全体ゼミのために作ったスライドです． 主に自己紹介してるだけ．

1. 知能ソフト全体ゼミ(5/2)
公開版
菅原 優

2. 目次
• 自己紹介
• 近況報告
• 研究（？）
• 人狼知能
• 就活
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3. 自己紹介
• 修士1年
• 主な使用言語はPython
• 自慢
• 前回の人狼知能大会自然言語処理部門で企業賞受賞
• 入賞はできなかったので，余裕があれば今年も参加したい
• 興味ある人いたら声をかけてください
• 受験英語に強い
• TOEIC 950点，TOEFL-iBT 83点
• ただし実際に使えるかというとボロボロ
• DTMちょっとできる
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4. 趣味1
• 好きなビデオゲーム
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Civilization V
200ターンくらいかけて
文明を作って覇権を目指す
最近はMODを作って遊んでいる
Ace Combat 7
戦闘機を操縦して
敵を落としていくフライトシューティング
10年ぶりのナンバリングタイトル
空の表現と音が最高

5. 趣味2
• 好きなテーブルゲーム
4
モダンアート
絵画を売り買いして
最大の利益を得ることを目指す
カルカソンヌ
タイルにコマを配置して所有権を主張
何かが完成するとそこから点数を得る
ゲーム終了時に得点最大の人が勝ち

6. 趣味3
• 好きな映像
• 普段アニメはあんまり観ないけど，これらは大好き
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公費で聖地巡礼するために
今年のSIG-FPAI(長崎)に出た
考察班として出した文書（？）が
そこそこの被引用数
続編の話はご遠慮ください

7. 最近やっていること
• 研究
• 論文を書きました
• 現在査読待ち
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8. 最近やっていること
• 研究
• 論文を書きました
• 現在査読待ち
（当然ながら
条件付き採録）
• 嘘です
• 「けものフレンズ」世界の研究者になりきって
架空の論文をでっち上げる合同誌に参加しました
• 存在しない引用文献とグラフを
でっち上げまくるのがとても楽しかった
• 要は誰にも怒られないカール・レーフラー案件
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9. 参考にするため読んだ論文例（全く遊んでいたわけではない）
• 安成哲平（北海道大学大学院工学研究院）
Extreme air pollution events in Hokkaido, Japan, traced back to early
snowmelt and large-scale wildfires over East Eurasia: Case studies.
Scientific Reports, 2018
• ある地点の森林火災の発生件数は，その地点の半年前の土壌水分量とか積雪量とかと
有意な相関がある，等々
• Massimo Stafoggia et al.
Estimation of daily pm10 and pm2.5 concentrations in italy, 2013–2015,
using a spatiotemporal landuse random-forest model. Environment
International, Vol. 124, pp. 170 – 179, 2019.
• イタリアのPM10,PM2.5濃度をランダムフォレストで予測できるようにした
• Aaron Van Donkelaar et al.
Estimating ground-level pm 2.5 using aerosol optical depth determined
from satellite remote sensing. Journal of Geophysical Research, Vol.
111, , 11 2006.
• アメリカ版．単純な機械学習でなく，複雑なシミュレーションを使っている．
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10. わかったこと
• リモートセンシングとRFの組み合わせが熱いらしい？
• 衛星画像→[前処理]→[Random Forest]→魚の数 とか
• “This classifier [Random Forest] has become popular
within the remote sensing community due to the
accuracy of its classifications.” (2016)
• シンプルに作れて，しかも精度はちゃんと出る
• すごい難しいシミュレーションとかしなくていい
• わりと手軽に変数重要度が取り出せるのが便利
• Scikit-learnとかで手軽にできるのも人気の理由？
• （オンライン決定木はどこで実運用されているんだろう）
• 実際に論文を確認できたのはクレジットカード不正利用くらい
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11. 人狼知能プロジェクト
• 人狼ゲームをプレイするAIを作るプロジェクト
• 前回大会で入賞しました（自慢）（再掲）
• 今週末開催の
人狼知能ハッカソンに
参加してきます
• 成田空港近くのホテルで開催
• もっと観光できる場所にして欲しい
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12. 一応，人狼の説明
• 5人〜15人程度（？）で遊ぶパーティゲーム
• 村人に紛れ込んだ人狼を推測して
多数決で処刑していく（脱落させる）
• 村人が全滅する前に人狼が全滅すれば
村人陣営の勝ち
• チェス，ポーカー，ビデオゲームとの大きな違い:
勝利には仲間とのコミュニケーションが不可欠
• しかもそのコミュニケーションには，嘘をつくことも
求められる
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13. 人狼詳細ルール（5人村）
• 村人(2) 特殊行動なし
• 占い(1) 一晩に一人，任意の生存者の正体がわかる
• 狂人(1) 特殊行動なし
• 人狼(1) 一晩に一人，任意の生存者を殺す
• 2日以内に人狼を処刑できれば村人陣営の勝ち．
さもなくば人狼陣営の勝ち．
• ゲームの流れ
• 0日目議論→0日目特殊行動（占いのみ）→
• 1日目議論→1日目処刑投票→1日目特殊行動→
• 2日目議論→2日目処刑投票
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14. 人狼知能大会自然言語部門
• 自然言語による会話が可能
• 評価基準は勝率だけでなく，
応答の自然さや行動の適切さも
• 今年は開催されない？
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15. 人狼知能大会プロトコル部門
• 事前に定められたプロトコルでの発言しかできない
• 「占いCO．エージェント04は黒だったよ．」
→”DIVINED Agent[04] WEREWOLF”
• 評価基準は勝率オンリー
• 各種応答（議論フェイズの発言，処刑投票）の
制限時間は1000ms
• 参加エージェントからランダムに5or15人村を作り，
そのメンバーで100連戦する
• 1戦終わるごとに役職が全公開されるのでメタ推理が可能！
• 発言の癖からエージェントを特定する手法もあった
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16. プロトコル部門のログの例
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17. プロトコル部門で用いた戦略
• 役職推定モジュール
• 村の状況を有向グラフとして考える
• Agent[01] DIVINED Agent[02] WEREWOLF
→ [01]ノードから[02]ノードに[DIVINED WEREWOLF]エッジ
• グラフを行列（テンソル）表現にしてCNN
• 多チャンネルの画像っぽく扱って画像分類問題っぽく解く
• （実を言うと役職正答率はそんなに高くない）
• 行動決定モジュール
• 推定した役職を基にひたすらif文
• 序盤でパンダがいたら吊って霊媒COを待つとか
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18. プロトコル部門：今回考えている戦略
• ゲームの状況から最適な行動を
end to endで学習できないか
• 従来のエージェントの多くは，ゲーム状況→役職推定→行動
みたいに2段階の処理を踏まえて行動を決めていた
• 役職が予測できても，適切な行動なしには勝てない
• 前回大会ではひたすらif文してたけどそれはちょっとダサい
• 良く言えば人間とAIの協調とも言えるのかもしれないけど
• 現状の問題
• ゲームの状況をどうベクトル化するか
• この手法だと複雑な（過去の例が少ない）行動が取れない
• REQUEST Agent[01] DIVINATION Agent[02]みたいな
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19. 就活
• ちょっと動き出しました
• 「ギークフェスタ＠渋谷」 6/8
「サポーターズ1on1エンジニア面談イベント@東京」 6/9
なるものに行ってきます
• サポーターズはプロフィールを書いとくとインターン招待状が来る
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• 支援金（交通費）がガッツリもらえる💰
• 友達紹介キャンペーンをやっているので，興味がある人は
（できれば私に）言ってください
• 紹介・被紹介者共にお金もらえるっぽい
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