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デジタルゲームにおける人工知能技術
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- 3. My Works (2004-2019) AIfor Game Titles Books
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- 11. ３Ｄゲームの中のＡＩ Halo （ＨＡＬＯ、バンジー、2001年） デバッグ画面 The Illusionof Intelligence - Bungie.net Downloads http://downloads.bungie.net/presentations/gdc02_jaime_griesemer.ppt
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- 13. ニューラルネットワークの構造を進化させる 「Neuro Evolution」の技術 Mat Buckland,Chapter 11, AI techniques for game programming, Premier Press, 2002 (実行ファイルとソースコードがCD-ROMにあります) これまでニューラルネットは、最初に構造を定義した後は変化しなかった。 動的にニューラルネットの構造を変化させる技術 Neuron Evoluation of Augmenting Topologies (NEAT)
- 14. 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/
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- 17. 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
- 18. FarCry 4 の事例 JulienVarnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay http://archives.nucl.ai/recording/far-crys-ai-a-manifesto-for-systemic-gameplay/
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- 21. 情報空間の拡大 ～人工知能の舞台が広がる http://www.s-hoshino.com • 街そのものが人工知能になる ＝スマートシティ → 街そのものがゲーム機 → ゲームはスクリーンから街全体へ → ゲームＡＩは、ゲーム世界から現実世界へ
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- 31. 人工知能が導入される場所 ① 人間 ② 人工知能 ③場 ① 拡張人間 ② 自律的人工知能 ③インテリジェントな場
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- 33. 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
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- 37. キャラクター全体のアーキテクチャ 身体の状態を大きく定義 - 「走っている」「ジャンプしている」 「梯子を登っている」のか、などをステートで管理 - 状態ごとに行える行動を制限 -反射的に行った行動（ダメージリアクションなど） による身体の状態変化を、知能に知らせる 抽象的な意思決定を行う アニメーションデータの再生を管理します。 アニメーション同士のブレンドをアーティストが調整
- 38. キャラクター全体のアーキテクチャ 身体の状態を大きく定義 - 「走っている」「ジャンプしている」 「梯子を登っている」のか、などをステートで管理 - 状態ごとに行える行動を制限 -反射的に行った行動（ダメージリアクションなど） による身体の状態変化を、知能に知らせる 抽象的な意思決定を行う アニメーションデータの再生を管理します。 アニメーション同士のブレンドをアーティストが調整
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- 42. 研究課題 •ゲーム全体への学習系アルゴリズムの適用（新しいRPG、新しいシューティング） ＝記号主義（シンボリズム）とコネクショニズムの融合 •身体と意思決定をつなぐニューラルネッワーク •スマートシティ（ARG, AR）におけるメタＡＩ •人間拡張の装置としてのAI （ラーニングによる適応） •ディープラーニングｘアート（プロシージャル技術） •ディープラーニング、学習を用いた自動デバッグ •ブロックチェインとゲーム