質問: 機械学習の初心者です。 ボードゲームのAIを作ってみたいと思っております。こちらで紹介されているような、バッチ学習でニューラルネットワークを用いた強化学習をやってみようと考えております。 この時に、フィールドのサイズは可変でもよろしいのでしょうか。 例えば、対局データは4×5とか10×10などの様々なフィールドサイズの時の対局データを用意し、これらのデータを用いて学習させると、さまざまなフィールドサイズに対応した評価関数は得られるのでしょうか。 私は、ニューラルネットワークを用いた学習では、勝てるようにネットワークを調整していくのだから、フィールドサイズは関係ないと考えております。 ただ、オセロの実装で、フィールドサイズによってニューラルネットワークをわけていたのを見かけたので、質問致しました。 よろしくお願い致します。
回答: フィールドサイズが異なるとそもそも得られる最終結果が異なります。 例えば三目並べは、3×3のサイズであれば引き分け確定(両者最善手の場合)なのですが、4×4にしただけで先手必勝(3手目で先手が両側空きの2連を必ず作ることができる)になります。 なので、フィールドサイズを可変させてみないと、そもそもゲームとして成立しない可能性もあるでしょう。 五目並べは先手必勝ですが、先手側に禁じ手(三三、四四)を設定することでゲームとして成立させようとしたのが連珠になります。それでも先手必勝であることが分かっており、開幕時の手を制限するなどして競技として成立させているくらいです。