原始モンテカルロAI実装のテストです。 盤面のどこに打つといいとか、リーチがかかったら必ず止めるとかいうよくありがちな方法は実装していません。計算方法の影響で、結構重いです。
〜モンテカルロ法について〜 まず、AIを作る時、普通は、手を読んで、盤面の評価をして、その中で一番いい手を選びますよね？（現に合作中のどうぶつしょうぎがそうです） でも、それってそもそもどうしてするんでしょうか？ いい手を探すためですよね？じゃあいい手ってなんでしょうか？ 勝率がいい手ですよね？ てことは、勝率がわかれば、いい手がわかるんです！ 原始モンテカルロAIは、 ❶手を置く ❷終局までランダムに手を指す ❸１と２を一定回数繰り返す（これは試行回数の数だけ繰り返します） ❹勝率を求める というのを繰り返して一番勝率がいい手を選択する方法です。 これは、ルールがわかっていればどんなボードゲームでも実装することができます! 実は、原始モンテカルロAI自体はあまり強くないのですが、私の記憶が確かならば、囲碁のAIが初めて9路盤でプロに勝利したのは、この方法を応用したAIだったはずです。ということは、これを応用すれば、プロ並みの技術を持ったAIを作れるということです♪ その応用というのは、モンテカルロ木探索というのですが、それはまたの機会で♪
