論文の概要: A Behavior-Based Knowledge Representation Improves Prediction of Players' Moves in Chess by 25%

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05425v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 18:49:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:31:08.166016
• Title: A Behavior-Based Knowledge Representation Improves Prediction of Players' Moves in Chess by 25%
• Title（参考訳）: 行動に基づく知識表現はチェス選手の移動予測を25%改善する
• Authors: Benny Skidanov, Daniel Erbesfeld, Gera Weiss, Achiya Elyasaf,
• Abstract要約: 本稿では,人間の次の動きを予測するために,エキスパート知識と機械学習技術を組み合わせた新しいアプローチを提案する。 ドメインの専門知識に根ざした特徴工学を適用して,中間レベルのチェス選手の動きのパターンを明らかにする。 我々の方法論は、人間の行動を予測するための有望なフレームワークを提供し、AIと人間とコンピュータの相互作用の両方の分野を前進させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.232417329532027
• License:
• Abstract: Predicting player behavior in strategic games, especially complex ones like chess, presents a significant challenge. The difficulty arises from several factors. First, the sheer number of potential outcomes stemming from even a single position, starting from the initial setup, makes forecasting a player's next move incredibly complex. Second, and perhaps even more challenging, is the inherent unpredictability of human behavior. Unlike the optimized play of engines, humans introduce a layer of variability due to differing playing styles and decision-making processes. Each player approaches the game with a unique blend of strategic thinking, tactical awareness, and psychological tendencies, leading to diverse and often unexpected actions. This stylistic variation, combined with the capacity for creativity and even irrational moves, makes predicting human play difficult. Chess, a longstanding benchmark of artificial intelligence research, has seen significant advancements in tools and automation. Engines like Deep Blue, AlphaZero, and Stockfish can defeat even the most skilled human players. However, despite their exceptional ability to outplay top-level grandmasters, predicting the moves of non-grandmaster players, who comprise most of the global chess community -- remains complicated for these engines. This paper proposes a novel approach combining expert knowledge with machine learning techniques to predict human players' next moves. By applying feature engineering grounded in domain expertise, we seek to uncover the patterns in the moves of intermediate-level chess players, particularly during the opening phase of the game. Our methodology offers a promising framework for anticipating human behavior, advancing both the fields of AI and human-computer interaction.
• Abstract（参考訳）: 戦略ゲーム、特にチェスのような複雑なゲームにおけるプレイヤーの振る舞いを予測することは、重要な課題である。 難易度はいくつかの要因から生じる。 第一に、最初の設定から始まる1つのポジションから生じる潜在的な結果の数が非常に多く、プレイヤーの次の動きを予測するのは非常に複雑になります。 第二に、おそらくもっと難しいのは、人間の行動に固有の予測不可能性です。 最適化されたエンジンのプレイとは異なり、人間はプレイスタイルや意思決定プロセスが異なるため、可変性のレイヤーを導入する。 各プレイヤーは戦略的思考、戦術的認識、心理的傾向の独特なブレンドでゲームに近づき、多様でしばしば予期せぬ行動を起こす。 このスタイルの変化は、創造性や不合理な動きの能力と相まって、人間のプレーを予測するのを困難にしている。 人工知能研究の長年のベンチマークであるChessは、ツールと自動化に大きな進歩を遂げている。 Deep Blue、AlphaZero、Stockfishなどのエンジンは、最も熟練した人間プレイヤーを倒すことができる。 しかし、世界チェスコミュニティのほとんどを構成する非グランドマスター選手の動きを予測しながら、トップクラスのグランドマスターをはるかに上回る能力があるにもかかわらず、これらのエンジンは依然として複雑である。 本稿では,人間の次の動きを予測するために,エキスパート知識と機械学習技術を組み合わせた新しいアプローチを提案する。 ドメインの専門知識に根ざした特徴工学を適用することで、中級チェス選手の動きのパターン、特にゲーム開始段階でのパターンを明らかにすることを目指す。 我々の方法論は、人間の行動を予測するための有望なフレームワークを提供し、AIと人間とコンピュータの相互作用の両方の分野を前進させる。

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