基于FML的围棋人机协作系统动态评估代理
人工智能
2019-04-15 v1
摘要
本文展示了模糊标记语言（FML）在构建基于FML的动态评估代理（FDAA）中的应用，并提出了一种用于围棋的基于FML的人机协作系统（FHMCS）。所提出的FDAA包含智能决策与学习机制、智能棋类机器人、近端发展代理以及智能代理。智能棋类机器人基于Facebook Darkforest的开源代码，并具有表述性状态转移（REST）应用程序编程接口（API）机制。近端发展代理包含动态评估机制、GoSocket机制，以及带有模糊知识库与规则库的FML引擎。智能代理包含GoSocket引擎和总结代理，后者基于估计胜率、实时模拟次数以及预测着法的匹配度。此外，给出了用于玩家表现评估的FML以及棋局结果评论的语言描述。我们通过测试2016年的5局棋和2017年1月Google Master Go（AlphaGo程序的新版本）的60局棋，实验验证并确认了FDAA及FHMCS变体的性能。实验结果表明，所提出的FDAA能有效地用于围棋应用。
引用
@article{arxiv.1707.04828,
title = {FML-based Dynamic Assessment Agent for Human-Machine Cooperative System on Game of Go},
author = {Chang-Shing Lee and Mei-Hui Wang and Sheng-Chi Yang and Pi-Hsia Hung and Su-Wei Lin and Nan Shuo and Naoyuki Kubota and Chun-Hsun Chou and Ping-Chiang Chou and Chia-Hsiu Kao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.04828},
year = {2019}
}
备注
26 pages, 14 figures