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![[AI10] ゲームキャラクターのための人工知能と社会への応用 ～ FINAL FANTASY XV を事例として ～](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ai10-170628010423-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
東方ゲームAIとその歴史
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- 2. 自己紹介 • HN: ide_an(いで) • Twitter: @ide_an • Mastodon: ide_an@gensokyo.town • 某社プログラマ • 東方界隈でツールを作ってます • 花映塚AI自作ツール 「花AI塚」 • http://usamimi.info/~ide/programe/touhouai/ • サークルチェックツール 「trivial-circlecheck」 • http://trivial-circlecheck.herokuapp.com/ • ダブルスポイラー リプレイずれ修正パッチ 「hanakopatch」 • https://bitbucket.org/ide_an/hanakopatch/src/
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- 5. 東方ゲームAIとは？ • 東方のゲーム作品を対象としたゲームAI • 紅魔郷や文花帖などのSTG •萃夢想や緋想天などの格闘ゲー • 今回の発表ではデフォルトCPUは対象外（花映塚など） • 実際に見た方が早い • デモ動画（拙作の地霊殿AI） • https://www.youtube.com/watch?v=tufZQTRX_WQ
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- 11. 「ゲーム状態の認識」のアプローチ • 画像処理 • ゲーム画面から自機や 弾などを認識する •内部情報へのアクセス • ゲームプログラムの メモリから自機や弾な どの情報を取り出す 例：画面から 弾っぽいやつ抽出 弾1: x=100,y=200,r=128 弾2: x=120,y=250,r=128 弾3: x=140,y=300,r=128 弾4: x=160,y=250,r=128 … 例：メモリから 弾情報抽出
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- 13. 「次の行動の選択」のアプローチ • ルールベース • ゲームプレイでの思考 を考察して、アルゴリズ ムに落とし込む •例：「弾が少ないところ に移動する」、 「被弾しそうならボムる」 • 機械学習 • ゲームプレイのデータ から行動ポリシーを学 習する • リプレイを正解として学 習 (教師あり学習) • AI自身がゲームをプレ イして学習 (強化学習)
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- 15. なぜ東方ゲームAIを作るのか？ • 楽しい！！！ • せやな。 •良き対戦相手が欲しい • デフォルトCPUでは合わない • 強すぎる、弱すぎる、人間のプレイとの乖離 • オフライン対戦は手軽じゃない • 相手がいないなら「作れば」いいじゃない
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- 17. 凡例とおことわり • 凡例 • 画：画像処理 • 内： 内部情報へのアクセス • ル： ルールベース • 学： 機械学習 • ツ： AI作成ツール • おことわり • AI作成ツールで作成した個々のAIは記載していません • そもそも追跡できてない
- 18. 原作 STG AI黄昏フロ作品 AI 2002 紅魔郷 2003 妖々夢 2004 萃夢想、永夜抄 2005 花映塚、文花帖 th075Booster (yK8Yp05c) 内学ツ 2006 2007 風神録 2008 緋想天、地霊殿 th105_ai (sweetie) 内ルツ 2009 星蓮船、非想天則 永夜抄AI (sizukuisi) 内ル th123_ai (sweetie) 内ルツ 2010 ダブルスポイラー、 妖精大戦争 永夜抄AI (Gandalph) 画ル 花映塚AI (K.Sakai et al.) 画ル 2011 神霊廟 Touhoubot Project 内ル ダブルスポイラーAI (trial-run) 画ル 2012 地霊殿AI (ide_an) 内ル 2013 心綺楼、輝針城 TouhouPlayer (feinomenon) 画ル th135_ai (sweetie) 内ルツ 2014 弾幕アマノジャク 紅魔郷AI (aki33524) 内ル 花AI塚 (ide_an) 内ルツ 2015 深秘録、紺珠伝 AI_touhou (nobu-knellfox) 画ル 2016 紺珠伝AI (imenurok) 画学 紅魔郷AI (td2sk) 画学 紺珠伝AI( ntddk) 画学 TouhouCV (Netdex) 画ル 2017 天空璋、憑依華 Twinject (Netdex) 内ル 画： 画像処理、 内： 内部情報へのアクセス、 ル： ルールベース、 学： 機械学習、 ツ： AI作成ツール
- 19. 原作 STG AI黄昏フロ作品 AI 2002 紅魔郷 2003 妖々夢 2004 萃夢想、永夜抄 2005 花映塚、文花帖 th075Booster (yK8Yp05c) 内学ツ 2006 2007 風神録 2008 緋想天、地霊殿 th105_ai (sweetie) 内ルツ 2009 星蓮船、非想天則 永夜抄AI (sizukuisi) 内ル th123_ai (sweetie) 内ルツ 2010 ダブルスポイラー、 妖精大戦争 永夜抄AI (Gandalph) 画ル 花映塚AI (K.Sakai et al.) 画ル 2011 神霊廟 Touhoubot Project 内ル ダブルスポイラーAI (trial-run) 画ル 2012 地霊殿AI (ide_an) 内ル 2013 心綺楼、輝針城 TouhouPlayer (feinomenon) 画ル th135_ai (sweetie) 内ルツ 2014 弾幕アマノジャク 紅魔郷AI (aki33524) 内ル 花AI塚 (ide_an) 内ルツ 2015 深秘録、紺珠伝 AI_touhou (nobu-knellfox) 画ル 2016 紺珠伝AI (imenurok) 画学 紅魔郷AI (td2sk) 画学 紺珠伝AI( ntddk) 画学 TouhouCV (Netdex) 画ル 2017 天空璋、憑依華 Twinject (Netdex) 内ル 画： 画像処理、 内： 内部情報へのアクセス、 ル： ルールベース、 学： 機械学習、 ツ： AI作成ツール ～2008 STG AI 登場以前 2009～2010 STG AI 登場 2010～2015 知見の公開化 2016～ Deep Learning
- 20. ～2008 STG AI登場以前 •東方ゲームAIは、まず黄昏フロ作品で登場 • th075Booster • 萃夢想AI作成ツール • 作者: yK8Yp05c 氏 • 萃夢想ネット対戦パッチ作者でもある • 確認できる限り最初の東方ゲームAI • リプレイから学習する • 次に学習型AIが登場したのは2016年 • オーパーツ • th105_ai • 緋想天AI作成ツール • 作者: sweetie 氏 • 非想天則、心綺楼AIツールも作っている • スクリプトで自由にルールを組める 原作 STG AI 黄昏フロ作品 AI 2002 紅 2003 妖 2004 萃、永 2005 花、文 th075Booster (yK8Yp05c) 内学ツ 2006 2007 風 2008 緋、地 th105_ai (sweetie) 内ルツ
- 21. なぜSTG AIが生まれなかったか？ • A.STGは対戦ゲームじゃないから • 対戦ゲームではAIのニーズが強い • 「良き対戦相手が欲しい」というニーズがある • AIと戦う、AI同士で戦わせるなど、AIの楽しみ方が多様 • 一人プレイのSTGではAIのニーズが弱い • AIのプレイを眺める以外に、AIの楽しみ方がない • （花映塚は対戦ゲーじゃんと思った人はあとで質問し てください）
- 22. 2009～2010 STG AI登場 •動画サイトを中心にSTG AIが現れる • 永夜抄AI • 作者: sizukuisi 氏 • ニコニコ動画上で公開 • 永夜抄Lunaクリアを達成 • 永夜抄AI • 作者: Gandalph 氏 • Youtube上で公開 • 最初の画像処理ベースAI • 弾の認識がうまくいってない？ • STG AIが登場してきたが、動画のみで細かい仕組みが分 からなかった 原作 STG AI 黄昏フロ作品 AI 2009 星、非 永夜抄AI (sizukuisi) 内ル th123_ai (sweetie) 内ルツ 2010 DS、 妖大 永夜抄AI (Gandalph) 画ル 花映塚AI (K.Sakai et al.) 画ル
- 23. 2010～2015 知見の公開化 • STGAIの知見が同人誌やスライドなどでまとめられ始める • 花映塚AI (K. Sakai et al.) • ICAI2010 論文 • ダブルスポイラーAI (trial-run) • 同人誌 • 僕がAIを作り始めたきっかけの本 • 地霊殿AI (ide_an) • Webに記事公開 • 紅魔郷AI (aki33524) • IT系勉強会で発表 + ニコ動で公開 • 紅魔郷Exノーショットノーミスクリア • 花AI塚 (ide_an) • 記事公開 • AI作成ツール公開 原作 STG AI 黄昏フロ作品 AI 2010 DS、 妖大 永夜抄AI (Gandalph) 画ル 花映塚AI (K.Sakai et al.) 画ル 2011 神 Touhoubot Project 内ル ダブルスポイラーAI (trial-run) 画ル 2012 地霊殿AI (ide_an) 内ル 2013 心、 輝 TouhouPlayer (feinomenon) 画ル th135_ai (sweetie) 内ルツ 2014 弾ア マ 紅魔郷AI (aki33524) 内ル 花AI塚 (ide_an) 内ルツ 2015 深、 紺 AI_touhou (nobu-knellfox) 画ル
- 24. 2016～ Deep Learning •2016年にDeep Learningを使ったAIが相次いで登場 • 紺珠伝AI • 作者: imenurok 氏 • Qiitaで公開 • 紺珠伝AI • 作者: ntddk 氏 • 同人誌で発表 • いずれも、画像処理 + 機械学習の組み合わせ • STG AIにも機械学習の時代が来た 萃夢想AIから11年・・・ 原作 STG AI 黄昏フロ作品 AI 2016 紺珠伝AI (imenurok) 画学 紅魔郷AI (td2sk) 画学 紺珠伝AI( ntddk) 画学 TouhouCV (Netdex) 画ル 2017 天、憑 Twinject (Netdex) 内ル
- 25. DQN (Deep Q-Network) •先述のAIはいずれもDQNを採用 • DQN = 強化学習 + Deep Learning • 行動ポリシーだけでなく、 ゲーム画面をどう認識するかも学習する • どうやって弾の位置を認識するかなども 勝手に学習してくれる • 2015年にDQNのゲームAIデモが話題になったのが背景 • https://wired.jp/2015/02/28/google-deepmind-atari/ ゲーム状態の認識 次の行動の選択 ゲーム操作の入力 両方まとめて 学習 スクショそのまま 突っ込む
- 26. まとめ • 東方ゲーム作品を対象としたゲームAIが有志によって 作られている • STGAIは2009年以降、毎年作られている • ここ最近は画像処理 + 機械学習のアプローチが現れ ている • より人間に近いAIが出てくるかも？ • こういう歴史をまとめてみるのも面白いよね
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- 28. 花映塚AIはなぜ生まれなかった？ A. ネット対戦に先を越されたから • ネット対戦はAIとシェアを奪い合 う •ネット対戦も「良き対戦相手が欲し い」のソリューション • 萃夢想AIの登場は・・・ • 萃夢想ネット対戦パッチより前 • 花映塚ネット対戦対応より後 • もし萃夢想AIが2ヶ月早かったら、 花映塚AIも生まれていたかも？ 花映塚関連 萃夢想関連 2004/12 萃夢想 ver 1.00 2005/8 花映塚 ver 1.00 2005/10 花映塚 ver 1.50で ネット対戦対応 2005/11 th075Booster （萃夢想AI）公開 2005/12 th075_net (AVC氏、 ネット対戦パッチ) 公開 2006/2 th075Caster (yK8Yp05c 氏、ネット対戦パッチ) 公開
- 29. 「ゲーム状態の認識」のアプローチ比較 • 画像処理 • メリット •人間のプレイと同じ条 件 • 作品をまたいで適用で きる汎用性 • デメリット • 認識誤差が生じる • 処理時間がネック • 認識精度と処理時間 のトレードオフ • 画像処理の知識が必要 • 内部情報へのアクセス • メリット • 情報が正確 • 高速 • デメリット • 対象ゲームごとに解析 が必要 • 同じゲームでもバー ジョンアップの度に解 析と修正が必要 • 人間と同じ土俵じゃない ズルさ • リバースエンジニアリン グの知識が必要
- 30. 「次の行動の選択」のアプローチ比較 • ルールベース • メリット •ホワイトボックスである • 不具合の原因を特定 しやすい • デメリット • 人間離れしがち • 花映塚CPUの「電動歯 ブラシ」 • うまく言い表せない行動 ポリシーはルールベー スに落とし込めない • 無意識にうまくやって いること • 機械学習 • メリット • うまく言い表せない行動 ポリシーも獲得できる （理想的には） • デメリット • ブラックボックスである • 「なぜ」が分からない • 学習のためのデータや 環境の準備が困難 • Deep Learningだと GPU必須
- 31. 東方格闘ゲーAI • th075Booster (yK8Yp05c) •http://wiki.mizuumi.net/w/Immaterial_and_Missing_Power/th075booster • 初出 http://jbbs.shitaraba.net/bbs/read_archive.cgi/computer/6306/1127170527/#7 17 • 開発者回顧録 https://www26.atwiki.jp/th075c/pages/20.html • Archive http://web.archive.org/web/20090122055540/http://www.crystal.rm.st/njm45 59/r_board/r_board.cgi • 現在はrollCaster (mauve)に組み込まれている • th105_ai(のちにth123_ai) (sweetie) • http://resemblances.click3.org/product_list/index.cgi/detail/52 • th135_ai (sweetie) • http://resemblances.click3.org/product_list/index.cgi/detail/54 • 機械学習で緋想天AI構想 (作者不明) • その後実現したのかは不明。sweetie氏とは別人。 • http://jbbs.shitaraba.net/bbs/read_archive.cgi/game/44334/1211630896/#627
- 32. 東方STG AI • 永夜抄AI(sizukuisi) • http://www.nicovideo.jp/watch/sm7270634 • 永夜抄AI (Gandalph) • https://www.youtube.com/watch?v=4wKmtWpcHnA • 花映塚AI (K. Sakai et al.) • Sakai, Kazuhiko & Okada, Yoshihiro & Muraoka, Yoichi. (2010). Developing AI for Playing Shooter Games - Touhou Kaeizuka.. Proceedings of the 2010 International Conference on Artificial Intelligence, ICAI 2010. 2. 748-752. • 国会図書館関西館にproceedings収蔵 • ダブルスポイラーAI (trial-run) • http://trial-run.net/archives/2235 • TouhoubotProject (Adephtand Tsar IoannXIII) • https://web.archive.org/web/20160812123435/http://th bot.kt15.ru/ • プレイ動画 https://www.youtube.com/watch?v=6xWvr- TAR1w • 地霊殿AI (ide_an) • http://usamimi.info/~ide/programe/touhouai/ • TouhouPlayer (feinomenon) • https://github.com/feinomenon/TouhouPlayer • 紅魔郷AI (aki33524) • http://www.kernelvm.org/ima-made-no-matome/kaneru- vm-tan-jian-dui-guan-xi-6hui-mu • https://www.dropbox.com/s/hy0tvgocxourltw/%E6%9D% B1%E6%96%B9AI.pdf?dl=0 • プレイ動画 http://www.nicovideo.jp/watch/sm23043946 • 花AI塚 (ide_an) • http://www.usamimi.info/~ide/programe/touhouai/ • AI_touhou (nobu-knellfox) • https://github.com/nobu-knellfox/AI_touhou • 紺珠伝AI (imenurok) • http://qiita.com/imenurok/items/c6aa868107091cfa509c • 紅魔郷AI (td2sk) • http://www.nicovideo.jp/watch/sm28442889 • 紺珠伝AI (ntddk) • https://ntddk.booth.pm/items/245254 • プレイ動画 https://www.youtube.com/watch?v=KcnvVepob2o • TouhouCV (Netdex) • https://github.com/Netdex/TouhouCV • Twinject (Netdex) • https://github.com/Netdex/twinject
Editor's Notes
- #6 紅魔郷や永夜抄、黄昏フロ作品である萃夢想や緋想天などが対象 収集にとりなど二次創作は対象外 実際の動画が欲しい
- #14 行動選択のアプローチにはルールベースと機械学習の２つがある。 ルールベースは、プログラマがゲームプレイのときに考えていることをコードに落とし込むというもの。 たとえば「弾が少ないところに移動する」「被弾しそうならボムる」など普段のプレイで考えるので、それをコード化する。 機械学習はゲームプレイのデータから行動選択のポリシーをゲームAI自身に自動的に獲得させるというもの。 プログラマ自身が考えるのではなく、ゲームAIに学習してもらうというのが違い。
- #19 2005年に萃夢想AIが登場したのが最初。 STG AIは2009年になってやっと登場。 2009年以降は毎年誰かしらSTG AIを作っている 技術的な傾向で言うと、ゲーム状態の取得方法は画像処理と内部情報アクセスが拮抗している。 行動選択ポリシーの方はルールベースが多いが、最近になって機械学習も出てきた。