論文など

2017

  • Takahisa Imagawa and Tomoyuki Kaneko. Estimating the maximum expected value through upper confidence bound of likelihood. Technologies and Applications of Artificial Intelligence, Taiwan, 2017. (to appear)
  • Shanchuan Wan and Tomoyuki Kaneko. Imitation Learning for Playing Shogi Based on Generative Adversarial Networks Technologies and Applications of Artificial Intelligence, Taiwan, 2017. (to appear)
  • 今川 孝久, 金子 知適. モンテカルロ木探索における状態価値の推定方法の改善. GPW 2017 (to appear)
  • 万代 悠作, 金子 知適. 局面の組合せを用いた囲碁評価関数の学習 . GPW 2017 (to appear)
  • OH HYUNWOO, 金子 知適. GVG-AI のための Monte Carlo Tree Search の改善に関する研究. GPW 2017 (to appear)
  • 嶽 俊太郎, 金子 知適. 強化学習を用いた評価関数の作成手法の信頼性の分析. GPW 2017 (to appear)
  • 黄 柱皓, 金子 知適. Settlers of Catanにおけるマップ自動生成の研究. GPW 2017 (to appear)
  • Shanchuan Wan and Tomoyuki Kaneko. Style Transfer in Playing Shogi Based on Generative Adversarial Networks. GPW 2017 (to appear)
  • 渡辺 敬介, 金子 知適. 将棋における勾配ブースティング木を用いた評価関数. GPW 2017 (to appear)
  • 王 天鶴, 金子 知適. 人狼ゲームエージェントにおける行動選択手法の比較. GPW 2017 (to appear)
  • 藤村 悠太朗, 金子 知適. Hybrid Reward Architecture を用いたリアルタイムな意思決定の改善. GPW 2017 (to appear)
  • 「情報 第2版」東大出版会 2017 (分担執筆)

2016

  • Y. Mandai and T. Kaneko: Improved LinUCT and Its Evaluation on Incremental Random-Feature Tree, IEEE CIG 2016, pp. 1--8 (DOI: 10.1109/CIG.2016.7860440).
  • T. Imagawa and T. Kaneko: Monte Carlo Tree Search with Robust Exploration, LNCS, Computers and Games 2016. pp. 34-46. (doi: 10.1007/978-3-319-50935-8_4)
  • 万代悠作, 金子知適: 確率的勾配降下法を用いたLinUCT のスケーラビリティの改善, 情報処 理学会論文誌. 57(11), 2328 -- 2336, 2016.
  • 大森 翔太朗, 金子 知適: 将棋における棋譜から棋風を学習するための研究, 情報処理学会論文誌. 57(11), 2328 -- 2336, 2016.
  • Y. Mandai and T. Kaneko: LinUCB Applied to Monte Carlo Tree Search, Theoretical Computer Science. Volume 644, 6 September 2016, Pages 114-126. doi: 10.1016/j.tcs.2016.06.035
  • S. Omori and T. Kaneko: Learning of Evaluation Functions to Realize Playing Styles in Shogi, LNCS, PRICAI. 367-379. DOI: 10.1007/978-3-319-42911-3_31
  • 「人工知能とコンピュータ将棋」東京商工会議所 7/15(金)
  • Machine Learning of Evaluation Functions and Playing Styles in Shogi, TCGA, June 4, 2016 (invited talk)
  • Recent Improvements in Game Tree Search Techniques and Shogi, @NCTU, June 3, 2016 (invited talk)
  • Machine Learning of Evaluation Functions and Playing Styles in Shogi, JAIST Symposium on Game & Entertainment Technology & Its Application (Feb. 10, invited talk)
  • ゲーム木に基づく並列探索での下位局面の分担. 横山秀, 金子知適. 1--5, ゲーム・プログラミング ワークショップ 2016.
  • モンテカルロ木探索における子孫の勝敗確定時のプレイアウト結果の修正. 今川孝久, 金子知適. 13--20, ゲーム・プログラミング ワークショップ 2016. (研究奨励賞)
  • 畳み込みネットワークによる No-Limit Hold'em の研究. 黄柱皓, 金子知適. 94--99, ゲーム・プログラミング ワークショップ 2016.
  • 経験的知識と類似局面を用いた証明数探索の効率化. 島野拓也, 金子知適. 129--134, ゲーム・プログラミング ワークショップ 2016.
  • UCT における Prior knowledge と方策学習を用いた個性の実現. 渡辺順哉, 金子知適. 141--148, ゲーム・プログラミング ワークショップ 2016.

2015

  • コンピュータが将棋を学ぶと? --思考するコンピュータ,金子知適,高校生のための東大授業ライブ 学問からの挑戦,教養学部編,東京大学出版会 pp. 82-96
  • 将棋の棋譜の指し手から意図を読みとる 情報学環紀要 89, pp. 119--122, 2015
  • コンピュータ将棋はなぜ強いのか -その技術と進歩- 2015 年自然科学研究教育センター・シンポジウム (慶應義塾大学 自然科学研究教育センター) 知能とは何か 2015年09月26日 (土) 13:00-17:00
  • T. Imagawa and T. Kaneko: Enhancements in Monte Carlo Tree Search Algorithms for Biased Game Trees, the 2015 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG 2015), 43-50. DOI:10.1109/CIG.2015.7317924
  • S. Takeuchi and T. Kaneko: Estimating Ratings of Computer Players by the Evaluation Scores and Principal Variations in Shogi, 2nd International Conference on Computational Science and Intelligence (ACIT-CSI), 85-90, 2015
  • S. Yokoyama, T. Kaneko, and T. Tetsuro: Parameter-Free Tree Style Pipeline in Asynchronous Parallel Game-Tree Search, The 14th International Conference on Advances in Computer and Games, LNCS, (210-222)
  • Y. Mandai and T. Kaneko: LinUCB Applied to Monte Carlo Tree Search, The 14th International Conference on Advances in Computer and Games, LNCS, (41-52)
  • 渡辺順哉, 美添 一樹, 金子 知適: モンテカルロ木探索を統合したプレイアウト方策の最適化, 第20回ゲームプログラミングワークショップ, 5-11 (2015) (研究奨励賞受賞)
  • 横山秀, 金子知適: 評価値を用いて展開制御したゲーム木に基づく並列探索, 第20回ゲームプログラミングワークショップ, 46-53 (2015)
  • 万代悠作, 金子知適: 囲碁における LinUCT の性能評価, 第20回ゲームプログラミングワークショップ, 107-112 (2015)
  • 大森 翔太朗, 金子 知適: 将棋における棋風を学習するための棋譜分析の取り組み, 第20回ゲームプログラミングワークショップ, 32-39 (2015)
  • 島野 拓也, 金子 知適: 証明数と経験的知識を用いた探索の効率化, 第20回ゲームプログラミングワークショップ, 107-112 (2015)
  • 大森 翔太朗, 金子 知適: 機械学習を用いた将棋における棋風の学習の研究, 情報処理学会研究報告,2015-GI-34(6),1-7 (2015-06-27)

2014

CSA貢献賞受賞
  • 一流プロ棋士と対等に渡り合える将棋プログラムを開発 「第2回電王戦」で注目を集める「GPS将棋」の開発者に聞く
    ニュートン 12月号 2013 pp. 116-119 (インタビュー)
  • 局面の局所的な類似性を利用したモンテカルロ木探索の効率化
    志水 翔, 金子 知適. ゲームプログラミングワークショップ 2013, 130--133
  • 難しさが手番で異なる局面でのモンテカルロ木探索の性能の改善
    今川 孝久, 金子 知適 ゲームプログラミングワークショップ 2013, 162--169
  • 局面の局所的な類似性を利用したモンテカルロ木探索の効率化
    志水 翔,金子知適. 2013-GI-29 (1) 1--7.
  • Kunihito Hoki, Tomoyuki Kaneko, Daisaku Yokoyama, Takuya Obata, Hiroshi Yamashita, Yoshimasa Tsuruoka, and Takeshi Ito: Distributed-Shogi-System Akara 2010 and its Demonstration, The International Association for Computer and Information Science (ACIS), International Journal of Computer & Information Science, 14(2), 55-63, December 2013.
  • A System-Design Outline of the Distributed-Shogi-System Akara 2010
    K. Hoki, T. Kaneko, D. Yokoyama, T. Obata, H. Yamashita, Y. Tsuruoka, T. Ito. 14th ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD), 466-471, 2013
  • 多数の計算機を活用したゲーム木探索技術の進歩 --三浦弘行八段とGPS将棋 との対局を振り返って-- (特集: 現役プロ棋士に勝ち越したコンピュータ将棋 --第2回電王戦,第23回世界コンピュータ将棋選手権速報--)
    金子 知適, 田中 哲朗. 情報処理 Vol. 54, No. 9, 914--922.
  • Parallel Dovetailing and Its Application to Depth-First Proof-Number Search.
    Kunihito Hoki, Tomoyuki Kaneko, Akihiro Kishimoto and Takeshi Ito. ICGA Journal, 36(1), 22--36, 2013 (2013 ICGA Journal Award)
  • 日経パソコン2013年7月22日 「人間を支援する人工知能を」 pp. 6-7 (取材) 9/17 将棋ソフトで棋士破る「人間を支援する人工知能を」 (nikkeibp.co.jp)
  • 6/27 ITPro 世界を元気にする100人「人間から学び、人間を支援する人工知能を」 (取材)
  • 6/20 公立はこだて未来大学特別講演「ここまで来たコンピュータ将棋」松原仁 金子知適
  • 5/18 土 読売新聞 朝刊11面 (取材)
  • 5/1 水 東京新聞 朝刊 3面 (取材)
  • 1/10 富士通 ステークホルダーダイアログ「多様性と人材育成

2010

情報処理学会創立50周年記念事業 将棋プロジェクト
  • 局面の情報を利用した,静止探索中の動的手生成
    竹内 聖悟, 金子 知適, 山口 和紀. 第14回ゲーム・プログラミングワークショップ, 156--161. 2009.
  • コンピュータ将棋を用いた棋譜の自動解説と評価 (pdf)
    金子 知適. 第14回ゲーム・プログラミングワークショップ, 1--9. 2009.
  • コンピュータ将棋の新しい波 : 3.最近のコンピュータ将棋の技術背景とGPS将棋
    金子知適, 情報処理 50 (9) 878-886 (2009)
  • 電子情報 通信学会東京支部講演会 「コンピュータ将棋・囲碁の最新動向」 金子担当分資料 (後日の調整あり)
  • 棋譜から学ぶ将棋プログラム
    金子知適, 情報処理 50 (7) 675 (2009)
  • コンピュータ将棋とコンピュータ囲碁の最近の進歩 物理教室談話会 2009/06/23
  • An Introduction to OSL (CSA例会資料)

2008

2007

  • 駒の関係を利用した将棋の評価関数の学習
    金子 知適,田中 哲朗,山口 和紀,川合 慧,情報処理学会論文誌 Vol. 48 No. 11 (2007) pp. 3438--3445
    平成20年度論文賞受賞
  • 勝率に基づく評価関数の評価と最適化
    竹内 聖悟,金子 知適,林 芳樹,山口 和紀,川合 慧,情報処理学会論文誌 Vol. 48 No. 11 (2007) pp. 3446--3454
  • 証明数と反証数を用いたλ 探索
    副田俊介、美添一樹、岸本章宏、金子知適、田中哲朗、マーティンミュラー. 情報処理学会論文誌 Vol. 48 No. 11 (2007) pp. 3455--3462
  • 兄弟節点の比較に基づく評価関数の調整. (誤字修正版)
    金子 知適, 第12回ゲーム・プログラミングワークショップ, 9-16. 2007.
  • 情報量に基づく探索制御手法 -- チェスにおけるSingular Extensionへの応用 --.
    竹内 聖悟,金子 知適,山口 和紀. 第12回ゲーム・プログラミングワークショップ, 52-59. 2007.
  • DFUCTの囲碁への応用について.
    吉本 晴洋, 岸本 章宏, 金子 知適, 美添 一樹. 第12回ゲーム・プログラミングワークショップ, 30-35. 2007.
  • Visualization and Adjustment of Evaluation Functions Based on Evaluation Values and Win Probability
    S. Takeuchi, T. Kaneko, K. Yamaguchi and S. Kawai, AAAI07, pages 858-863, 2007.

2006

  • 「情報」東大出版会 2006 (分担執筆)
  • C/C++ 教育用プログラミング言語に関するワークショップ2006報告集 12-16
  • ゲーム情報学とゲーム情報学研究会
    金子知適, 情報処理 47(12) 1378--1379 (2006)
  • Dual Lambda Search and Shogi Endgames
    S. Soeda, T. Kaneko, T. Tanaka. Advances in Computer Games (2006) Springer-Verlag LNCS 4250, pages 126-139.
  • 勝率と評価値の歪みに基づく評価関数調整法 --将棋における進行度差の評価--
     竹内聖悟,林芳樹,金子知適,川合慧, 第11回ゲーム・プログラミング ワークショップ (2006) pp. 56--63
  • H. Yoshimoto, K. Yoshizoe, T. Kaneko, A. Kishimoto, and K. Taura: Monte Carlo Go Has a Way to Go, Twenty-First National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-06), pages 1070-1075, 2006
  • 公立はこだて未来大学 講演会 2006/1/30 「ゲームプログラミングにおける機械学習

2005

コンピュータ将棋対局場 (@wdoor) 運用開始
  • 新規節点で深さ優先探索を利用するdf-pnアルゴリズム
    金子知適,田中哲朗,山口和紀,川合慧, 第10回ゲーム・プログラミング ワークショップ (2005) pp. 1--8
  • Enhancement of Dual Lambda Search
    S. Soeda, T. Kaneko, T. Tanaka. The 10th Game Programming Workshop (2005) pp. 150--153
  • 「将棋におけるProbCut の静止探索への応用」
    竹内聖悟, 金子知適, 川合慧, 情報処理学会研究報告, 2005-GI-14, Vol. 2005, No. 14, pp.9-15 (2005)

2004

  • 詰将棋におけるdfpn+探索のための,展開後の証明数と反証数を予測する評価関数
    金子 知適,田中 哲朗,山口 和紀,川合 慧, 第9回ゲーム・プログラミング ワークショップ (2004) pp. 14--21
  • 棋譜に基づく詰めろの指標
    竹内 聖悟,金子 知適,川合 慧, 第9回ゲーム・プログラミング ワークショップ (2004) pp. 48--53
  • Towards Evaluation of Shogi Endgames with Speed of Attack
    S. Soeda, T. Kaneko, T. Tanaka. The 9th Game Programming Workshop (2004) pp. 125-128
  • 学生による授業評価に基づいた図形科学講義の分析
    鈴木 賢次郎,横山 ゆりか,加藤 道夫,金子 知適,安達 裕之,山口 泰,高橋 成雄,図学研究.38(3), 9-15. 2004.
  • 倉庫番における部分マップの組合せに基づく手詰り判定手法
    小田原 大,金子 知適,川合 慧, 第12回 ゲーム情報学研究会 (2004) pp. 33-40
  • 効率的な詰将棋探索のための評価関数
    金子 知適,田中 哲朗,山口 和紀,川合 慧, 第11回 ゲーム情報学研究会 (2004) pp. 3-8

2003

GPS将棋開発開始

2002-

  • ゲームプログラムのためのパターン型評価関数の自動生成法
    金子 知適, 山口 和紀, 川合 慧, 情報処理学会論文誌 43-10 (2002) pp. 3040-3047
  • 述語論理で表された特徴関数の,ネットワーク型局面評価器への自動変換
    金子 知適, 山口 和紀, 川合 慧, 電子情報通信学会論文誌 J85-D-I-11 (2002) pp. 1074-1082
  • Pattern Selection Problem for Automatically Generating Evaluation Functions For General Game Player, T. Kaneko, K. Yamaguchi and S. Kawai, The Seventh Game Programming Workshop (IPSJ Symposium Series) 17 (2002) pp. 28-35
  • T. Kaneko, K. Yamaguchi and S. Kawai. Automatic Feature Construction and Optimization for General Game Player, Proceedings of Game Programming Workshop 2001 (GPW2001), pp. 25-32, Hakone, Japan, October 2001.
    gzipped postscript | pdf
  • T. Kaneko, K. Yamaguchi and S. Kawai. Compiling Logical Features into Specialized State-Evaluators by Partial Evaluation, Boolean Tables and Incremental Calculation. Proceedings of the 6th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI2000), Springer LNAI 1886, pages 72-82, Melbourne, Australia, August/September 2000.
    gzipped postscript | pdf © Springer-Verlag

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金子 知適 kaneko@graco.c.u-tokyo.ac.jp