不完全情報ゲームに関する講演を聴きに行ってきました
さて。一緒に行ったサークルの人に聞いたのですが、この方その筋ではかなり有名な方なんですね。なんか、ぷちサイン会が・・・。
それはさておき。話の内容としては期待していた（？）ようなゲーム全体のモデル化といったはなしではなくて、ゲームの一部を切り取ったサブタスクが、人間より有意に正確に解けるよというはなし。具体的には、字牌待ちか否か。自身が有名な方なので、Web 上で有志を募ってデータを作っているようだ。データの使い方がおもしろいんだが、こうして作ったデータを教師データとして使うのではなくて、これよりヒューリスティックスの方が精度高いよという議論。実験の設定とか評価方法とかにイマイチ感があったので突っ込んでおいたんだが、もう少し学会なんかで議論すれば視点も広がるんじゃないのかなぁ。
もう１つのブリッジのはなしがなかなか興味深い。そもそもルール知らなかったんですけどね！ 以下、おもしろかったメモ。
- ベッドするとき、相手の戦略をモデル化するんだが、モデル化された相手の中に自分のモデルがあって、それが再帰的にできているようにモデル化する
- 不完全情報でも game tree を作る。不完全な部分は確率的に振る舞わせて、状態をサンプリングしてから min-max
- min-max するとき、どの state をサンプリングしたか相手はわからないので、各手でサンプリングし直さないといけない
はなしとしてはおもしろい。不完全な情報に対して min-max して意味あるのかと思ったが、ちょっとわからない。サンプリングの仕方が肝だなという直感はある。評価は依然大変そうだ。
