説明可能な麻雀AIに向けた2段階Dual-LoRAを用いたニューロシンボリック指示学習

近年の麻雀AIは超人的な強さを実現したが，その判断過程はブラックボックスであり教育的価値が低い．本研究では，麻雀の「何切る」問題に対し，判断根拠を言語化する説明可能なニューロシンボリックAINeSy-Mahjongを提案する．本手法では，意思決定と推論を分離する2段階Dual-LoRAと，客観的指標を注入するシンボリック計算機の導入により，LLMにおける幻覚と破滅的忘却を抑制した．天鳳の高段位データを用いた実験の結果，7B規模のモデルで商用LLMを凌駕する説明品質と決定精度を達成した．