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奈良先端科学技術大学院大学 小山 正樹 先生 よりの ご紹介 斎藤康己 松原 仁 |
| 「イントロ」 |
| はじめに チェス、将棋、囲碁などのゲームは初心者、アマチュア、プロの間に厳然としたスキルの差が存在し\footnote{囲碁ではプロの初段よりもアマチュアのトップクラスの方が強いとも言われる。} 、高度なスキルレベルに到達するためには長年の修練を必要とする。これらのゲームがハノイの塔などと違って知識集約的と言われる所以である。 人工知能の分野では、これらのゲームを実際にプレイする強いプログラムを作ろうという動機からさまざまな工夫が凝らされてきた。その結果、チェス・プログラムは世界チャンピオンの域に達し、将棋も徐々に強くなりつつあるが、囲碁はまだまだというのが現状である。チェスに関しては初期に認知科学的な研究がいくつかなされたが、 [1][2][3] 最近はあまり見られない。将棋、囲碁に関しては、ほとんど認知科学的な研究がないというのがこれまでの状況であった。ところが最近、人工知能の分野に刺激されて将棋や囲碁などの認知科学的な研究への関心が高まりつつある [4][5]。そこで、このような現状を踏まえ、数少ないゲームの認知科学研究者を一同に集めて、現在の研究状況を紹介し、方法論を吟味し、将来の研究を展望するためのワークショップを企画することにした。 本ワークショップでは： 知識集約的な課題を人間がどのようにして効率よく行なっているか？ 大量の知識がどのようにして学習され、どのようにして構造化されているか？ エキスパートの知識は知覚レベルの知識と言語レベルの知識に大きく分けられると思われるが、それらはどのように関連しているのか？ これらのゲームでは最善手を常に打つのが理想であるが、一般には相手に応じて打ち方を変えることも多い。そのような場合には相手モデルが重要な役割を果たす。この相手モデルはどのようにして形成され、ゲームの最中にどのようにして更新されて行くのか？ など、ゲームにおける認知活動に関して幅広い議論を行い、人工知能研究者なども招いて、人間の知と機械の知の差を浮き彫りにするようなワークショップとしたい。 |