[論文レビュー] Ludii -- The Ludemic General Game System

Éric Piette, Dennis J. N. J. Soemers+4 more|arXiv (Cornell University)|May 13, 2019

Artificial Intelligence in Games参考文献 22被引用数 26

ひとこと要約

Ludiiは、'ludeme'（高水準で人間が読みやすいゲームの概念）を用いてゲームをモデル化する画期的な汎用ゲームシステムであり、効率的でスケーラブルかつ直感的なゲーム記述を可能にする。Ludiiは、チェスやゴロウのような複雑なゲームを含むすべてのテスト対象ゲームでGDLを上回る推論効率を示し、RBGと同等またはそれを上回る性能を発揮しながら、優れた明快性、拡張性、および高速なコンパイルを提供する。

ABSTRACT

While current General Game Playing (GGP) systems facilitate useful research in Artificial Intelligence (AI) for game-playing, they are often somewhat specialised and computationally inefficient. In this paper, we describe the "ludemic" general game system Ludii, which has the potential to provide an efficient tool for AI researchers as well as game designers, historians, educators and practitioners in related fields. Ludii defines games as structures of ludemes -- high-level, easily understandable game concepts -- which allows for concise and human-understandable game descriptions. We formally describe Ludii and outline its main benefits: generality, extensibility, understandability and efficiency. Experimentally, Ludii outperforms one of the most efficient Game Description Language (GDL) reasoners, based on a propositional network, in all games available in the Tiltyard GGP repository. Moreover, Ludii is also competitive in terms of performance with the more recently proposed Regular Boardgames (RBG) system, and has various advantages in qualitative aspects such as generality.

研究の動機と目的

• 既存の汎用ゲームプレイ（GGP）システム、特にゲーム記述言語（GDL）の非効率性と人間が読みにくい点を是正すること。
• GDL や RBG がカバーしていない伝統的な戦略ゲームを含む広範な伝統的戦略ゲームをサポートする汎用ゲームシステムの開発。
• 研究者、教育者、ゲームデザイナーにとっての明快性と拡張性を保ちながら、効率的なAI推論を可能にすること。
• デジタル・ルーディーム・プロジェクトの目標、すなわち世界中の伝統的戦略ゲームを統一的かつ解析可能なデジタルデータベースにモデル化することを支援すること。
• GDL や RBG の代替手段として、スケーラブルで拡張可能かつ効率的な選択肢をAI研究およびゲーム分析に提供すること。

提案手法

• 『ピece』『捕獲』『勝利条件』『ターン順序』といった高水準なゲーム概念（ludeme）を用いて、簡潔で人間が読みやすいゲーム記述を可能にする。
• ludemeに基づく形式的で実行可能なゲーム記述言語を実装し、効率的な状態遷移評価と推論を可能にする。
• ludemeベースの記述を、高速なゲーム状態評価とプレイアウトに適した効率的な内部表現にコンパイルする。
• 1コア、4GB RAMの実行環境を用い、GDLおよびRBGと比較して、さまざまなゲームにおけるパフォーマンスをベンチマークする。
• 人間の読みやすさと高パフォーマンスなAI推論の両立を実現するため、独自のインタプリタおよびコンパイラスタックを活用する。
• Tiltyard GGPリポジトリに収録されたすべてのゲームをサポートすることで、既存のGGPシステムとの後方互換性を確保するとともに、従来モデル化が困難だった歴史的に重要なゲームへも拡張を図る。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高水準なゲーム概念（ludeme）に基づくludemicゲームシステムは、GDLに比べて優れた推論効率を達成できるか？
• RQ2 LudiiのパフォーマンスはRBGと比べてどうか。特に1秒あたりのプレイアウト数とコンパイルオーバーヘッドの観点で評価する。
• RQ3 Ludiiは、既存のGGPシステムがカバーしていない歴史的に重要なゲームや複雑なゲームをどれほど正確にモデル化できるか？
• RQ4 ludemeの使用は、GDLで用いられる一階論理と比較して、ゲーム記述の明快性、拡張性、保守性を向上させるか？
• RQ5 Ludiiは、デジタル・ルーディーム・プロジェクトのような大規模な文化的・歴史的ゲーム分析に必要な全ゲームをカバーできるか？

主な発見

• Ludiiは、チェス や ゴムク などの複雑なゲームを含む、すべてのテスト対象ゲームでGDLを上回る推論効率を示し、2倍から200倍以上の高速化を達成した。
• 標準的な3×3のタートル・トゥーでは、LudiiはGDLの6倍以上速く、15×15のゴムクではほぼ40倍速い。
• ヘックス や ゴムク などのゲームでは、LudiiはRBGコンパイラでさえも上回り、ヤヴァラサスでは1秒間に175,525プレイアウト、タンタントファンでは43,129プレイアウトを達成した。
• Ludiiは、含まれる100以上のゲームすべてを10秒未満でコンパイルすることができ、RBGのコンパイル時間（1ゲームあたり10秒以上を要する場合も）を著しく上回る。
• Ludiiは、GDL や RBG で未対応のゲーム、例えばアリクェル（5×5）、オワレ、ヤヴァラサスをサポートしており、その汎用性と拡張性を実証した。
• このシステムのパフォーマンス優位性は、効率的な内部表現とludemeの使用に起因し、冗長な計算を削減するとともに、コードの明快性を向上させた。