文献一覧: 村松正和 (著者)

23 0 0 0 ディープラーニングを用いたコンピュータ囲碁〜 Alpha Go の技術と展望〜

著者: 伊藤毅志村松正和
雑誌: 情報処理
巻号頁・発行日: vol.57, no.4, pp.335-337, 2016-03-15

This article reports the deep learning based technology of computer Go recently developed by Google. Alpha Go, the computer Go program based on this technology, is the first one that beat a human professional Go player with no handicap, and is going to play matches against one of the top professional players on March. We survey the technology, and give some comments on the matches.

2016-03-29 19:57:44
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http://id.nii.ac.jp/1001/00158059/

3 0 0 0 OA 囲碁における連数の最大値について

著者: 宮代隆平矢野洋平村松正和
雑誌: 情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
巻号頁・発行日: vol.48, no.11, pp.3463-3469, 2007-11-15

囲碁の盤上において,縦または横に連結している同じ色の石の極大集合を連と呼ぶ.連数最大化問題とは,「囲碁のルールの下でn 路盤上に最大でいくつの連が存在できるか」という問題である.この問題はごく最近に提起され,これまでは16 路盤までの連数の最大値しか求められていなかった.本論文では,連数最大化問題を整数計画問題として定式化し,問題の特徴を利用した制約条件を追加することにより,19 路盤における連数の最大値とその盤面を求めた結果を報告する.

http://id.nii.ac.jp/1001/00009788/

2 0 0 0 OA 囲碁と将棋の思考過程の違い ~視線データと発話データの比較から~

著者: 伊藤毅志斎藤大高橋克吉村松正和松原仁
雑誌: 情報処理学会研究報告ゲーム情報学(GI)
巻号頁・発行日: vol.2006, no.23(2006-GI-015), pp.17-24, 2006-03-07

2023-01-22 17:50:05
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http://id.nii.ac.jp/1001/00058517/

2 0 0 0 GPGPUによるモンテカルロ碁のシミュレーションの並列処理

著者: 岩川夏季成見哲村松正和
雑誌: 研究報告ゲーム情報学(GI)
巻号頁・発行日: vol.2011, no.10, pp.1-6, 2011-06-24

GPGPUによるモンテカルロ碁のシミュレーションの並列処理Graphics Processing Unit is called GPU; General-purpose computing on Graphics Processing Units is called GPGPU. Our research purpose is to accelerate simulation of Monte-Carlo Go by parallel computing of GPGPU. We have developed several algorithms to be used by Monte-Carlo computer Go program using GPU.

2013-12-08 13:14:45
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https://ci.nii.ac.jp/naid/110008584154

2 0 0 0 囲碁と将棋の思考過程の違い ~視線データと発話データの比較から~

著者: 伊藤毅志斎藤大高橋克吉村松正和松原仁
出版者: 一般社団法人情報処理学会
雑誌: 情報処理学会研究報告ゲーム情報学(GI) (ISSN:09196072)
巻号頁・発行日: vol.2006, no.23, pp.17-24, 2006-03-07

本研究では、囲碁を題材にして2つの認知科学的実験を行った。1つ目の実験では、アマチュア初心者(ルールを覚えたて)の被験者に対して、初心者向けの囲碁プログラムを用いて学習させ、その視線と発話データを分析した。その結果、初心者は相手の打った場所周辺に視線が集まっているのに対して、上達するにつれて相手の手につられずに広く盤面を見られるようになることがわかった。2つ目の実験では、アマチュア中級者(級位程度)の被験者から上級者(五段程度)の被験者に対して次の一手課題を与え、どのように思考するのかを視線と発話データを分析した。この結果から、上級者ほど盤面を広く見る傾向が見られた。一方、先行研究から、将棋では局面認識の過程では上級者ほどあまり広く盤面を見ずに思考していることがわかっている。このことは、囲碁と将棋のゲームとしての違いを表わしていると考えられる。In this research, we performed two cognitive science experiments on the topic of the game of Go. In the 1st experiment, amateur beginners' subject learned using Go-software for beginner, and analyzed the eye tracking data and verbal protocol data in the learning process. As a result, it turned out that player can see widely the board, as who made progress. In the 2nd experiment, the next move problems are given for subjects from amateur intermediate level player to amateur expert player and the eye tracking data and verbal protocol data were analyzed. This result also showed that the players see the board widely, so that they became an expert. On the other hand, the related researches show that the expert player of Shogi thought without seeing the board not much widely. This results are considered to express the difference as a game of Go and Shogi.