への翻訳を行ってから言語処理を行う「Thousand」にて出場しました。

Trax

第7回 相磯秀夫杯 デザインコンテスト The 2nd RECONF/CPSY/ARC/GI Trax デザインコンペティション
公開されている将棋ソフト「技巧」や「やねうら王」のルーチンをパーツとして利用したαβ探索の「KizuNa」で出場し準優勝しました。
KizuNa公開版 https://github.com/YuriCat/KizuNaTrax

5五将棋

GPW杯コンピュータ5五将棋大会2016に「やねうら王」のコードを5五将棋用に移植し、同じくオープンソースの本将棋プログラム「浮かむ瀬」の評価関数バイナリを変形して読み込んだ「55ラプ子」にて準優勝しました。
第10回UEC杯に、SCNSのプログラムを本将棋から移植した「March-5×5」で出場しましたが、不具合のため2戦目以降棄権負けとなりました。

サイコロ将棋

5五将棋に不確定性を組み込んだゲームであるサイコロ将棋のサンプルプログラムを*-minimax探索によって高速化した「運命のラプ子」にて第1回GPW杯にて優勝しました。
その後時間制御アルゴリズムを変更した「運命のラプンツェル」にて第1回UEC杯のライト級で優勝、ヘビー級で準優勝しました。

TUBSTAP

ターン制戦略ゲームの研究プラットフォームであるTUBSTAPのGAT2017大会に、サンプルの行動評価関数を用いた純粋モンテカルロ法の「Crows」で参加しました(しかしバグ落ち多数に終わりました)。

Block Go

テトリスのブロックを使って囲碁を行う Block Go の Computer Olympiad 2017 大会にて「BJulie」で第4位でした。

Dots & Boxes

紙と鉛筆で行えるゲームである Dots & Boxes の Computer Olympiad 2017 大会にて「Liner」で第3位でした。

大渡の行った発表については以下に記します。

2016/3/9 情報処理学会 第35回ゲーム情報学研究会
大渡 勝己,田中 哲朗
方策勾配を用いた教師有り学習によるコンピュータ大貧民の方策関数の学習とモンテカルロシミュレーションへの利用
ゲーム情報学研究会若手奨励賞 受賞

2016/11/6 情報処理学会 第21回ゲームプログラミングワークショップ
大渡 勝己,田中 哲朗
カーリングAIに対するモンテカルロ木探索の適用
ゲームプログラミングワークショップ優秀論文賞 受賞

2017/3/7 情報処理学会 第37回ゲーム情報学研究会
大渡 勝己,田中 哲朗
大貧民の空場におけるパスの有効性の検証

2017/7/3 15th International Conference on Advances in Computer Games 2017
Katsuki Ohto, Tetsuro Tanaka
[A Curling Agent Based on the Monte-Carlo Tree Search Considering the Similarity of the Best Action among Similar States]

第37回ゲーム情報学研究会投稿論文 訂正版

2017/3に開催された第37回ゲーム情報学研究会投稿論文
「大貧民の空場におけるパスの有効性の検証」
の誤りを修正したものをこちらで公開します。

「大貧民の空場におけるパスの有効性の検証」バージョン2

投稿版との差分を赤文字で強調したものは以下です。

「大貧民の空場におけるパスの有効性の検証」バージョン2差分

以下に掲載した利用上の注意をご確認の上ご利用ください。

**利用上の注意**

ここに掲載した著作物の利用に関する注意 本著作物の著作権は情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。

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コンピュータ大貧民関連の文献・発表一覧

コンピュータ大貧民をテーマとする論文について大渡なりにまとめていきます。 自身のプログラム作成において有用だったものから順に並べる予定です。(書きかけ)

UECコンピュータ大貧民大会向けクライアント「snowl」の開発(須藤ら,2010)

UECda2010で圧勝した須藤氏のsnowlのアルゴリズムについて。着手後残り手札の構成要素による線形価値関数+softmax方策でシミュレーションしてpure Monte Carlo Search。着手履歴によって、手札分配時にカードごとの重み付け(効果は小さかった)。softmax方策関数以外にシミュレーション時の特別な工夫はなし。

方策関数の学習はSimuation Balancing。サンプル局面は不完全情報局面(主観的な局面情報のみ持っている状態)で教師の評価値として原始モンテカルロプログラムの対戦結果を利用(相手の手札は毎対戦配布)。

手札推定の重みの学習はMM法を利用。(この手法に追随した報告はない)

 

第35回ゲーム情報学研究会投稿論文 訂正版

2016/3に開催された第35回ゲーム情報学研究会に投稿した論文の誤りを修正したものをこちらで公開します。

ohto_gi_daifugo_teisei

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