A Machine Learning Method for Predicting Mahjong Tile Combinations

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  • 機械学習を用いた麻雀の役予測手法の提案

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AlphaGo Zeroの登場によってゲーム固有の特徴量を用いないで強いゲームAIを作ることが可能になった．一方で人間らしい動きをするAIや不完全情報ゲームにおけるAI研究の分野は強いAIこそ完成したものの発展途上であると考えられる．本研究では不完全情報ゲームの麻雀をテーマとして、捨て牌などの局情報をもとに相手の狙っている役の予測をニューラルネットワークで予測することを目的とする．牌譜から抽出したデータを入力データとしてLSTMモデルによる予測を行わせ，役ごとに確率を出力させる．実験の結果に有意差は確認できず，今後の課題を残すこととなった．今後の課題として実験結果の原因を調査することになる．

Since AlphaGo Zero, it has become possible to make strong game playing programs without the need for game specific features. On the other hand, creating human-like game play or strong game playing programs for imperfect information games are research topics that are on the rise. In this work, our goal is to build a neural network that can predict which Mahjong tile combinations other players are aiming for by using the information of discarded tiles. Using the data from Mahjong games of human players as input to the network, we used the LSTM model for prediction, leading to Mahjong tile combinations and their probabilities as the output of the network. However, in our current experiments we have not been able to confirm a significant difference in the probabilities. Finding the cause for these results will be our next aim.

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