著者
伊藤 毅志 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.2004, no.64, pp.9-15, 2004-06-18
被引用文献数
6

将棋の熟達者は、どのように将棋を捉えているのだろうか?我々は、これまで、将棋を題材にして、伝統的な認知科学的手法で研究を行ってきた。その結果、棋力の違う被験者間で、認知的な違いが明らかになってきた。しかし、熟達者が具体的にどのようにその卓越したパフォーマンスを示すことができるのかは不明な点が多い。本研究では、将棋トッププロ棋士である羽生善治氏に対して行ったインタビューの発話データから、将棋の熟達者の思考過程、認知過程、学習過程について新しい知見を得ることができた。本稿では、その詳細について述べる。How does the expert player recognize Shogi? We have so far researched by the traditional cognitive science method on the theme of Shogi. As the result, the cognitive difference has become clear among the subjects from whom Shogi skill is different. However, it isn't clear how an expert player can show the advanced performance concretely. In this research, we could acquire some new knowledge about the thinking process, a cognitive process, and a learning process of the expert player of Shogi from the verbal data of the interview held to Mr. Yoshiharu Habu who is a top professional player of Shogi. We give the details in this paper.
著者
松原 仁
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.28, 2014

「きまぐれ人工知能 作家ですのよ」のプロジェクトでは星新一らしいショートショートをコンピュータに自動生成させることを目指している。。扱っているテーマ、出てくる単語、文体、落ちのパターンなどさまざまな要素が星新一らしさに関係していると考えられる。本稿ではショートショートが星新一らしいというのはどういうことか、いくつかの観点から考察する。
著者
松原 仁
雑誌
情報処理
巻号頁・発行日
vol.56, no.11, pp.1054-1055, 2015-10-15
著者
松原 仁
出版者
日本認知科学会
雑誌
認知科学 (ISSN:13417924)
巻号頁・発行日
pp.2020.001, (Released:2020-05-15)
参考文献数
12

In this paper we consider the relationship between artificial intelligence and cognitive science. The aim of artificial intelligence was to understand human intelligence constructively and the aim of cognitive science was to understand human intelligence analytically. Recent advances in artificial intelligence have made it possible to realize intelligence by computers so far, though still far inferior to humans. From now the aim of artificial intelligence should be to understand general intelligence constructively and the aim of cognitive science should be to understand general intelligence analytically. I discuss in this paper the relationship between artificial intelligence and cognitive science using the example of our research themes: the frame problem, games, and Haiku.
著者
伊藤 毅志 松原 仁 ライエルグリンベルゲン
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌
情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
巻号頁・発行日
vol.43, no.10, pp.2998-3011, 2002-10-15
参考文献数
10
被引用文献数
14

人間の問題解決の認知過程については数多くの研究が行われてきた.ゲームおよびゲーム理論は昔から人間の問題解決行動の研究において重要な役割を演じてきた.認知研究の題材にゲームを用いることの利点は,ゲームが良定義問題で対戦による評価が容易なことである.チェスで最もよく知られた認知実験は局面の記憶に関するものでDe Grootによって行われた.この研究を継いだSimonとChaseはチャンクという概念を用いてエキスパートの認知能力を説明した.チャンクは一種の情報のかたまりで,チェスでいうとチェス盤上の典型的な駒の配置パターンのかたまりをチャンクと呼んでいる.彼らは強いプレイヤは弱いプレイヤよりも広い配置パターンをチャンクとして記憶していることを示した.将棋の認知研究の第1歩として,我々はまずチェスで行われた認知実験を追試してみることにした.チェスと将棋には認識の点からいくつかの違いがあるので,この追試実験を一度は実施することが必要だと考えた.本論文では将棋を対象とした時間無制限と時間制限の記憶実験を行った.強いプレイヤが弱いプレイヤより成績が良いこと,すなわち広い配置パターンをチャンクとして記憶しているというチェスとほぼ同様の結果が得られた.In the past, there have been numerous studies into the cognitive processes involved in human problem solving. From the start, games and game theory have played an important role in the study of human problem solving behavior. The advantage of using games for the study of cognitive behavior is that games provide a complex but well-defined problem in which evaluation of results is relatively easy. In chess, one of the most well-known cognitive experiments was the study by De Groot on memorizing positions. As a follow-up to De Groot's work, Chase and Simon introduced the theory of chunking to explain why expert game players perform so well on memory tasks. Chunking is the process of dividing a chess position into smaller parts that have meaning. Chase and Simon showed that stronger players have bigger chunks of chess knowledge than weaker players. As a first step in our cognitive study of Shogi, we repeated some experiments that were conducted in chess. We felt that repeating these experiments was necessary as there are some important differences between chess and Shogi from perceptual point of view (for example, shogi has a 9×9 board with all squares having the same color, shogi pieces are two-dimensional and in shogi captured pieces remain part of the game). Because of these differences, it could not be assumed that the results for chess would carry over to shogi. In this paper we give the experimental results of memory tasks in shogi, both with and without a time limit. Our results were similar to the ones obtained in chess. As in chess, there is a correlation between playing strength and the performance on the memory tasks. From this we can draw a similar conclusion for shogi as for chess: stronger players have bigger chunks of shogi knowledge than weaker players.
著者
松原 仁
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 第28回全国大会(2014)
巻号頁・発行日
pp.1C2OS14a1, 2014 (Released:2018-07-30)

「きまぐれ人工知能 作家ですのよ」のプロジェクトでは星新一らしいショートショートをコンピュータに自動生成させることを目指している。。扱っているテーマ、出てくる単語、文体、落ちのパターンなどさまざまな要素が星新一らしさに関係していると考えられる。本稿ではショートショートが星新一らしいというのはどういうことか、いくつかの観点から考察する。
著者
村瀬 芳生 松原 仁 平賀 譲
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌
情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
巻号頁・発行日
vol.39, no.3, pp.567-574, 1998-03-15
被引用文献数
2

本研究ではパズル「倉庫番」の問題を自動作成するプログラムを作成した.プログラムは,問題の作成,解答,評価の3つのルーチンからなる.作成ルーチンは乱数を使ってできるだけ効率良く問題を作成し,解答ルーチンは作成されたものを幅優先探索によって解く.評価ルーチンでは,ここまでに得られたデータをもとに問題のおもしろさを評価する.この3つのフェーズを繰り返し,評価の低いものを捨て,おもしろい問題を残すことを試みた.その結果,残った中にはつまらない問題も含まれてはいるものの,難解なものを含めパズルとして成り立つ問題を創作することができた.人工知能において,コンピュータによる作品の自動作成は興味深い研究テーマである.本研究はその試みの1つとして位置付けられる.This paper describes a program that generates Sokoban problems automatically.Sokoban is a one-player puzzle invented in Japan.The rule is simple,but advanced problems are difficult to solve and very interesting for players.The program consists of three stages:generation,solving,and evaluation.The candidates for problems are generated randomly from a prototype and three templates.Unsolvable candidates are removed by the Sokoban solver.Finally trivial or uninteresting candidates are removed by the evaluator.Some problems that the program generated are judged good by human experts.Our work can be characterized as an attempt to pursue creative tasks on computers,which is increasingly becoming an important target in AI.
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

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。
著者
松原 仁
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能 (ISSN:21882266)
巻号頁・発行日
vol.31, no.3, pp.433-434, 2016-05-01 (Released:2020-09-29)