仙台IT文化祭「C# 大好き MVP による C# ドキドキ・ライブコーディング (出張編)」小島の分

C# 大好き MVP による、
C# ドキドキ・ライブコーディング
(出張編)
～小島の分～
小島富治雄
#sendaiitfes #s282035

自己紹介
 小島富治雄
 @Fujiwo
 福井コンピュータアーキテクト株式会社
 Microsoft MVP (2005-2018) C#関連

C#の父 Anders Hejlsberg との出会い
Anders Hejlsberg
1983年 Turbo Pascal
(1995年 Delphi)
2000年 C#
2006年2月2日横浜
MVP Global Summit 2

C# の好きなところ
 マルチパラダイム言語
 様々なパラダイムを徐々に学べる
delegate
C# 1.X C# 2.0 C# 3.0 C# 4.0 C# 5.0
class
手続き型関数型
ラムダ式
LINQ
型推論
ジェネリック
拡張メソッド
動的型付け
dynamic
非同期
async/await
オブジェクト
指向
Parallel
…

C#
 マルチパラダイム言語
 ちょうど良い
 シンプルな記述
 ちょうど良い
 多用途
 各種デバイス、各種プラットフォーム、サーバーサイド
 ツールのサポート
 Visual Studio

今回のお題
オセロの CPU アルゴリズム
4人打ち (チーム戦)

役割
自分の役割は何か?

私の役割
 「ちゃんとやる」こと。
 ちゃんとやらないと石野さんにおこられる。
ちゃんとやれよ。
何ちゃんとやってんだ!

私の役割
ちゃんと「工夫」しないと。

2015年のお題「七ならべ」のときに
思いついた「工夫」
 リフレクション?
他の人が書いたクラスのメソッドを書き換える?
Unsafe?
メソッドが取り替えられないなら
インスタンスを取り替えてしまえば
良いじゃない

前回の「工夫」
 そもそもオセロが弱い。
 2人打ちでも石をどこに置けばよいのかわからない。
 オセロが強いひとがやればよいのに。

誰が強い?
 最初に4人分戦わせて、一番強いひとが私の代わりに打てばよいのに。
 自 AI のコンストラクターで、事前に5回対戦して強いひと (AI) を選んどく。
class PlayerTable
: IEnumerable<KeyValuePair<Board.Piece, IPlayer>> {
Dictionary<Board.Piece, IPlayer> playerDictionary
= new Dictionary<Board.Piece, IPlayer>();
……
}
class GameRunner {
……
}

PlayerChecker: 一番強いひとをチェック
class PlayerChecker
{
readonly Board.Piece theStrongestPiece;
readonly PlayerTable playerTable = new PlayerTable(
players: new IPlayer[] {
new PlayerRyotaMurohoshi(),
new PlayerAILight (),
new PlayerXin9le (),
new PlayerFujiwo3 ()
}
);
public static Board.Piece TheStrongestPiece => theStrongestPiece;
……
}

自分の番が来たら
一番強い (誰かの) AI に打たせる
13

… …が、駄目…!
仙台IT文化祭2017 http://2017.sendaiitfes.org/ #sendaiitfes 14
動作せず…
他の人の AI もこちらの判定ルーチンをコール
呼び出しが無限ループ
犯罪的だっ…!
ざわ…
ざわ…

もっとひどい AI までっ…!
それをやってしまったら……
戦争だろうがっ…!
ざわ…
ざわ…
開始時に、ルールを無視して
石を全部自分の色に変更!!!

さて今回は…

不採用だったアルゴリズム
 「ライフライン」
テレフォン
 例えば、 twilio (電話API) でオセロ名人に電話をかけて正着を訊いてはどうか
オーディエンス
会場アンケートAPI (謎)
50:50
ちょっとよくわからない

社会的ハック
18
敵チームのひとりを事前に買収

社会的ハック
19
「石が少ないことこそ美しい」という価値観の創生

そんな中… ある日のチャット…

AI を強化して勝つっ…!!
AI のアルゴリズムで勝つ
その手があったっ…!
目からうろこっ…!
天啓っ……!
ざわ…
ざわ…

というわけで… 今回の AI アルゴリズム

1. そこに置くことで、
(味方の盤面の価値 – 敵の盤面の価値)
が最大になる位置に置くっ!

2. 置いて、次に他の3人の分も置いてみることで、
(味方の盤面の価値 – 敵の盤面の価値)
が最大になる位置に置くっ!

盤面の価値の評価
25
評価関数
得点得点テーブル (各マスを得点化)
打てる数石を打てる場所の数が多い
石の周囲石の周りに空が少ない
確定石返されることのない石が多い
辺辺に連続しておくときのパターン

局面での重みづけ
局面に応じた評価関数の重みづけをパラメーター化
10個のパラメーター
public class AIParameter
{
double[] parameters = new[] {
0.71, 0.50, 0.04, 0.76, 0.50, 0.19, 0.52, 0.76, 0.97, 0.38
};
}

最強のパラメーターを求めて…
どのパラメーターの組み合わせが最強?
「遺伝的アルゴリズム」が使えるのではっ…!
圧倒的、閃きっ
…!
ざわ…
ざわ…

遺伝的アルゴリズム
パラメーターの異なる多くのAI
(最初は乱数で生成)
この時点でもっとも強いAI
3つと何回か対戦
よりチームを多く勝ちに導いた
AI 2つ
交配
• クローン
• 交叉 (組み換え)
• 突然変異 (一部を乱数で変更)
何世代も繰り返し
優秀なパラメーター (遺伝子) をのこす

“ReversiGameRunner” を作成
コマンドラインツール
一晩中でも、遺伝的アルゴリズムを続けられる
名付けて “Shallow Learning”
圧倒的、浅さっ
…!
ボロ…
ボロ…
ボロ…

今回のパラメーター
0.36, 0.30, 0.06, 0.63, 0.46, 0.07, 0.85, 0.26, 0.09, 0.93

目標: 同じチームの石野さんの
アルゴリズムのサポート
31
石野さんの石は、
自分の石と同じ価値っ…!

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