論文の概要: Impartial Games: A Challenge for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12787v5
• Date: Sun, 03 Aug 2025 09:36:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.470246
• Title: Impartial Games: A Challenge for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Impartial Games:強化学習への挑戦
• Authors: Bei Zhou, Søren Riis,
• Abstract要約: 我々は,AlphaZeroスタイルの強化学習アルゴリズムが,公平なゲームに適用した場合,重要かつ基本的な課題に直面することを示す。 その結果,AlphaZeroスタイルのエージェントはチャンピオンレベルのプレーを達成できるが,ボードサイズが大きくなるにつれて学習の進歩は著しく低下することがわかった。 これらの結果は、AlphaZeroスタイルのアルゴリズムの攻撃に対する脆弱性に関するより広範な懸念と一致している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AlphaZero-style reinforcement learning (RL) algorithms have achieved superhuman performance in many complex board games such as Chess, Shogi, and Go. However, we showcase that these algorithms encounter significant and fundamental challenges when applied to impartial games, a class where players share game pieces and optimal strategy often relies on abstract mathematical principles. Specifically, we utilize the game of Nim as a concrete and illustrative case study to reveal critical limitations of AlphaZero-style and similar self-play RL algorithms. We introduce a novel conceptual framework distinguishing between champion and expert mastery to evaluate RL agent performance. Our findings reveal that while AlphaZero-style agents can achieve champion-level play on very small Nim boards, their learning progression severely degrades as the board size increases. This difficulty stems not merely from complex data distributions or noisy labels, but from a deeper representational bottleneck: the inherent struggle of generic neural networks to implicitly learn abstract, non-associative functions like parity, which are crucial for optimal play in impartial games. This limitation causes a critical breakdown in the positive feedback loop essential for self-play RL, preventing effective learning beyond rote memorization of frequently observed states. These results align with broader concerns regarding AlphaZero-style algorithms' vulnerability to adversarial attacks, highlighting their inability to truly master all legal game states. Our work underscores that simple hyperparameter adjustments are insufficient to overcome these challenges, establishing a crucial foundation for the development of fundamentally novel algorithmic approaches, potentially involving neuro-symbolic or meta-learning paradigms, to bridge the gap towards true expert-level AI in combinatorial games.
• Abstract（参考訳）: AlphaZeroスタイルの強化学習(RL)アルゴリズムはチェス、ショギ、ゴーといった多くの複雑なボードゲームにおいて超人的性能を達成した。 しかし,これらのアルゴリズムは,プレイヤがゲームピースを共有し,最適な戦略が抽象的な数学的原理に依存しているクラスである,公平なゲームに適用した場合,重要な,基本的な課題に直面することが示されている。 具体的には,Nim のゲームを具体的かつ実証的なケーススタディとして利用し,AlphaZero スタイルおよび類似の自己再生 RL アルゴリズムの限界を明らかにする。 本稿では,RLエージェントの性能を評価するために,チャンピオンと専門家の熟達を区別する新しい概念的枠組みを提案する。 その結果,AlphaZero方式のエージェントは,非常に小さなNim基板上でのチャンピオンレベルプレイを達成できるが,ボードサイズが大きくなるにつれて学習の進歩は著しく低下することがわかった。 この難しさは、単に複雑なデータ分布やノイズラベルからではなく、より深い表現のボトルネックから来ています。 この制限は、自己再生RLに必須な正のフィードバックループの臨界破壊を引き起こし、頻繁に観測される状態のロート記憶を超えた効果的な学習を防ぐ。 これらの結果は、AlphaZeroスタイルのアルゴリズムによる敵の攻撃に対する脆弱性に関するより広範な懸念と一致し、すべての合法的なゲームステートを真にマスターできないことを強調している。 我々の研究は、単純なハイパーパラメータ調整はこれらの課題を克服するには不十分であり、統合ゲームにおける真のエキスパートレベルのAIへのギャップを埋めるために、神経象徴的あるいはメタラーニングのパラダイムを含む、根本的に新しいアルゴリズムアプローチを開発するための重要な基盤を確立する。

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