論文の概要: Inner-Learning: From Hand-Coded Beliefs to Declarative Knowledge in Trick-Taking Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.38304v1
• Date: Wed, 28 Oct 2026 05:41:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-01 01:32:09.955685
• Title: Inner-Learning: From Hand-Coded Beliefs to Declarative Knowledge in Trick-Taking Games
• Title（参考訳）: 内科学習:手書きの信念からトリックタイキングゲームにおける宣言的知識へ
• Abstract要約: 本稿では,トリックテイクカードゲームにおける信念状態モデリングへの宣言的アプローチを提案する。 最先端のSkatプレイヤーから、手書き推論ルールを自動的にドメイン固有言語に抽出する。 我々は、知識表現を、名前付きグループからプレイヤーが保持するカードの最大$k$と最大$k$の制約で拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7006003864727406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a declarative approach to belief-state modeling in trick-taking card games. Starting from a state-of-the-art Skat player, we automatically extract its hand-coded inference rules into a domain-specific language built on the primitive $\neg\mathsf{holds}(P,C)$, denoting that player $P$ cannot hold any card in set $C$. Round-trip code generation verifies that the extracted rules reproduce the original engine's intended behavior, up to three audited bugs in the original that the declarative engine corrects. We then grow the rule base through symmetric derivation and annotation of an expert strategy document---unifying code, symmetry, and expertise in one representation. We extend the knowledge representation with \emph{cardinality constraints}: at-most-$k$ and at-least-$k$ bounds on the cards a player holds from a named group, expressed in the same declarative language and enforced at world-generation time. Confidence parameters connect symbolic rules to probabilistic belief updates. Self-play evaluation shows the declarative engine measurably improving winning percentage and score over the original hand-coded engine, with the extracted rules, the human-annotated rules, and the cardinality constraints each contributing to the effect.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トリックテイクカードゲームにおける信念状態モデリングへの宣言的アプローチを提案する。 最先端のSkatプレーヤーから始めて、手書きの推論ルールをプリミティブ$\neg\mathsf{holds}(P,C)$上に構築されたドメイン固有言語に自動的に抽出します。 ラウンドトリップコード生成は、抽出されたルールが元のエンジンの意図した振る舞いを再現することを検証する。 次に、専門家戦略文書の対称的導出とアノテーションを通じてルールベースを成長させます。 我々は知識表現を \emph{cardinality constraints}: at-most-k$ and at-least-k$ bounds on the card that a player have from a named group, expressed in the same declarative language and enforceed at world-generation time。 信頼パラメータは、象徴的な規則と確率的信念の更新を結びつける。 自己プレイ評価では、抽出されたルール、人称注釈付きルール、および各効果に寄与する濃度制約を用いて、オリジナルの手書きエンジンよりも勝利率と得点を測定可能に向上させる。

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