JP2021018819A - ディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービスシステム及びサービス方法 - Google Patents
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Abstract
Description
まず、端末機100は、囲碁ゲームサービスの提供を受けようとするユーザの端末機である。また、端末機100は、様々な作業を行うアプリケーションを実行するためにユーザが使用する1つ以上のコンピュータまたは他の電子装置である。例えば、コンピュータ、ラップトップコンピュータ、スマートフォン、モバイル電話機、PDA、タブレットPC、あるいは囲碁サーバ200と通信するように動作可能な任意の他のデバイスを備える。ただし、これに限定されるものではなく、端末機100は、様々なマシン上で実行され、複数のメモリ内に格納された命令語を解釈して実行するプロセッシングロジックを備え、外部入力/出力デバイス上にグラフィックユーザインターフェース(GUI)のためのグラフィック情報をディスプレイするプロセスなどのように、様々なその他の要素を含むことができる。さらに、端末機100は、入力装置(例えば、マウス、キーボード、タッチ感知表面等)及び出力装置(例えば、ディスプレイ装置、モニタ、スクリーン等)に接続されることができる。端末機100により実行されるアプリケーションは、ゲームアプリケーション、ウェブブラウザ、ウェブブラウザで動作するウェブアプリケーション、ワードプロセッサ、メディアプレイヤ、スプレッドシート、イメージプロセッサ、保安ソフトウェア、またはその他のものを含むことができる。
囲碁サーバ200が提供する囲碁ゲームサービスは、囲碁サーバ200が提供する仮像のコンピュータユーザと実際ユーザとが共にゲームに参加する形態で構成されることができる。これは、ユーザ側端末機100上で実現される囲碁ゲーム環境で1つの実際ユーザと1つのコンピュータユーザとが共にゲームをプレイする。他の側面において、囲碁サーバ200が提供する囲碁ゲームサービスは、複数のユーザ側デバイスが参加して囲碁ゲームがプレイされる形態で構成されることもできる。
着手モデルサーバ300は、別のクラウドサーバやコンピュータ装置を備えることができる。また、着手モデルサーバ300は、端末機100のプロセッサまたは囲碁サーバ200のデータ処理部に設けられたニューラルネットワークシステムでありうるが、以下において着手モデルサーバ300は、端末機100または囲碁サーバ200とは別の装置として説明する。
形勢判断モデルサーバ400は、別のクラウドサーバやコンピュータ装置を備えることができる。また、形勢判断モデルサーバ400は、端末機100のプロセッサまたは囲碁サーバ200のデータ処理部に設けられたニューラルネットワークシステムでありうるが、以下において形勢判断モデルサーバ400は、端末機100または囲碁サーバ200とは別の装置として説明する。
図2は、本発明の実施形態に係るディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービスにおいて人工知能コンピュータの着手のための着手モデルサーバ300の着手モデル構造を説明するための図であり、図3は、着手モデルの政策による着手点に対する移動確率分布を説明するための図であり、図4は、着手モデルの着手点に対する価値と訪問回数を説明するための図であり、図5は、着手モデルが探索部のパイプラインに沿って着手する過程を説明するための図である。
図6は、本発明の実施形態に係るディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービスの形勢判断機能を提供する画面を見せる例示図であり、図7は、本発明の形勢判断モデルサーバ400の形勢判断モデル構造を説明するための図であり、図8は、本発明の形勢判断モデルの複数のブロックからなるニューラルネットワーク構造のうち、1つのブロックを説明するための図である。
200 囲碁サーバ
300 着手モデルサーバ
310 探索部
320 セルフプレイ部
330 着手ニューラルネットワーク
400 形勢判断モデルサーバ
410 形勢判断ニューラルネットワーク
420 入力特徴抽出部
430 正解ラベル生成部
Claims (14)
- ユーザが端末機を介して囲碁ゲームを要請し、囲碁対局中、形勢判断を要請することに応答して囲碁ゲームサービスと形勢判断を提供する囲碁サーバと、
前記囲碁サーバの着手要請に応答して前記ユーザと囲碁対局を進行する着手モデルサーバと、
前記囲碁サーバから伝達された複数の棋譜情報を基に前記ユーザの形勢判断要請に対応する形勢判断を行う形勢判断モデルサーバと、
を備え、
前記形勢判断モデルサーバは、
前記囲碁サーバから伝達された複数の棋譜情報を格納する格納部と、
前記囲碁サーバからユーザが要請した形勢判断要請を受信し、形勢判断を前記囲碁サーバに提供する通信部と、
前記格納部から形勢判断モデルを読み込んで前記形勢判断モデルの学習を行い、前記学習された形勢判断モデルを用いて碁盤状態の形勢を判断するプロセッサと、
を備え、
前記形勢判断モデルは、
前記複数の棋譜情報から第1碁盤状態に関する入力特徴を抽出する入力特徴抽出部と、
前記抽出された入力特徴を基に現在進行中である対局の第2碁盤状態でヨセをすることができる正解ラベルを生成する正解ラベル生成部と、
前記抽出された入力特徴に対する入力データが前記正解ラベルに対するターゲットデータと同じになるように、前記形勢判断モデルを学習させる形勢判断ニューラルネットワークと、
を備えるディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービスシステム。 - 前記正解ラベルは、前記第2碁盤状態で交差点等に対して−1から+1までの数値で表示された形勢値である(ただし、形勢値は定数)請求項1に記載のディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービスシステム。
- 前記正解ラベルは、前記第2碁盤状態でヨセのために地の境界が明確になるようにする第1の前処理と、
前記第1の前処理で地の境界内に配置され、地の区分に不要な石を除去する第2の前処理を行って取得された請求項1に記載のディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービスシステム。 - 前記正解ラベルは、前記第2の前処理で前記第2碁盤状態の各交差点を−1、0、または+1のうち、いずれか1つの数値からなる形勢値に変更する第3の前処理を介して取得される請求項3に記載のディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービスシステム。
- 前記第3の前処理は、前記第2の前処理状態で所定の交差点で自分の石が配置されれば0、自分の地領域であれば+1、相手の石が配置されれば0、相手の地領域であれば−1に対応した形勢値に変更する請求項4に記載のディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービスシステム。
- 前記第3の前処理は、前記第2の前処理状態で所定の交差点で自分の石が配置されれば0、自分の地領域であれば+1、相手の石が配置されれば0、相手の地領域であれば−1、関または駄目であれば0に対応した形勢値に変更する請求項4に記載のディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービスシステム。
- 前記形勢判断ニューラルネットワークは、複数のレシデュアルブロックを含み、前記複数のレシデュアルブロックの各々は、コンボリューションレイヤ、一括正規化レイヤ、Relu活性化関数レイヤ、スキップコネクションを含む請求項1に記載のディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービスシステム。
- 前記形勢判断ニューラルネットワークは、下記の数式による形勢判断損失Lpreを用いてトレーニングする請求項2に記載のディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービスシステム。
- 前記入力特徴は、前記第1碁盤状態で黒プレイヤの最近の8手に対する石の位置情報と白プレイヤの最近の8手に対する石の位置情報と、現在プレイヤが黒であるか白であるかに対する順序情報を含む請求項1に記載のディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービスシステム。
- 通信部、形勢判断モデルが格納された格納部、前記形勢判断モデルを駆動するプロセッサを備える形勢判断モデルサーバにより碁盤状態の形勢を判断するディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービス方法において、
前記通信部が複数の棋譜を受信するステップと、
前記プロセッサが前記形勢判断モデルの入力特徴抽出部を利用して前記複数の棋譜の第1碁盤状態に関する入力特徴を抽出するステップと、
前記プロセッサが前記形勢判断モデルの正解ラベル生成部を利用して前記入力特徴に基づいて現在進行中である対局の第2碁盤状態でヨセをすることができる正解ラベルを生成するステップと、
前記プロセッサが、前記入力特徴に対する入力データが前記正解ラベルに対するターゲットデータと同じになるように前記形勢判断モデルをトレーニングするステップと、
前記プロセッサがトレーニングを完了して形勢判断モデルを構築するステップと、
前記プロセッサが前記トレーニングされた形勢判断モデルを用いて形勢判断が必要な第2碁盤状態が入力されれば、前記第2碁盤状態の交差点に対する形勢値を生成する形勢判断を行うステップとを含み、
前記正解ラベルを生成するステップは、
前記第2碁盤状態でヨセのために地の境界が明確になるようにする第1の前処理状態を生成する第1の前処理ステップと、
前記第1の前処理状態で地の境界内に配置され、地の区分に不要な石を除去して第2の前処理状態を生成する第2の前処理ステップと、
前記第2の前処理状態で前記第2碁盤状態の各交差点を−1、0、または+1のうち、いずれか1つの数値からなる形勢値に変更する第3の前処理状態を生成する第3の前処理ステップと、
を含むことを特徴とするディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービス方法。 - 前記第3の前処理ステップは、前記第2の前処理状態で所定の交差点で自分の石が配置されれば0、自分の地領域であれば+1、相手の石が配置されれば0、相手の地領域であれば−1に対応した形勢値に変更することを特徴とする請求項10に記載のディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービス方法。
- 前記第3の前処理ステップは、前記第2の前処理状態で所定の交差点で自分の石が配置されれば0、自分の地領域であれば+1、相手の石が配置されれば0、相手の地領域であれば−1、関または駄目であれば0に対応した形勢値に変更することを特徴とする請求項10に記載のディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービス方法。
- 前記形勢判断モデルをトレーニングするステップ、下記の数式による形勢判断損失Lpreを用いてトレーニングする請求項10に記載のディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービス方法。
- 前記入力特徴は、前記第1碁盤状態で黒プレイヤの最近の8手に対する石の位置情報と白プレイヤの最近の8手に対する石の位置情報と、現在プレイヤが黒であるか白であるかに対する順序情報を含む請求項10に記載のディープラーニングに基づく囲碁ゲームサービス方法。
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