[4Xin1-61] オントロジーを用いた会話ゲームの意思決定モデル構築
キーワード：オントロジー、ゲームAI、意思決定
本研究は，オントロジーをゲームAIに取り入れる手法を提案する．特に複数のプレイヤーが自然言語を用いてコミュニケーションする，不完全情報の会話ゲームである『インサイダーゲーム』を題材とし，オントロジーツールを用いてゲームの意思決定をするコンピュータエージェントを構築した．題材とした会話ゲームは複数人のプレイヤーの中で１人だけ秘匿情報を知っている状態で開始し，会話の流れからその人物を特定することが最終目標である．プレイヤーはクローズドクエスチョンを行って秘匿情報を推理するが，自身が正解を知っている役職だと疑われないようにする必要がある．このジレンマから，質問選択の意思決定が通常のもの当てゲームと異なる． 本発表では，このジレンマを含んだ意思決定モデルと，コンピュータエージェント同士でゲームをプレイさせたシミュレーションの結果について示す．コンピュータエージェントは，与えられたオントロジーの中で上下関係から演繹的に推理するだけでなく，秘匿情報を見当づけによって帰納的に推理する．会話によるゲームプレイシミュレーションにより，情報が絞られていく様子を，オントロジーの変化をもって観察した結果を示す．
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