合議制囲碁プログラムのための多様な知識の集団学習

野中, 翔平, 中村, 貞吾

複数のプレイヤにより多数決を行う合議は，囲碁でも有効であることが示されている．合議は，単一のプレイヤにたいして乱数を加えることで容易に作成することができる．しかし，合議では個々人の能力よりも集団としての多様性が重要であるといわれており，乱数のみでは多様性が少ない．本研究では，合議を行う他のプレイヤの知識を考慮した集団学習を行うことにより，明示的に多様性を持たせた知識を作成し，合議に用いた．更に，学習に用いた棋譜群を棋風により分類することで知識に方向性を持たせた．結果として，無作為な学習標本を元にした集団学習では明示的に多様性を持たせることで勝率を向上させた．また，棋風により分類したプレイヤを用いることで合議による勝率を向上させた．

It is effective to make consultation with a number of algorithms to play Go. We can easily construct each algorithm which uses a base evaluation function plus some small random values, but these algorithms have lack of variety. Because the variety of group is more important than the ability of individuals in consultation, we propose a method for increasing the variation of group of algorithms utilizing knowledge based on ensemble learning. Furthermore, we classified learning records of a game of go by style of playing go. We present some experimental results that show our method improves the winning rate.

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