ゲームAI：探索・評価・学習
AIが手を選ぶ方法と、ゲームの解明を区別する。
ゲーム木
現在の局面から合法手と応答を枝として展開する。終局まで読めれば勝敗を使えるが、大きなゲームでは全てを展開しにくい。
評価関数
途中の局面の有利さを推定する。駒の数や位置、学習した特徴などを使うが、評価値は勝利の数学的保証とは限らない。
探索と学習
探索の深さや候補の選び方を工夫し、対局データや自己対局から判断を改善する方法がある。ルールを知っていることと最善手が分かることは異なる。
解明されたゲーム
コネクトフォーなどの解明は、標準ルールにおける初期局面の結論を示す。強い相手に勝ったという実験結果と、全応答を覆う証明を区別する。
確認問題
このゲームや仕組みを説明するとき、最初にどの条件を確認するか。
解答と考え方を見る
参加者、合法手、公開情報、偶然の有無、終了・勝敗の条件を確認する。
参考資料・次に読む資料
- UC Berkeley CS188：Minimax対戦相手も最善手を選ぶと考えてゲーム木を評価する方法。
- Victor Allis：A Knowledge-based Approach of Connect-Four標準7列×6段のコネクトフォーを先手勝ちと示した1988年の修士論文。
資料確認日：2026-11-06。