Hoki KUNIHITO (保木 邦仁)

Offer Organization: 日本学術振興会, System Name: 科学研究費助成事業, Category: 基盤研究(C), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 3300000, indirect: 990000)
Silver らは 2019 年、囲碁・将棋などの知識を自己対局形式により獲得する人工知能プレイヤの強化学習アルゴリズム AlphaZero とその実験結果をサイエンス誌で発表した。本研究では、この先行研究の将棋における大規模実験の追試を市場に出回っているハードウエアを用いて行い、強化学習過程や生成された人工知能の性能を観測し、AlphaZero が将棋知識を獲得する過程を分析する。
申請者は追実験を行うため、グラフィックス・プロセッシング・ユニット (GPU) を活用した自己対局生成の計算効率を追求した。NVIDIA 社の一個15万円程度の GPU (GeForce RTX 2080) を用いて、日産１万局程度の効率を達成した。現在申請者が参加している追実験のプロジェクトでは、市販ハードウエアのみを用いて構築された追実装は、AlphaZero の将棋の実験に準じた性能を獲得している (山下宏、保木邦仁、小林祐樹、AobaZero の高速化と現在の状況、コンピュータ将棋協会誌、vol. 32, pp. 72-86, 2021)。
申請者は現在、計算機実験を行う環境整備に取り組み、性能評価を行うための実装について検討中である。

Offer Organization: 日本学術振興会, System Name: 科学研究費助成事業, Category: 基盤研究(B), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 13300000, indirect: 3990000)
本研究の目標は、ゲームAIと人間の思考の違いを理解して、人智を超えたゲームAIの思考を人間に理解しやすい形に表示して、人間の知を拡張する手法を提案し、その効果について認知的評価を試みることである。
その目標を達成するために、ゲームAIの強化と思考の可視化について、研究を進めてきた。将棋の分野では、人間を超える将棋AIの出現が人間に与える影響に関する研究を進めており、そのテストケースとして、小路盤の将棋としての５五将棋を題材として、人間を遥かに凌駕するレベルのAIを実現した。このAIを用いることで、将棋の亜種のゲームに関する様々な知見を深めることが出来た。また、人間を超える将棋AIの出現前後のトッププロ棋士の棋譜と将棋AIとの手の一致率を調べる研究を行って、何らかの影響を受けている可能性があることが示唆された。
囲碁の分野では、ポリシーネットワークの可視化技術について、研究を行った。人間の理解の困難な深層学習の可視化技術は、現在様々な形で求められている。多人数不完全情報ゲームである麻雀に関してもAIプレイヤの強化を図っている。
カーリングの分野では、実環境のデータを組み込むためのシミュレーターの基礎研究を進めており、高度な不確定情報を含むゲームにおける実環境データの再現を試みている。人狼を対象とした分野では、人間特有の意思決定過程に関するモデルの提案を行った。人狼AIへの応用を考えるとともに、高度に複雑なコミュニケーションを必要とする人狼における知の拡張について考察を深めている。

Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science, System Name: Grants-in-Aid for Scientific Research, Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 3400000, indirect: 1020000)
Aiming to develop competitive artificial intelligence by achieving the scale-up of existing heuristics in games that are close to competition in the real world, where there are many options for actions, and situations and state transitions can only be partially observed. This research was carried out by using Go, Mahjong, a card game, chess, digital curling, etc., provided a new algorithm to realize the aim, and was published in several papers.

Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science, System Name: Grants-in-Aid for Scientific Research, Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 1600000, indirect: 480000)
We analyzed ensemble methods to avoid decision error of artificial intelligence. Specifically, we took mind sports games such as chess as research targets, and aimed at elimination of blunders by composing an ensemble of artificial intelligence.
The major outcomes of this research were published as: (i) K. Hoki, T. Kaneko, A. Kishimoto, T. Ito, Parallel Dovetailing and Its Application to Depth-First Proof Number Search, ICGA Journal, 36, 22-36, 2013. (ii) K. Hoki, S. Omori, T. Ito, Analysis of Performance of Consultation Methods in Computer Chess, Journal of Information Science and Engineering, 30, 701-712, 2014.

Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science, System Name: Grants-in-Aid for Scientific Research, Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 14200000, indirect: 4260000)
In this research, we focused on mistakes of human. We got the following research results by aiming at making game AI that makes human-like mistakes.
1) Classification by focusing on the cause of a mistake in human playing games.2) Proposal of a game AI with the model in consideration of human biological restrictions.3) Proposal and estimation of a game AI that adjust the strength in a game automatically and direct to a good game.4) Proposal of a game AI that realizes a human-like play by giving the "flow".
These research results bring new evaluation other than the directivity of "strength" to game AI and serve as new indicator to generate the various game AI.

Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science, System Name: Grants-in-Aid for Scientific Research, Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 14700000, indirect: 4410000)
In this study, we construct various models of brain functions, such as motion, thinking and memory based on computational learning theory, and analyze their behavior in the following fashion: (1) we construct a state transition model for the motion and simulate the robot motion using this model, (2) we construct a neural network model for the memory and analyze its behavior, and (3) we design an efficient algorithm for card game playing using Monte Carlo Simulation. Finally we construct a unified methodology for simulating brain functions based on the above results.

Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science, System Name: Grants-in-Aid for Scientific Research, Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (Start-up), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 2720000, indirect: 405000)
研究代表者がこれまでに研究してきた分子ダイナミクス制御・レーザー制御理論に基づいた, ナノマシンの理論設計・実験結果の解析・機能分子の運動の観測手段の提案を目指して研究を進めた. 特に, 分子モーターの人工合成に必要と思われる基礎理論の構築を目指した研究を行った. また, 第一原理分子動力学法によりモーター分子の運動を評価して回転運動の伝達や散逸の機構を明らかにした.

Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science, System Name: Grants-in-Aid for Scientific Research, Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas, Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 16600000, indirect: -)
We investigated the dynamics of molecules interacting with near-infrared intense laser pulses by using the time-dependent adiabatic state approach developed. The results for C60 indicate that the mode selectivity of vibrational excitation can be achieved by a pulse train, i.e., by changing the intervals between pulses. Time-dependent multiconfiguration theory is also developed to investigate the multielectron (ionization) dynamics of molecules. We have demonstrated that nuclear vibration is nonadiabatically coupled to the ring current of π electrons.