こんにちは。HEROZ採用担当です！

以前ご紹介したAIエンジニア青木さん参加コンテストの続編です✨（前回記事はこちら）

連覇のかかっていた”Fighting Game AI Competition”と初参加の”ColorShapeLinks AI competition" の２つのコンテストの振り返りを聞いていきたいと思います😊

２つのコンテストおつかれさまでした！それぞれ戦績を教えてください！

青木さん：

まず、“Fighting Game AI Competition”についてですが、今年は2位となり５連覇の目標達成とはなりませんでした。

”ColorShapeLinks AI competition"のBase Track部門については、全勝で１位でした！

”ColorShapeLinks AI competition"Base Track部門の優勝おめでとうございます！“Fighting Game AI Competition”５連覇が叶わなかったのはとても悔しいですね😢それぞれのコンテストを振り返ってみてどうですか？

青木さん：

まず、“Fighting Game AI Competition”は５連覇がかかっていましたが、２位となり連覇とはなりませんでした。

まだやれることはあったものの、正直なところ勝てると思っていたので結果に驚いたというのが本音です。

今回のコンテスト上位チームの手法などをしっかりと考察し、次コンテストでは必ず1位に返り咲けるよう意気込みは十分です！

優勝した”ColorShapeLinks AI competition"は、ルゾフォナ大学 (Universidade Lusófona de Humanidades e Tecnologias)主催のゲームAIコンテストです。

このコンテストは"Fighting Game AI competition"や"AI Snakes 2020"と同じように、IEEE Conference on Games (CoG)内のcompetitionの1つとして開催されたものです。

今回、僕が参加したのは”ColorShapeLinks AI competition"のBase TrackとUnknown Trackの２部門です。

他の各AIと2戦ずつの形式で勝ち数を競うものですが、Unknown Track部門の結果は3位で、Base Track部門の結果は全勝で1位となりました😊

↑【ColorShapeLinks Competition Base Trackの賞状】

まずUnknown Track部門についてですが、これは盤面の大きさがランダムに決まるものでした。

このゲームでは大きい盤面ではαβ法、小さい盤面ではMCTSが有効だと考えており、高確率で大きい盤面になると分析し、αβ法を採用しました。

しかし本番では小さい盤面となり、僕の採用した手法は最善とは言えませんでした。

どの大きさでも適切な探索が行えるよう、手法を切り替えるなどの汎用的な戦略をとらなかったことが反省ポイントです。

次に Base Track部門についてですが、これは小さい盤面で固定だったため、上記の分析の通り、MCTSを採用しました。

優勝に寄与したポイントはBitboardによって探索を高速化したことじゃないかな？と予測しています。

コンテストとしては珍しく「二人」「零和」「有限」「確定」「完全情報」をちゃんと満たしたゲームだったので、基本に立ち戻って純粋な力比べができました。

最後に今後の目標をお聞かせください！

青木さん：

“Fighting Game AI Competition”で必ず１位に返り咲きたいですね！継続して参加できるコンテストには積極的に参加し、他にもおもしろいコンテストを見つけていきたいです😊

青木さん、今日はありがとうございました🍓