「テーブルトップゲームを記述するための概念モデルの開発」という論文。これ読んでみたい◆情報学広場：情報処理学会電子図書館 https://t.co/uDiRsgvduL

人間の助言ではなく、学習もひっくるめてすべてコンピュータ側でAIを育てよう、それを不完全情報ゲームで…と思い至るのはそりゃそうだ◆多人数不完全情報ゲームにおける仮想自己対戦を用いた強化学習 - https://t.co/GVvXcfDhMQ

このAIができたら、対戦型のシューティングゲームで人間くさい動きをする対戦コンピュータが生まれるのかもしれない◆弾幕の認識に人間の視覚特性を取り入れたシューティングゲームAIの研究 - https://t.co/N7qgK26Swt

将棋や囲碁などの完全情報ゲームから、ゲームAIの研究は不完全情報ゲームへ移っているようで、その中でポケモンを使うのは面白い。ポケモンはパラメータてんこ盛りの対戦ツール◆ポケモン対戦に対するUCTアルゴリズムの有効性の調査 - https://t.co/NYUqeCFfxA

AIだけで打ち手を決めるのではなく、人間が助言することでより強くなる、のは過渡期の現象だろう。突拍子もない事柄に人間が対応し、よりAIの精度を高めるのが助言役の人間の役割になる？◆アドバイスを活用する協調的ゲームAI - https://t.co/T11qB7KMzl

将棋はゲームそのものよりも、将棋界や歴史の方に興味がある自分は、コンピュータ将棋界を見るのも好き。黎明期から中期まで端的にまとめられている。参考文献の点在具合も興味深い◆世界コンピュータ将棋選手権の歴史（２） - https://t.co/ZcI85B6FP2

過去から現在までの最強棋士を、棋譜からレーティングを作成する試み。羽生が最強なのは変わらず、という結果に。各世代での研究具合や熱量などの外部要因で棋士の強さは変わるとは言え、数字の迫力は強い◆将棋名人のレーティングと棋譜分析 - https://t.co/5SXvoMRSgJ

サンキュータツオが情報処理の巻頭コラムを書いている。コンピュータ分野の学会誌まで読んでいるとは。面白論文の発掘というブルーオーシャンの先行者◆情報学広場：情報処理学会電子図書館 https://t.co/sd6pTV4xFW