基于 GFML 的围棋人机协同学习机器人智能体
人工智能
2019-01-23 v1
摘要
本文应用遗传算法与模糊标记语言构建围棋人机与智能机器协同学习系统。基于遗传模糊标记语言(GFML)的机器人智能体可工作于多种机器人上，包括 Palro、Pepper 与 TMUs 机器人。我们利用 FAIR 开源 Darkforest 与 OpenGo AI 棋 bot 的参数构建 Open Go Darkforest (OGD) 云平台的知识库，供学生于互联网上学习。此外，我们采用 AlphaGo Master 六十局在线对弈数据作为训练数据，构建协同学习系统的知识库与规则库。首先，Darkforest 基于 OGD 平台上各局的不同模拟次数与匹配率预测胜率，随后以 OpenGo 的胜率作为最终期望输出。实验结果表明，所提方法能基于 Darkforest 与 OpenGo AI bot 在不同模拟次数下提升预测能力的知识库与规则库。
引用
@article{arxiv.1901.07191,
title = {A GFML-based Robot Agent for Human and Machine Cooperative Learning on Game of Go},
author = {Chang-Shing Lee and Mei-Hui Wang and Li-Chuang Chen and Yusuke Nojima and Tzong-Xiang Huang and Jinseok Woo and Naoyuki Kubota and Eri Sato-Shimokawara and Toru Yamaguchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.07191},
year = {2019}
}