グラフ表現による将棋 AI の指し手の判断根拠の可視化手法

情報処理学会

書誌事項

タイトル別名
  • Visualization Methods for the Decision-Making Basis of Shogi AI Moves Using Graph Representation

説明

将棋 AI の性能は人間を上回るものになり，将棋の研究だけでなく観戦中継にも利用されている．将棋 AI が「なぜその指し手を選択したのか」 を説明できるようになれば，将棋プレイヤーだけでなく観戦者にも有用である．本稿では，将棋 AI である dlshogi が局面の value， policy を出力する際に重要視している駒の利きの可視化手法を提案する．また，それを用いて dlshogi の探索部であるモンテカルロ木探索による局面の価値予測の可視化手法を提案する． 提案手法によって指摘された駒の利きが policy, value 出力に与える影響を評価し， 提案手法によって指摘された最も重要な駒の利きは policy, value 出力に大きく影響を与えることを示した．

The performance of shogi AI has surpassed that of humans. And it is being utilized not only for Shogi research but also for live broadcasts of Shogi matches. If shogi AI becomes capable of explaining “why it chose certain moves”, it would be useful not only for shogi players but also for spectators. In this paper, we propose a method for visualizing the piece attacks that the shogi AI, dlshogi, considers important when outputting the value and policy of a given position. Additionally, we propose a method for visualizing the position value predictions made by dlshogi's search component, Monte Carlo Tree Search, using this approach. We evaluated the influence of the piece attacks identified by the proposed method on the policy and value outputs. The results showed that the most important piece attacks identified by the proposed method have a significant impact on the policy and value outputs.

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