人間と人工知能（後篇）
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デジタルハリウッドにおける講演（前篇）です。 １０月２０日（木曜日）に杉山先生にご招待頂き、講演させて頂きました。 こちらは後篇です。
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人間と人工知能（後篇）
- 3. Works (2006-2016) AI for Game Titles Books
- 4. WIRED A.I. • WIRED A.I.+ Wired City • １２月１日発売 • 「人工知能＋街 特集」 なぜぼくらには人工知能が必要なのか──『WIRED』Vol.20「人工知能＋未来都市」 2大特集・特別保存版 刊行に寄せてhttp://wired.jp/2015/12/01/vol20-editors-letter-ai/
- 5. 「IT、都市、ヘルスケア、あらゆる領域で 人工知能と人間が共創する未来」 • WIRED 「INNOVATION INSIGTS」 http://wired.jp/innovationinsights/post/analytics-cloud/w/cocreation_with_ai
- 6. 学会誌「人工知能」Vol.30No.1 (2015年1月) • 学会誌「人工知能」Vol.30No.1 (2015年1月) • 「ディジタルゲームにおける人工知能技術の 応用の現在」 • http://id.nii.ac.jp/1004/00000517/ ⓒ2015 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved.
- 7. • ThinkIT https://thinkit.co.jp/author/10026 • AI最前線の現場から【スクウェア・エニックス】
- 8. 目次 第一章 なぜ、今、人工知能技術が 注目されているのか？ 第二章 人工知能とは 第三章 AIと哲学へ 第四章 生命の起源と人工知能 第五章 環世界 第六章 ゲームAIの歴史 第七章 ３つのゲームAI概論 第八章 哲学と人工知能 ⓒ2015 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved.
- 9. 第六章 ゲームAIの歴史
- 10. FC SFC SS, PS PS2,GC,Xbox Xbox360, PS3, Wii DC （次世代）Hardware 時間軸20051999 ゲームの進化と人工知能 複雑な世界の 複雑なＡＩ ゲームも世界も、ＡＩの身体と内面もますます複雑になる。 単純な世界の シンプルなＡＩ （スペースインベーダー、タイトー、1978年） （アサシンクリード、ゲームロフト、2007年）
- 13. （例）ゼビウス？ 遠藤雅伸氏 あと面白い機能なんですけれど、ゼビウスには非常に簡単なAIが組み込まれています。 「プレイヤーがどれくらいの腕か」というのを判断して、出てくる敵が強くなるんです。強いと思った相手には強い敵が 出てきて、弱いと思った相手には弱い敵が出てきます。そういったプログラムが組み込まれています。 ゲームの難易度というのは「初心者には難しくて、上級者には簡単だ」ということが、 ひとつの難易度で(調整を)やっていくと起きてしまうので、その辺を何とか改善したいな、 ということでそういったことを始めてみたのですけれど、 お陰で割合にあまり上手くない人でも比較的長くプレイできる、 うまい人でも最後のほうに行くまで結構ドラマチックに楽しめる、そういった感じになっています。 － ゼビウスセミナー － http://spitfire.client.jp/shooting/xevious2.html ゼビウス （ゼビウス、ナムコ、1982年）
- 14. レベル ナビゲーション AI メタAI キャラクター AI エージェントを動的に配置 レベル状況を監視 エージェントに指示 ゲームの流れを作る 自律的な判断 仲間同士の協調 時にチームＡＩとなる メタAI, キャラクターAIの為に レベルの認識のためのデータを準備 オブジェクト表現を管理 ナビゲーション・データの管理 パス検索 / 位置解析 Support 敵キャラクタ－ プレイヤー 頭脳として機能 情報獲得 コントロール 現代ゲームAIの仕組み http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://www.anne-box.com/
- 15. ３Ｄゲームの中のＡＩ Halo （ＨＡＬＯ、バンジー、2001年） デバッグ画面 The Illusion of Intelligence - Bungie.net Downloads http://downloads.bungie.net/presentations/gdc02_jaime_griesemer.ppt
- 17. 強化学習 （例）格闘ゲームTaoFeng におけるキャラクター学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx Microsoft Research Playing Machines: Machine Learning Applications in Computer Games http://research.microsoft.com/en-us/projects/mlgames2008/ Video Games and Artificial Intelligence http://research.microsoft.com/en-us/projects/ijcaiigames/ Video Games and Artificial Intelligence(Downloadより) http://research.microsoft.com/en-us/projects/ijcaiigames/
- 18. F.E.A.R.のプランニング シンボルによる連鎖プランニング ターゲットＡが 死んでいる ターゲットＡが 死んでいる 攻撃 武器が装填 されている 武器が装填 されている 装填する 武器を 持っている 武器を 持っている 武器を拾う 条件なし プラナー プランニング Jeff Orkins, Three States and a Plan: The AI of FEAR http://alumni.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.pdf
- 19. 計画を立てるＡＩ/計画を変更するＡＩ Jeff Orkins, Three States and a Plan: The AI of FEAR http://alumni.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.pdf
- 20. CORE Layer は、Physical Laryer 、Mission Layer のうちで、 どの認識を生成するかを決定するコマンドを投げる。 CERA-CRANIUM認識モデル Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures". (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf
- 22. 2K Bot Prize FPSを用いたチューリングテスト http://aigamedev.com/open/article/conscious-bot/Movie: AI と人間のプレイヤーが混在しながら戦う。 人間と一番間違われたAIが優勝。
- 25. 目次 第一章 なぜ、今、人工知能技術が 注目されているのか？ 第二章 人工知能とは 第三章 AIと哲学へ 第四章 生命の起源と人工知能 第五章 環世界 第六章 ゲームAIの歴史 第七章 ３つのゲームAI概論 第八章 哲学と人工知能 ⓒ2015 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved.
- 26. 第七章 ３つのゲームAI概論
- 27. ゲームとはなにか • インタラクティブなデジタル空間。 • もちろん自由に何を作ってもいいが、時代を 経て次第に構造化されてきた。 • ＡＩもその中で、いくつかの分類されている。
- 32. メタＡＩ ©2016 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved.
- 33. メタＡＩ • 仲間同士で協調して動作させたい ©2016 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved. 仲間全体を統括管理するAI（メタAI）からの指示で 行動を切り替える
- 34. メタＡＩの歴史 1980 1990 メタＡＩというのは、ゲームそのものに埋め込まれたＡＩ。 1980 1990 2000 古典的メタAI 現代のメタＡＩ キャラクターＡＩ技術の発展
- 36. （例）「ゼビウス」（ナムコ、1983） 敵出現テーブル巻き戻し 敵0 敵１ 敵2 敵3 敵4 敵5 『あと面白い機能なんですけれど、 ゼビウスには非常に簡単なAIが組み込まれています。 「プレイヤーがどれくらいの腕か」というのを判断して、 出てくる敵が強くなるんです。 強いと思った相手には強い敵が出てきて、 弱いと思った相手には弱い敵が出てきます。 そういっ たプログラムが組み込まれています。 ゲームの難易度というのは「初心者には難しくて、上級者 には簡単だ」ということが、 ひとつの難易度で(調整を)やっていくと起きてしまうので、 その辺を何 とか改善したいな、ということでそういったことを始めてみたのですけれど、 お陰で割合にあまり上 手くない人でも比較的長くプレイできる、 うまい人でも最後のほうに行くまで結構ドラマチックに楽 しめる、 そういった感じになっています。』 － 遠藤雅伸（出演）、1987、「糸井重里の電視遊戯大展覧会」『遠藤雅伸ゼビウスセミナー』フジテレビ －
- 38. メタＡＩ Left 4 Dead の事例 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html 今回は Left 4 Dead の事例を見てみる。
- 39. 適応型動的ペーシング [基本的発想] (1) ユーザーがリラックスしている時に、ユーザーの 緊張度が一定の敷居を超えるまで敵をぶつけ 続ける。 (2) ユーザーの緊張度が一定の緊張度を超えると 敵を引き上げる。 (3) リラックスすると敵を出現し始める（(１)へ）。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 40. メタAI(=AI Director)によるユーザーのリラックス度に応じた敵出現度 ユーザーの緊張度 実際の敵出現数 計算によって 求められた 理想的な敵出現数 Build Up …プレイヤーの緊張度が目標値を超えるまで 敵を出現させ続ける。 Sustain Peak … 緊張度のピークを3-5秒維持するために、 敵の数を維持する。 Peak Fade … 敵の数を最小限へ減少していく。 Relax … プレイヤーたちが安全な領域へ行くまで、30-45秒間、 敵の出現を最小限に維持する。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html より具体的なアルゴリズム
- 41. メタＡＩがゲームを認識する方法 キャラクター用に作成された ナビゲーションメッシュを メタＡＩがゲームの 状況を認識するために使用する。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 42. メタAIが作用を行う領域 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html メタＡＩが作用（敵の生成・ 消滅）を行う領域を、 AAS（= Active Area Set） と 言う。
- 43. メタAIが作用を行う領域 (AAS=Active Area Set) Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 44. メタAIが作用を行う領域 (AAS=Active Area Set) Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 45. 安全な領域までの道のり(Flow Distance) メタＡＩはプレイヤー群の経路を トレースし予測する。 - どこへ来るか - どこが背面になるか - どこに向かうか Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 46. AAS に対して行うこと。 メタＡＩはプレイヤー群の移動に伴い、 その周囲（ＡＡＳ）に敵の群れを 生成・消滅させたりする。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 47. プレイヤーからの可視領域 可視領域（プレイヤーから見えている 部屋）では、敵のスパウニング（発生） はできない。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 48. モンスター・アイテム出現頻度 敵の種類、アイテムの種類ごとに出現頻度が違うが、頻度に応じて発生させる。 高頻度 低頻度 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html Wandereｒs (高頻度) Mobs(中頻度) Special Infected (中頻度) Bosses (低頻度) Weapon Caches (低頻度) Scavenge Items (中頻度)
- 49. ボス出現アルゴリズム (1) Ｎ体を予想される逃走経路上に配置 (2) ３つの出現イベントパターン （何もいない、を含む） （例） Tank, Witch, 何もいない (3) 同じパターンのくり返しは禁止 (例) Witch, 何もいない、Witch はＯＫ。 Witch, Witch はだめ。 何もいない Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html Tank Witch Witch Tank Witch Tank
- 50. 具体的なアルゴリズム (1) 各エリアに、出現数 N を決定する (2) 出現数Nは予想される逃走経路の長さと 要求される密度によって計算される。 (3) あるエリアがAAS の中に入るとクリー チャーがN体生成される。 (4) そのエリアがAAS の外に出ると生成が中 止され、クリーチャーは消滅される。 (5) Ｎはそのエリアがプレイヤーから見えてい る場合、或いは、プレイヤーがリラックス モードの場合には、強制的に０になる。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 54. ナビゲーションAI Counter Strike: Path Following (デモ) The Official Counter-Strike Bot http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/
- 57. 環境とキャラクター 環境 キャラクター Character has interactions with an environment. イン プット http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html
- 61. Game World （Environment/Level） Five senses Body Language Knowledge Representation Knowledge Making Decision Making Body Motion Making Information Flow Memory Internal Cyclic Information Flow Sensor Effector Intelligence Agent Architecture
- 66. 目次 第一章 なぜ、今、人工知能技術が 注目されているのか？ 第二章 人工知能とは 第三章 AIと哲学へ 第四章 生命の起源と人工知能 第五章 環世界 第六章 ゲームAIの歴史 第七章 ３つのゲームAI概論 第八章 哲学と人工知能 ⓒ2015 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved.
- 67. 第八章 哲学と人工知能
- 78. デカルト 世界 我 我、思う（疑う、思惟する）、ゆえに我あり(存在する)。 Cogito Ergo Sum (「デカルトのコギト」と略されます) コギトー
- 83. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001,浜渦辰二) • エポケー • 眼前に与えられている客観的な世界についてどんな態度決定す ることも、したがってさしあたり（存在、仮象、可能性存在、推定的 存在、蓋然的存在、等々といった）存在について態度決定するこ とも、このようにすべて差し控えること（「禁止すること」、「働かせ ないこと」）ーあるいは、よく言われて来たように、客観的世界の 「現象学的な判断停止（エポケー）」あるいは「括弧入れ」ーは、 私たちを無の前に立たせるわけではない。むしろ、まさにそのこ とによって、あらゆる純粋な体験とあらゆる純粋な思念されたも のを含めた、私の純粋な生が、つまり、現象学的な特別な広い 意味における現象の全体が、自分のものとなる。 (P.48)
- 84. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001,浜渦辰二) • エポケー • 判断停止とは、言わば根本的で普遍的な方法であり、これに よって私は自分を自我として、しかも、自分の純粋な意識の 生をもった自我として純粋にとらえることになる。客観的世界 の全体は私のとって存在し、まさにそれが私にとってあるが ままに存在するようになるのは、この意識の生においてであ り、この意識の生を通じてなのである。 (P.48) • 超越論的な判断停止（エポケー）という現象学の基礎的な方 法は、それがこの超越論的な存在の基盤へと遡らせる限り、 超越論的な現象学的還元と呼ばれるのである。
- 87. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001,浜渦辰二) • エポケー • 眼前に与えられている客観的な世界についてどんな態度決定す ることも、したがってさしあたり（存在、仮象、可能性存在、推定的 存在、蓋然的存在、等々といった）存在について態度決定するこ とも、このようにすべて差し控えること（「禁止すること」、「働かせ ないこと」）ーあるいは、よく言われて来たように、客観的世界の 「現象学的な判断停止（エポケー）」あるいは「括弧入れ」ーは、 私たちを無の前に立たせるわけではない。むしろ、まさにそのこ とによって、あらゆる純粋な体験とあらゆる純粋な思念されたも のを含めた、私の純粋な生が、つまり、現象学的な特別な広い 意味における現象の全体が、自分のものとなる。 (P.48)
- 90. 世界 あらゆる体験・経験 世界が定立する フッサール 超越論的 主観性 （純粋意識） 判断停止（エポケー）によって解釈しない世界 ＝ 何が客観・主観とか、そういうことも解釈しない世界、 から出発する
- 93. デカルトからフッサールへ • 懐疑 • 自己へと還元 • エポケー • 超越的主観性へ還元 「デカルトのコギト」 （17世紀） 「フッサールの還元」 （20世紀）
- 94. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001, ) • 志向性 • こうして、およそいかなる意識体験も、それ自身で何ものか についての意識である。…それゆえ、我思うという超越論的 な言い方には、もう一つの項が追加されねばならない。すべ ての思うこと、すべての意識体験は何らかのものを思念して おり、この思念という仕方でそれ自身のうちにそのつどの思 われたものを伴っており、すべての意識体験がそれぞれの 仕方でそうだとも言える。...意識体験を私たちが志向的とも 呼ぶ時、この志向性という言葉は、何かについての意識であ ること、すなわち思うこととしてその思われたものを自らのう ちに伴っていること、ほかならぬまさにこのことを意味してい る。 (P.68)
- 100. Abstraction Time World Sensor Effector World Dynamics Artificial Intelligence Object
- 101. Abstraction Time World Sensor Effector World Dynamics Artificial Intelligence Object Object Object Object Object 明確に内的対象を 外的事物と同じように 存在するものとして 導入することができる。
- 102. Decision-Making Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Object image on the top layer インフォメーション・フローは 志向性の流れを作り出してい
- 103. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001,浜渦辰二) • ノエシス的、ノエマ的 • このように、思うこと思われたもの（思われたものとしての）という二つの 方向をもった方法的原理に従っていくとき、個々のそのような思うことに ついて相関的な方向において行われる普遍的な記述がまず開かれてく る。それゆえ、一方では、志向的な対象それ自身について、しかも、そ れぞれの意識され方において、その対象に属すると思われる諸規定に ついて、また、それらへ眼差しを向けることにおいて現れてくる、それら に属する諸様態（それゆえ、確実に存在する、可能的ないし推測的に存 在する、等々の存在の様態、あるいは現在に過去に未来に存在すると いった主観的な時間の様態）について記述することである。こうした記述 の方向は「ノエマ的」と呼ばれる。これに対立するのは「ノエシス的」な記 述の方向で、それは、知覚、想起、過去把持のような、思うことそのもの のあり方、意識のあり方、しかも明晰性や判明性のように、それらに内 在する様相的区別をともなった仕方に関わる。(P.74)
- 104. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001,浜渦辰二) • ノエシス的、ノエマ的 • それは、世界全体とおよそすべての自然的に存在するものとが、 私にとってあるのは、そのつどの意味をもって、私にとって効力を もつものとしてであり、変化し変化のなかで結びついている。、私 の思うことがもうｔ思われたものとしてであること、また、そのような ものとしてのみ、私はそれらに効力を与えているということ、こうし たことである。したがって超越論的な現象学者としての私が、普遍 的で記述的な確認作業の主題として持っているのは、それが個々 のものであれ普遍的なつながりにおいてであれ、もっぱら、それぞ れの意識の仕方の志向的相関者としての対象のみなのである。 (P.76)
- 105. フッサール「デカルト的省察」 (原著：1929, 翻訳:2001, 浜渦辰二) • 記述 • いったん具体的な意識の記述という現象学的な課題を引き受ける と、現象学以前には研究されることのなかった、真に無限の事実 が。私たちに開けてくる。これらの事実はすべて、（具体的な総合 的全体としての）個々の思うことに対して、また他の思うことに関し、 ても、ノエシスーノエマ的な統一を与えるような総合的構造の事実 と呼ぶことができる。この総合の固有性を明らかにすることは、志 向的体験としての思うことを、何かについての意識として示すこと になり、それゆえ、志向性は「心的現象」の記述的特徴であるとい う、フレンツ・ブレンターノの有意義な発見を実り豊かなものとし、 また記述的な ― 超越論哲学的であるのと同様に、もちろんまた 心理学的な ― 意識の理論を切り開くことになる。(P.82)
- 113. 志向的表現（例） 単なる知識表現（knowledge Representation） - グラス 20cm - 杏酒がグラスに入っている。 - レモンがグラス入っている。 - 氷がグラス入っている - -5度 - グラスを持つことができる（アフォーダンス） - 飲むことができる（アフォーダンス）
- 114. 志向的表現（例） 志向的表現（Intention representation） - グラス 20cm - 杏酒がグラスに入っている。 - レモンがグラス入っている。 - 氷がグラス入っている - -5度 - グラスを持つことができる（アフォーダンス） - 飲むことができる（アフォーダンス） - この輝きは黄金に似ているなあ。 - 去年シカゴで飲んだリキュールと同じ味だ。 - レモンはシチリア産かなあ。 - グラスの表面はつるつるで亀のこおらと似ている。
- 117. フッサール「イデーンI-1」 (原著：1913-28, 翻訳:1979 渡辺二郎 ) • 環境世界 • …私が自分をそのうちに見出しかつまた同時に私の環境世界でも あるような世界にこそ、実は、私のなす意識の多様に変動するも ろもろの自発性の複合体が、関係するのである。すなわち、研究 しつつ考察する、記述によって解明し概念化する、比較したり区別 したりする、集計したり計算したりする、前提したり帰結したりする、 要するに、その様々な形式と段階における理論的意識の、複合体 がそれである。同様にまた、心情や意欲の、多くの形態を採って 現れる諸作用や諸状態も、右の世界に関係している。(P.129)
- 118. フッサール「イデーンI-1」 (原著：1913-28, 翻訳:1979 渡辺二郎 ) • 環境世界 • すなわち、気に入るとか気に入らない、喜ぶとか悲しい、欲求する とか逃避する、希望するか恐怖する、決断するとか行為する、と かが、その例である。これらすべてのものは、さらにそれに加える に、自発的にそこへと向き直って把握すれば世界が直接的に手 の届く向こうに存在していると私に意識されるゆえんの素朴な自 我の諸作用をも含めて、これらはみな、コギトというデカルト的な あの一表現によって総括されるものである。自然な仕方で毎日な んということなく生きているときには、私は絶えず、すべての「顕在 的な」生を貫くこのコギトという根本形式において、生きているので ある。たとえその際私が、コギトということを言表しようがしまいが、 また私が「反省的に」自我やコギト作用に向かっていようがいまい が、そうなのである。
- 119. フッサール「イデーンI-1」 (原著：1913-28, 翻訳:1979 渡辺二郎 ) • 環境世界 • すなわち、気に入るとか気に入らない、喜ぶとか悲しい、欲求する とか逃避する、希望するか恐怖する、決断するとか行為する、と かが、その例である。これらすべてのものは、さらにそれに加える に、自発的にそこへと向き直って把握すれば世界が直接的に手 の届く向こうに存在していると私に意識されるゆえんの素朴な自 我の諸作用をも含めて、これらはみな、コギトというデカルト的な あの一表現によって総括されるものである。自然な仕方で毎日な んということなく生きているときには、私は絶えず、すべての「顕在 的な」生を貫くこのコギトという根本形式において、生きているので ある。たとえその際私が、コギトということを言表しようがしまいが、 また私が「反省的に」自我やコギト作用に向かっていようがいまい が、そうなのである。 自然的態度
- 120. デカルト/フッサール • 我、思う、ゆえに、我あり、 デカルト • 我、 世界が定立している フッサール 気に入る 気に入らない 喜ぶ 悲しい 欲求する 逃避する 希望する 恐怖する 決断する 行為する ….
- 122. デカルトからフッサールへ • 懐疑 • 自己へと還元 • 思惟による世界 • エポケー • 超越的主観性へ還元 • 自然的態度による生活 的世界 「デカルトのコギト」 （17世紀） 「フッサールの還元」 （20世紀）
- 125. 目次 第一章 なぜ、今、人工知能技術が 注目されているのか？ 第二章 人工知能とは 第三章 AIと哲学へ 第四章 生命の起源と人工知能 第五章 環世界 第六章 ゲームAIの歴史 第七章 ３つのゲームAI概論 第八章 哲学と人工知能 第九章 創造と人工知能 第十章 まとめ ⓒ2015 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved.
- 126. 第九章 人工知能と創造
- 130. アーロンのアルゴリズム • 知識ベースの人工知能 (左) 学んだ知識から描く （右） 架空のものを学んだものから描く 19851983
- 132. プロシージャルとは？
- 133. プロシージャル技術 ゲームAI技術 AI技術 プロシージャル 技術 コンテンツ自動生成技術 （PCG, Procedural Contents Generation ）
- 134. Rogue (1980)のレベル生成法 Rect[0] Rect[0] Rect[1] Rect[0] Rect[1] Rect[2] Rect[3] http://racanhack.sourceforge.jp/rhdoc/intromaze.html
- 135. Rogue (1980)のダンジョン生成法 Rect[0] Rect[0] Rect[1] Rect[0] Rect[1] Rect[2] Rect[3] このようにアセット（ゲームのデータ）をツールなどを通して製作するのではなく、 プログラムで作ることを「プロシージャル・コンテンツ・ジェネレーション」（PCG）と言う。 http://racanhack.sourceforge.jp/rhdoc/intromaze.html
- 141. Elite (1980, BBC) 宇宙を自動生成 https://en.wikipedia.org/wiki/Elite_(video_game)
- 143. NO MAN’S SKY (Hello Games, 2016) http://www.no-mans-sky.com/ 宇宙、星系、太陽系、惑星を自動生成する。
- 145. FarCry2 (Dunia Engine ) デモ 草原自動生成 時間システム 樹木自動生成 動的天候システム 動的天候システム http://www.farcry2-hq.com/downloads,18,dunia-engine-nr1.htm
- 147. 目次 第一章 なぜ、今、人工知能技術が 注目されているのか？ 第二章 人工知能とは 第三章 AIと哲学へ 第四章 生命の起源と人工知能 第五章 環世界 第六章 ゲームAIの歴史 第七章 ３つのゲームAI概論 第八章 哲学と人工知能 第九章 創造と人工知能 第十章 まとめ ⓒ2015 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved.
- 148. 第十章 まとめ ⓒ2015 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved.