講義前半の資料はここにアップします．
| 回数 | トピック | 資料 |
| 第1回 | ガイダンス | |
| 第2回 | ランキング，レイティングの数理 1 | |
| 第3回 | ランキング，レイティングの数理 2 | |
| 第4回 | ランキング，レイティングの数理 3 | |
| 第5回 | ランキング，レイティングの数理 4 | |
| 第6回 | 社会的選択理論 1 | |
| 第7回 | 社会的選択理論 2 | |
| 第8回 | 社会的選択理論 3 |
情報数理工学セミナー
日時：2018年6月15日（金）16時30分～18時00分
会場：電気通信大学 西4号館1階101セミナー室
講師: 望月正行氏
タイトル：バックギャモンにおいて人工知能が果たす役割
概要：
バックギャモンは約5000年前に誕生し、現在でも世界で3億人がプレイするボードゲームである。日本でもかつて双六といえばバックギャモン（盤双六）のことであった。そのシンプルな見かけとは裏腹に戦略は奥が深い。ダイス（賽子）を使うので、運の要素がゲームプレイに強く影響を与える。そのため、弱いプレイヤーにも勝つチャンスがある一方で、強くなるためには確率や統計の知識が必要となる。
バックギャモンをはじめとするボードゲームは、明確な結果を伴うゲームプレイをもたらし、人工知能（AI）と機械学習の黎明期から実践材料として利用され、ニューラルネットワークの発展に大きく寄与してきた。昨今、将棋や囲碁AIの発展が社会に激震を与えているが、バックギャモンAIの実力は1990年代には既に人間を超えていた。そのため、現在、バックギャモンの世界には人間対AIという構図はなく、人間の活動を豊かなものにするためにAIを利用するという構図がいち早く確立した。
本講演では、トッププロとして20年間戦ってきた私の経験に基づき、AIがバックギャモンの世界に与えた影響を振り返りながら、AI の良い側面と悪い側面を紹介する。
講師略歴：
Backgammon Master Awarding Body (BMAB) のGrandmaster、日本バックギャモン協会理事、HERO
(Backgammon Giants) １位を保持。
前半レポート課題
- いつもの例を用いて，Keenerの方法でレイティングとランキングを求めよ．また，手法，結果について考察せよ．
- いつもの例を用いて，Markovの方法でレイティングとランキングを求めよ．また，手法，結果について考察せよ．
- アローの定理の証明をまとめよ．ただし，必要となる定義や命題，補題を明記すること．
- (発展課題) 自由なデータを用いてコンバイナー手法によってランキングを求めよ．ただし，コンバイナーを含め最低3つの手法を用いること．また，手法，結果について考察せよ．
- 締切：2018年7月31日(火) 23:59.
- 提出方法：メールにて提出，stakahashi [at] uec.ac.jp
- レポート作成にあたって：LaTeXで作成し，PDFで提出すること．
レイティング計算用データ(パスワード付)
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