师资信息详情

语言 ≫ 英语
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竹内诚吾竹内翔悟

教师简历

学位 博士（学术）
学歴 东京大学文理学院广域系统系毕业（2005年）
东京大学文理研究生院广域系统科学系已完成（2007 年）
东京大学文理研究生院广域系统科学系已完成（2010）
工作经历 日本学术振兴会研究员（2010-2011）
JST ERATO Minato离散结构处理系统项目研究员（2011-2015）
北海道大学大学院情报科学技术研究科博士后研究员（2015-2016）
东京大学研究生院前沿科学研究生院特聘研究员（2016-2018）
资质
专业 游戏信息学
实验室 名称 游戏信息学实验室
详情 　计算机玩家在游戏中变得比人类更强，这已被研究为人工智能等技术的应用。在我们的实验室，我们不仅研究如何创造强玩家，还研究如何帮助人类玩家以及如何有效处理强游戏AI。例如，我们正在研究类人游戏AI，达到恰到好处的强度，评估玩家表现，以及使用多种游戏AI的高效合作系统。
所属学会 日本信息处理学会

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今年讲授的讲座

教师/小组 信息科学组实验1/
研究生院 高级信息学研讨会1/

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研究种子

可讨论的领域 游戏AI/程序性能评估
当前研究 游戏编程，尤其是多种游戏AI的使用

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研究成果

主要奖项等

  • 第一届高中纪念奖（2010年）东京大学
  • 山下纪念研究奖（2009 年）日本信息处理学会
  • 游戏编程研讨会优秀论文奖（2007）游戏编程研讨会
  • 游戏编程研讨会研究鼓励奖（2006）游戏编程研讨会

代表性研究论文

标题 作者 出版杂志 公告年份
不完全信息游戏“Geister”中对手棋子颜色估计的有效性评估 竹内诚吾、栃川纯平、松崎功起 日本信息处理学会交易，第 63 卷，第 3 期，第 787-795 页 2022
Circ1P划分问题的计算难度及其使用SAT求解器的解决方案 原田隆、竹内诚吾 IEICE Transactions D，第 J103-D 卷，第 11 号，第 800-807 页 2020
通过游戏记录评估游戏树搜索方法 竹内正吾、金子智之、山口和则 IEEE 游戏计算智能和人工智能汇刊，第 2 卷，第 4 期，第 288-302 页 2010

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学术演讲、讲座等

  1. 利用预期损失估计围棋游戏中多数投票团队的实力，第 30 届国际人工智能技术与应用会议 (TAAI2025) (2025)
  2. 关于多人棋盘游戏中多个游戏 AI 的协作决策，IEICE 2023 年大会（2023 年）
  3. 两人棋盘游戏中多个游戏人工智能的协作，电子信息与通信工程师研究所计算研究组（2022）
  4. 国际象棋、将棋和围棋中的搜索行为比较，第 27 届国际人工智能技术与应用会议 (TAAI2022) (2022)
  5. 建议对游戏 AI 很有用：将棋中 alpha-beta 搜索玩家的实验，第 16 届计算机游戏进展大会 (ACG2019) (2019)
  6. 将棋游戏中的异构系统加权多数投票，2018 年人工智能技术与应用大会 (TAAI2018) (2018)
  7. 通过将棋的评估分数和主要变异来估计计算机玩家的评级，第三届应用计算和信息技术国际会议 (ACIT 2015) (2015)
  8. 蒙特卡罗树搜索评估及其在 Go 中的应用，IEEE 计算智能与游戏研讨会 (CIG2008) (2008)
  9. 基于评价值和获胜概率的评价函数可视化与调整，第22届全国人工智能大会(AAAI-07) (2006)
  10. 博弈树搜索技术及其在计算机将棋中的应用，电子信息与通信工程师研究所可重构系统研究组（2015）
  11. 关于计算机将棋搜索技术和分布式计算，电子信息通信工程师学会信息网络研究组（2014）
  12. 关于计算机将棋技术和GPS将棋，第19届可视化会议（2013）

科研经费

KAKEN 是由国家信息研究所提供的一项服务。

分类 研究主题 研究类别 研究期 作业编号
代表 关于游戏AI多样性评估及其影响 基础研究（C） 2021 - 2023 21K12195

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社会贡献及公关活动

外部委员会成员、学术活动等

  1. 日本信息处理学会游戏信息学研究指导委员会秘书长日本信息处理学会（2025-2026）

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