オセロの必勝法をAIで解説！最善手と評価値の調べ方

オセロのAIを活用することで強くなれる最大の理由は、最善手がわかることです。

AIは過去の対局や定石からシミュレートして最善手を導き出すことができます。

また、AIやソフトを使うことで評価値を調べることもできます。

オセロ上級者は評価値をもとに戦法を考えたり次の一手を考えています。

しかし、評価値を全て暗記することは不可能であり、10の60乗も存在する手数を全て覚えることはできないと言われています。

オセロのAIを使用できるソフトをご紹介します。

その中でも、EgaroucidというAIがwebブラウザやフリーソフトで提供されています。

Egaroucidを使えば、最善手や評価値を覚えながらオセロをプレイすることができます。

オセロの上達に役立つツールとして、Egaroucidを試してみてください。

この記事は、オセロの解析手法について説明しています。

提案手法のポイントは、生真面目に計算しては途方もない時間がかかることを、「多分こうなるからそういうことにしてとりあえず話を進めよう」という考えを用いることで、現実的な時間で終わらせたという点です。

オセロを初期局面から読み切り、弱解決をすることは非常に時間がかかるため、浅い深さの探索を行い、推測した評価値を使って探索を行うことで時間の問題を解決しました。

しかし、これだけでは厳密な結果が得られないため、浅い探索で結果を推測した局面をまとめて探索し、厳密な結果を得るようにしています。

提案手法は3つの要素に分割され、8×8の通常のオセロは双方ミスをしなければ引き分けになる可能性があることがわかってきました。

オセロAIの論文では、aspiration searchという手法が使用されています。

この手法は評価値を-1から1の範囲に絞って探索することで、必勝または引き分けを求めることを簡単にするものです。

論文の著者は最初は[-3,3]の範囲で探索していましたが、後に[-1,1]の範囲に変更しました。

この論文では、オセロAIの探索アルゴリズムにおいて、36マス空きの局面から14手までの評価値を決め打ちし、その後厳密な評価値と比較する工夫がされています。

具体的には、36マス空きの評価値を「多分この値だろう」と決め打ちし、その評価値を使って探索を継続します。

そして、探索が終わった後に、決め打った評価値と厳密な評価値を比較し、一致すれば50手読みも厳密に正しいと言えます。

しかし、一致しない場合は、決め打ち探索と完全読みを交互に繰り返すことで、徐々に厳密な評価値に近づいていきます。

この工夫により、オセロAIの探索性能が向上しています。

この論文の最大の工夫は、分散メモリ環境で独立して探索できるタスクを非常に多く用意したことです。

36マス完全読みする局面は大量にあり、それぞれは互いに独立しているため、コンピュータクラスタで簡単に並列実行できます。

また、50マス空きの局面も多数存在し、これらも同様に並列実行できます。

論文では、オセロのドメイン知識と性能の良いアルゴリズムを組み合わせて、ゲーム木探索の高速化に取り組んでいます。

コンピュータオセロは、自ら指し手を選択してオセロの対局を行う能力を持つコンピュータ技術である。

現在、インターネットから無料でダウンロード可能な多くのオセロプログラムが存在し、最新のコンピュータ上で動作させた時、最強の人間のプレーヤーを容易に打ち負かすことができます。

コンピュータオセロプログラムはゲーム木を用いて全ての可能な手を探索し、探索の深さや最終配置に到達するまで続けられます。

探索速度を向上させるためには、αβ枝刈り、Negascout、MTD-f、NegaC*などの手法があります。

また、よい手の順番、置換表、選択的探索といった経験則も探索木の大きさを減らすために用いられます。

さらに、マルチプロセッサやマルチコアを利用した「並列探索」も実装されています。

評価関数の作成には、石-升表や可動性などの異なる枠組みが存在し、ゲームの異なる段階でそれぞれの位置が異なる価値を持ちます。

試合データベース中の全ての試合の全てのポジションを調べるためには、以前に探索されたポジションを記録するための置換表が使用されます。

これにより、再び探索する必要がなくなります。

探索には時間がかかりますが、一度実行すれば定石データベースの更新は容易です。

この手法では、計算した確定石の個数が真の確定石の個数以下であれば探索結果が不正確にならない枝刈りが行われます。

確定石による枝刈りは実装されておらず、開発中のオセロAIには搭載されています。

終盤の評価関数と探索を含めたAI本体の実装例も示されています。

この記事は、人工知能に関する議論や技術について幅広く触れています。

特に、人工知能が最善手を打った場合に人間が勝てない証明についての疑問が示されています。

また、オセロゲームにおける評価関数や完全読みについても詳細に述べられています。

さらに、α-β法の原理による計算量の節約や弱解決に関する議論も含まれています。

この記事は、数学的な計算を通じてオセロの最終局面数について論じています。

オセロの場合、最終局面数は10の60乗になることが指摘されており、これは非常に膨大な数であることが強調されています。

また、完全解析を行う際には、終局時の石差や勝ち負け引き分けの結果を記録したBookとして公開することが重要であると述べられています。

この記事は、C言語でのオセロ（リバーシ）のプログラム開発方法を解りやすく説明しており、初級者や初心者でも作れるオセロ実装のコツが満載です。

また、ロジステロと村上健7段リバーシ（オセロ）の対戦について触れ、コンピューターがすでに人間を超えたとされる理由について述べられています。

グーグル傘下のディープマインド社によって開発されたコンピューター囲碁プログラムのAlphaGoが、中国の世界最強とされるプロ棋士である柯潔氏との3番勝負で3戦全勝し、人間を超える実力を備えたことを証明した。

コンピューター・プログラム等の進展によって、各種のボードゲームの必勝法の解明等がどのような影響を受けるのかに大きな関心が寄せられている。

また、各種のボードゲームの先手・後手の有利性についても議論がなされており、「囲碁」については、明確に先手が有利と考えられており、先手の有利性を「コミ」という仕組みで調整している。

コミは現在6目半となっている。