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kobayashi_m

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kobayashi presentation M2 2012

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  1. 1. 修士論文発表 ゲームにおける課題ステージの自動選択 -学習プロセスの推定 - Selection Mechanism of Stages in Game based on Inference of Learning Process 北海道大学 大学院情報科学研究科 複合情報学専攻 複雑系工学講座 調和系工学研究室 M2 小林佑輔
  2. 2. はじめに スステテーージジ11 スステテーージジ22 スステテーージジ33 スステテーージジ44 ・・・・・・ 初 心 者 上 級 者 丁度良い丁度良い難しい難しい 簡単簡単丁度良い丁度良い 簡単すぎたり、難しすぎると楽しくない プレイヤーが楽しく感じる時間の増大
  3. 3. 理想のステージ順 スステテーージジnn スステテーージジnn++11 スステテーージジnn++22 スステテーージジnn++33 ・ ・ ・ 簡単 簡単 丁度良い 難しい High anxiety [Csikszentmihalyi 1990] FLOW ch a boredom llen ge Low skill High FFLLOOWW理理論論 FLOW状態行為自体が楽しく、深く没入している状態 プレイヤーのskillに対して、楽しいと感じるchallengeが存在
  4. 4. 楽しさの理論 Low High challenge High fun スステテーージジnn スステテーージジnn++11 スステテーージジnn++22 スステテーージジnn++33 ・ ・ ・ 楽楽ししささのの軸軸 Low High High High skill challenge fun anxiety boredom FLOW skill t skill t ステージn1 ステージn2 ステージn3 ゲームに適用するにあたって skill = ゲームの上達 challenge = ステージ
  5. 5. skillの変化によるfunへの影響 sskkilillのlの変変化化skillが変化すると楽しいと感じるステージも変わってしまう skillの変化 Low High challenge High fun ステージn ステージm Low High challenge High fun ステージn ステージm ステージnの楽しさ > ステージmの楽しさステージnの楽しさ < ステージmの楽しさ skillの変化に応じて、funが最大となるchallengeを求める 課題 skillを計測するためにゲームをプレイするとskillが変化してしまう 少ないログデータからその変化を推測してfunを求める やること skillをどのように計算するか funをどうやって推定するか
  6. 6. 目目的的 目的とアプローチ プレイヤーの楽しさが最大となるステージの選択 アアププロローーチチ ステージ2 ステージn ステージ3 プレイログを用いたステージごとのfunの推定 skill ⊿ skill ログ 未経験のステージ クリアのf推un定の ⇒推 定funの推定 funの推定 funの推定 ププレレイイ ログから直接、ステージごとのfunを推定 スーパーマリオの特性を利用
  7. 7. マリオの特性を用いたステージごとのfunの推定 プレイしたステージのログ 未経験のステージ 分 解 分 ステージを『モジュール』という部品に分解解 同じモジュール funの推定 合 算 マリオにおけるskill モジュールのfunを推定する方法は? 各モジュールに対するクリア率
  8. 8. マリオの特性を用いたステージごとのfunの推定 未経験のステージ プレイしたステージのログ +ブロック 分 解 分 funの推定 ステージを『モジュール』という部品に分解解 合 算 マリオにおけるskill 各モジュールに対するクリア率 類似のモジュール モジュールのfunを推定する方法は?
  9. 9. モジュールのネットワーク関係の利用 ・ ・ ・ モジュールは 全部で201種類 +ブロック プレイしたステージのログ 未経験のステージ
  10. 10. モジュールごとのfunの推定 画面内には22~3個のモジュール 死亡回数:d 通過回数:p fun: sp = p pd モジュールごとの 121番モジュールを通過した時の ネットワークを利用した推定 1 29 29個のノード121番 121番 1  122番 ・・・ ・・・ 135番 150番  1 29  1 29  1 29
  11. 11. モジュールごとのfunの推定 画面内には22~3個のモジュール 通過回数+1 死亡回数:d 通過回数:p fun: sp = p pd モジュールごとの 121番モジュールを通過した時の ネットワークを利用した推定 1 29 29個のノード121番 121番 1  122番 ・・・ ・・・ 135番 150番  1 29  1 29  1 29
  12. 12. モジュールごとのfunの推定 画面内には22~3個のモジュール 通過回数+1/2 通過回数+1/2 死亡回数:d 通過回数:p fun: sp = p pd モジュールごとの 121番モジュールを通過した時の ネットワークを利用した推定 1 29 29個のノード121番 121番 1  122番 ・・・ ・・・ 135番 150番  1 29  1 29  1 29
  13. 13. モジュールごとのfunの推定 画面内には22~3個のモジュール 通過回数 +1/3 通過回数 +1/3 死亡回数:d 通過回数:p fun: sp = p pd モジュールごとの 121番モジュールを通過した時の ネットワークを利用した推定 1 29 29個のノード121番 121番 1  122番 ・・・ ・・・ 135番 150番  1 29  1 29  1 29
  14. 14. モジュールごとのfunの推定 画面内には22~3個のモジュール ... , 1 5 , 1 4 1 4 , 1 5 , ... 死亡回数:d 通過回数:p fun: sp = p pd モジュールごとの 121番モジュールを通過した時の ネットワークを利用した推定 1 29 29個のノード121番 121番 1  122番 ・・・ ・・・ 135番 150番  1 29  1 29  1 29
  15. 15. モジュールごとのfunの推定 画面内には22~3個のモジュール 死亡回数:d 通過回数:p fun: sp = p pd モジュールごとの 121番モジュールを通過した時の ネットワークを利用した推定 1 29 29個のノード121番 121番 1  122番 ・・・ ・・・ 135番 150番  1 29  1 29  1 観測部分推定部分29
  16. 16. プレイしたステージのログ 未経験のステージ 分 解 分 解 合 算 未経験のステージの評価 funの推定
  17. 17. 未経験のステージのfun 未経験のステージn ステージnのfun プレイしたステージのログ x1 x2 x3 ・・・・・・ xn ・・・・・・ x ' 1 x ' 3 x ' 2 ・・・・・・ x ' n ・・・・・・ ネットワークを利用した推定 平均 −1.0≤fun≤1.0
  18. 18. 実験概要 使使用用すするるゲゲーームム 自作したマリオクローン (2Dプラットフォーム型ゲーム) 実実験験11 目的:skillの変化に応じてfunが変化するか 全5ステージ用意(1つのステージが200個のモジュールで構成) ステージ1から順に難しくなる ステージ順は固定 実実験験22 目的:提案手法によるステージ選択の結果確認 全20ステージ用意(1つのステージが110個のモジュールで構成) ステージ1から順に難しくなる(実験1の場合ほど明確ではない) ステージ順は提案手法によって選択される
  19. 19. 実験1で使用したステージ スステテーージジ11 スステテーージジ22 スステテーージジ33 スステテーージジ44 スステテーージジ55 クリボー、落とし穴(平地) ノコノコ(前方に壁無) ノコノコ(前方に壁有)、トゲゾー 連続した敵(同種) ノコノコ(前方後方に壁有) 高さのある落とし穴 連続した敵(異種) キラー(単体) キラー(壁越え利用) キラー(複数) キラー+落とし穴 ステージ1から順に難しくなる設計 5人:ステージ1~ステージ5の順にプレイ 9人:ステージ5~ステージ1の順にプレイ
  20. 20. プレイ回数の増加に伴うfunの値の変化(正順) ステージ順スステテーージジ11 スステテーージジ22 スステテーージジ33 スステテーージジ44 スステテーージジ55 1回目のプレイ終了後全体の半分が経過最後の1回player 1 2 3 4 5 0.20 0.15 0.10 0.05 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 1 2 3 4 5 0.06 0.04 0.02 0.00 0.020 0.015 0.010 0.005 0.000 -0.005 1 2 3 4 5 0.000 -0.002 -0.004 -0.006 0.0005 0.0000 -0.0005 -0.0010 -0.0015 -0.0020 -0.0025 -0.0030 1 2 3 4 5 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 1 2 3 4 5 0.06 0.04 0.02 0.00 -0.02 1 2 3 4 5 0.06 0.04 0.02 0.00 -0.02 1 2 3 4 5 0.00 1 2 3 4 5 -0.02 1 2 3 4 5 -0.008 A プレイ回数 350回 クリア stage5 B プレイ回数 29回 クリア stage5 C プレイ回数 84回 クリア stage2 c f c f c f c f c f c f c f c f c f プレイ回数
  21. 21. プレイ回数の増加に伴うfunの値の変化(逆順) ステージ順スステテーージジ55 スステテーージジ44 スステテーージジ33 スステテーージジ22 スステテーージジ11 1回目のプレイ終了後全体の半分が経過最後の1回player 1 2 3 4 5 0.30 0.20 0.10 0.00 -0.10 -0.20 -0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.30 0.20 0.10 0.00 -0.10 -0.20 -0.30 -0.40 1 2 3 4 5 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.30 0.20 0.10 0.00 1 2 3 4 5 0.000 -0.002 -0.004 -0.006 -0.008 -0.010 -0.012 0.000 -0.002 -0.004 -0.006 -0.008 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00 1 2 3 4 5 0.00 1 2 3 4 5 0.00 1 2 3 4 5 -0.010 1 2 3 4 5 -0.40 1 2 3 4 5 -0.05 1 2 3 4 5 -0.014 A プレイ回数 452回 クリア stage1 B プレイ回数 80回 クリア stage1 C プレイ回数 105回 クリア なし c f c f c f c f c f c f c f c f c f プレイ回数
  22. 22. 実験2ー提案手法によるステージ選択の例ー ククリリアアククリリアアククリリアアククリリアア 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0.10 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 -0.02 -0.04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00 プレイ回数:47 スステテーージジ11 スステテーージジ1122 スステテーージジ1144 スステテーージジ1166 stage12クリア後 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0.07 0.06 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 0.00 -0.01 -0.02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0.04 0.03 0.02 0.01 0.00 -0.01 -0.02 stage16クリア後 stage1クリア後 c f c f stage14クリア後 c f c f
  23. 23. 実際のステージ選択の例(考察) スステテーージジ11 スステテーージジ1122 スステテーージジ1144 スステテーージジ1166 スステテーージジ1133 未知のシチュエーション
  24. 24. まとめ 目目的的プレイヤーの楽しさが最大となるステージの選択 Low High High High skill challenge fun anxiety boredom FLOW High fun skill s skill t Low challenge High プレイしたステージのログ未経験のステージn ステージをモジュールという部品に分解モジュール一つ一つのfunからステージのfunを推定
  25. 25. プロシージャル技術とその課題 デデジジタタルルゲゲーームムのの製製作作手手順順 コンテンツデータ 3Dモデル スクリプト 音楽 音声 設定データ 2Dデータ ツール 3Dツール 2Dツール スクリプト言語 サウンドツール エンジン ゲームプログラム ツールプログラマー 開発者 ゲームプログラマー プロシージャル技術以前の製作手法 ・手作業によるゲームデータの生成 ・手作業によるゲームデータの動作定義 プロシージャル技術 ・計算によるゲームデータの生成 ・計算によるゲームデータの動作定義 コンテンツ生成に関する研究 2Dプラットフォーム型ゲームにおけるマップの 自動生成に関する研究[Sorenson et al 2010] 協調型共進化を用いた研究[Cook et al 2012] プレイヤーを楽しませるための研究 ゲームシステム・ルールの改良に関する研究 [Togelius et al 2008],[Cook et al 2011] ゲーム開発における課題 ニッチな手法が多く、汎用性に乏しい プレイヤーの癖や性格といった特徴をプ レイ履歴や入力から解析する手法が確立 されてはいない
  26. 26. プロシージャル技術とその課題 デデジジタタルルゲゲーームムのの製製作作手手順順 コンテンツデータ 3Dモデル スクリプト 音楽 音声 設定データ 2Dデータ ツール 3Dツール 2Dツール スクリプト言語 サウンドツール エンジン ゲームプログラム ツールプログラマー 開発者 ゲームプログラマー プロシージャル技術以前の製作手法 ・手作業によるゲームデータの生成 ・手作業によるゲームデータの動作定義 プロシージャル技術 ・計算によるゲームデータの生成 ・計算によるゲームデータの動作定義 コンテンツ生成に関する研究 2Dプラットフォーム型ゲームにおけるマップの 自動生成に関する研究[Sorenson et al 2010] 協調型共進化を用いた研究[Cook et al 2012] プレイヤーを楽しませるための研究 ゲームシステム・ルールの改良に関する研究 [Togelius et al 2008],[Cook et al 2011] ゲーム開発における課題 ニッチな手法が多く、汎用性に乏しい プレイヤーの癖や性格といった特徴をプ レイ履歴や入力から解析する手法が確立 されてはいない
  27. 27. プロシージャル技術とその課題 デデジジタタルルゲゲーームムのの製製作作手手順順 コンテンツデータ 3Dモデル スクリプト 音楽 音声 設定データ 2Dデータ ツール 3Dツール 2Dツール スクリプト言語 サウンドツール エンジン ゲームプログラム ツールプログラマー 開発者 ゲームプログラマー プロシージャル技術以前の製作手法 ・手作業によるゲームデータの生成 ・手作業によるゲームデータの動作定義 プロシージャル技術 ・計算によるゲームデータの生成 ・計算によるゲームデータの動作定義 コンテンツ生成に関する研究 2Dプラットフォーム型ゲームにおけるマップの 自動生成に関する研究[Sorenson et al 2010] 協調型共進化を用いた研究[Cook et al 2012] プレイヤーを楽しませるための研究 ゲームシステム・ルールの改良に関する研究 [Togelius et al 2008],[Cook et al 2011] ゲーム開発における課題 ニッチな手法が多く、汎用性に乏しい プレイヤーの癖や性格といった特徴をプ レイ履歴や入力から解析する手法が確立 されてはいない
  28. 28. プロシージャル技術とその課題 デデジジタタルルゲゲーームムのの製製作作手手順順 コンテンツデータ 3Dモデル スクリプト 音楽 音声 設定データ 2Dデータ ツール 3Dツール 2Dツール スクリプト言語 サウンドツール エンジン ゲームプログラム ツールプログラマー 開発者 ゲームプログラマー プロシージャル技術以前の製作手法 ・手作業によるゲームデータの生成 ・手作業によるゲームデータの動作定義 プロシージャル技術 ・計算によるゲームデータの生成 ・計算によるゲームデータの動作定義 コンテンツ生成に関する研究 2Dプラットフォーム型ゲームにおけるマップの 自動生成に関する研究[Sorenson et al 2010] 協調型共進化を用いた研究[Cook et al 2012] プレイヤーを楽しませるための研究 ゲームシステム・ルールの改良に関する研究 [Togelius et al 2008],[Cook et al 2011] ゲーム開発における課題 ニッチな手法が多く、汎用性に乏しい プレイヤーの癖や性格といった特徴をプ レイ履歴や入力から解析する手法が確立 されてはいない
  29. 29. プレイ回数の増加に伴うfunの推移(正順) ○ 内の数値は挑戦回数 ステージをクリアできなかった ステージをクリアした 挑戦回数 0.16 0 stage1 0.025 0.015 stage2 0.025 -0.025 stage5 0.05 -0.04 stage4 0.06 -0.01 stage3 ステージn挑戦時の 評価値の推移
  30. 30. プレイ回数の増加に伴うfunの推移(逆順) ステージn挑戦時の 評価値の推移 挑戦回数 0.0 -0.01 stage1 0.01 -0.025 stage2 0.15 -0.35 stage5 0.14 -0.02 stage4 0.07 -0.02 stage3
  31. 31. B 実際のステージ選択の例 プレイ回数:48 ククリリアアククリリアア諦諦めめたた スステテーージジ11 スステテーージジ1122 スステテーージジ1188 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00 -0.05 stage1クリア後 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0.12 0.10 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 -0.02 -0.04 stage12クリア後 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 -0.02 -0.04 stage18最後のプレイ後

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