「間合い－時空間インタラクション」（間合い研）第１１回講演（前編）
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日本認知科学会の研究分科会「間合い－時空間インタラクション」（間合い研）第１１回で講演させて頂いた時の講演資料です。 https://sites.google.com/site/jccsmaai/info
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「間合い－時空間インタラクション」（間合い研）第１１回講演（前編）
- 1. 人工知能における 時空間インタラクション（前編） 三宅 陽一郎 @miyayou 日本デジタルゲーム学会理事 2018.5.26 @慶応大学 https://www.facebook.com/youichiro.miyake http://www.slideshare.net/youichiromiyake y.m.4160@gmail.com @miyayou 認知科学会 研究分科会「間合い」研究会 第十一回 https://sites.google.com/site/jccsmaai/info
- 3. My Works (2004-2017) AI for Game Titles Books
- 5. 目次 • 第一章 知能と世界の３つの結びつき • 第二章 生命と知能の起源 • 第三章 ユクスキュルの生物学と人工知能 • 第四章 統合されたエージェント・アーキテクチャ • 第五章 時間と知能 • 第六章 共創の場としての知能 • 第七章 トップダウン型知能、ボトムアップ型知能の統合 • 第八章 環境とキャラクター • 第九章 反射か、自律か？ • 第十章 動作と知能
- 6. 目次 • 第一章 知能と世界の３つの結びつき • 第二章 生命と知能の起源 • 第三章 ユクスキュルの生物学と人工知能 • 第四章 統合されたエージェント・アーキテクチャ • 第五章 時間と知能 • 第六章 共創の場としての知能 • 第七章 トップダウン型知能、ボトムアップ型知能の統合 • 第八章 環境とキャラクター • 第九章 反射か、自律か？ • 第十章 動作と知能
- 13. 人工知能人間 仏教と人工知能 • 仏教 ＝ 煩悩から解脱する • 人工知能 ＝ むしろ煩悩を与えたい（執着） 煩悩 煩悩 解脱 執着 禅 人工知能 （人工知性）
- 14. 人工知能人間 仏教と人工知能 • 仏教 ＝ 煩悩から解脱する • 人工知能 ＝ むしろ煩悩を与えたい（執着） 煩悩 煩悩 解脱 執着 人工知能＝どのようにして煩悩を与えることができるか？ 人工知能 （人工知性） 禅
- 15. 人工知能人間 仏教と人工知能 • 仏教 ＝ 煩悩から解脱する • 人工知能 ＝ むしろ煩悩を与えたい（執着） 煩悩 煩悩 解脱 執着 禅＝人工知能からどのように煩悩を取り除くか？ 禅 人工知能 （人工知性）
- 16. 人工知能人間 仏教と人工知能 • 仏教 ＝ 煩悩から解脱する • 人工知能 ＝ むしろ煩悩を与えたい（執着） 煩悩 煩悩 解脱 執着 禅 ⇔ 人工知能 人工知能 （人工知性） 禅
- 17. 目次 • 第一章 知能と世界の３つの結びつき • 第二章 生命と知能の起源 • 第三章 ユクスキュルの生物学と人工知能 • 第四章 統合されたエージェント・アーキテクチャ • 第五章 時間と知能 • 第六章 共創の場としての知能 • 第七章 トップダウン型知能、ボトムアップ型知能の統合 • 第八章 環境とキャラクター • 第九章 反射か、自律か？ • 第十章 動作と知能
- 18. 第二章 生命と知能の起源
- 19. 原始の海＋光＋熱＋稲妻 http://www.yunphoto.net/jp/photobase/yp2863.html Photo by (c)Tomo.Yun http://www.yunphoto.net
- 21. 極性頭部 非極性尾部 水と仲良し 水と溶けあえない （参考）永田和宏 「生命の内と外」 （「考える人」（Vol.45））
- 22. 自己組織化
- 27. テセウスのパラドックス 物質的構成 ＝ 循環する 物質によらず不変なもの 構造 情報
- 37. 目次 • 第一章 知能と世界の３つの結びつき • 第二章 生命と知能の起源 • 第三章 ユクスキュルの生物学と人工知能 • 第四章 統合されたエージェント・アーキテクチャ • 第五章 時間と知能 • 第六章 共創の場としての知能 • 第七章 トップダウン型知能、ボトムアップ型知能の統合 • 第八章 環境とキャラクター • 第九章 反射か、自律か？ • 第十章 動作と知能
- 45. フッサールからユクスキュルへ 弟 子 革新 デカルト １６世紀フランスの哲学者 （欧州近代哲学・近代科学の父） ワイエルシュトラウス ブレンターノ ユクスキュル ハイデガー サルトル メルロ＝ポンティ
- 62. 中枢神経網 効果器 受容器（刺激→興奮（記号）） 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮（記号） 興奮興奮 運動形態 ＝特定の筋肉を動かす 中枢神経網 興奮という記号に置き換えられた外界からの刺激は、もはや直接、 運動神経網(motorischer Netz)に流入することはない。運動神経網は、 すべての興奮を中枢神経内に確立された新しい興奮野 （Erregungswelt）から間接的に受け取るようになる。(P.256) ユクスキュル「動物の環境と内的世界」(原著：1921, 前野佳彦訳:2012)
- 68. 対世界 活動神経網 知覚神経網 興奮（記号） 興奮 対世界 興奮 興奮 興奮 運動形態 さまざまな興奮（＝記号）の 組み合わせから、事物を分別する。 特定の筋肉を動かすように 興奮を促す。 中枢神経網
- 82. 目次 • 第一章 知能と世界の３つの結びつき • 第二章 生命と知能の起源 • 第三章 ユクスキュルの生物学と人工知能 • 第四章 統合されたエージェント・アーキテクチャ • 第五章 時間と知能 • 第六章 共創の場としての知能 • 第七章 トップダウン型知能、ボトムアップ型知能の統合 • 第八章 環境とキャラクター • 第九章 反射か、自律か？ • 第十章 動作と知能
- 84. 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 Sensor Effector World Dynamics Artificial Intelligence Decision-MakingDecision-Making
- 85. 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 Decision-Making Object image on the top layer
- 86. 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 Decision-Making Object image on the top layer
- 87. 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 Decision-Making Object image on the top layer
- 88. Real World
- 89. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ Image of object Image of body (=self) R RRepresentation
- 90. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ Image of object Image of body (=self) R R R R
- 91. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R R R
- 92. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R Sequence of Self Sequence of Object
- 93. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R Sequence of Self Sequence of Object “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects.
- 94. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R Sequence of Self (自己の序列) “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Vector to move Vector to enter Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 95. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Killzone 2 Multiplayer Bots Remco Straatman, Tim Verweij, Alex Champandard | Paris Game/AI Conference 2009, Paris, June 2009 http://www.guerrilla-games.com/publications.html Sequence of Self (自己の序列)
- 96. S (Body) O (Object) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Handling Complexity in the Halo 2 AI, D. Isla, GDC 2005 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html Sequence of Self (自己の序列)
- 97. サブサンプション・アーキテクチャ（ロドニー・ブルックス） INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス = 自意識の構築化 Subsumpution Architecture 運動の実現のプロセス = 身体運動の生成
- 99. 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
- 100. 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
- 101. 意思決定モデル ステート（状態）ベースAI ゴール（目標）ベースAI ルール（規則）ベースAI ビヘイビア（振る舞い）ベースAI 意思決定というものは非常に高度で複雑なプロセスです。 でも、ゲームで用いるいくつかの簡易モデルが存在します。 シミュレーションベース AI ユーティリティ（効用）ベース AI Rule-based AI State-based AI Behavior-based AI Goal-based AI Utility-based AI 「○○-based AI」とは、○○をAIを構築する基本単位として採用したＡＩということ。 タスク（仕事）ベース AI Task-based AI 意思決定 Simulation-based AI
- 102. 意思決定モデル ステート（状態）ベースAI ゴール（目標）ベースAI ルール（規則）ベースAI ビヘイビア（振る舞い）ベースAI 意思決定というものは非常に高度で複雑なプロセスです。 でも、ゲームで用いるいくつかの簡易モデルが存在します。 シミュレーションベース AI ユーティリティ（効用）ベース AI Rule-based AI State-based AI Behavior-based AI Goal-based AI Utility-based AI 「○○-based AI」とは、○○をAIを構築する基本単位として採用したＡＩということ。 タスク（仕事）ベース AI Task-based AI 意思決定 Simulation-based AI
- 104. 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/
- 105. （例）① GA Racer遺伝的アルゴリズムによって、遠くまで到達できるレーサーを作成する。 最初はここまでしか たどり着けないけど… だんだんと遠くまで、 たどりつけるようにする。 Mat Buckland, "Building Better Genetic Algorithm", 11.4., AI Game Programming Wisdom 2 （CD-ROMにソースコードと実行ファイルがあります） 最初の世代 新世代（１００～世代後）
- 106. （例）③ムーンランディング （月着陸） ３世代 ２０世代 ３５世代 落下法則（物理法則）のもとで降下ポイントから台座に垂直に着陸する操作を見出す 最初は全く見当違い。 だんだんと近付いて来る。 Mat Buckland, Andre Lamothe, “Moon Landings Made Easy ”, chapter.6., AI techniques for game programming, Premier Press (2002) （CD-ROMにソースコードと実行ファイルがあります） 着陸地点 降下開始ポイント 降下開始ポイント 降下開始ポイント
- 107. Neural Networks in Supreme Commander 2 (GDC 2012) Michael Robbins (Gas Powered Games) http://www.gdcvault.com/play/1015406/Off-the-Beaten-Path-Non http://www.gdcvault.com/play/1015667/Off-the-Beaten-Path-Non ニューラルネットワークの応用
- 108. Neural Networks in Supreme Commander 2 (GDC 2012) Michael Robbins (Gas Powered Games) http://www.gdcvault.com/play/1015406/Off-the-Beaten-Path-Non http://www.gdcvault.com/play/1015667/Off-the-Beaten-Path-Non ニューラルネットワークの応用
- 109. Neural Networks in Supreme Commander 2 (GDC 2012) Michael Robbins (Gas Powered Games) http://www.gdcvault.com/play/1015406/Off-the-Beaten-Path-Non http://www.gdcvault.com/play/1015667/Off-the-Beaten-Path-Non ニューラルネットワークの応用
- 110. Neural Networks in Supreme Commander 2 (GDC 2012) Michael Robbins (Gas Powered Games) http://www.gdcvault.com/play/1015406/Off-the-Beaten-Path-Non http://www.gdcvault.com/play/1015667/Off-the-Beaten-Path-Non ニューラルネットワークの応用
- 112. 目次 • 第一章 知能と世界の３つの結びつき • 第二章 生命と知能の起源 • 第三章 ユクスキュルの生物学と人工知能 • 第四章 統合されたエージェント・アーキテクチャ • 第五章 時間と知能 • 第六章 共創の場としての知能 • 第七章 トップダウン型知能、ボトムアップ型知能の統合 • 第八章 環境とキャラクター • 第九章 反射か、自律か？ • 第十章 動作と知能
- 113. 第五章 時間と知能
- 120. 意識を作る＝自身を語る St=k-1 St=k St=k+1 ロゴス t=k-2 ロゴス t=k-1 ロゴス t=k 差延によって作り出された差異は もう一度、統合される。 しかし、新しい差延が生まれる 語る 語る
- 121. 意識を作る＝自身を語る St=k-1 St=k St=k+1 ロゴス t=k-2 ロゴス t=k-1 ロゴス t=k 知能は差延、差異、統合、反復の システムである。
- 122. 意識を作る＝自身を語る St=k-1 St=k St=k+1 ロゴス t=k-2 ロゴス t=k-1 ロゴス t=k 知能は差延、差異、統合、反復の システムである。 逸脱（差異化，差延） 統合（引き戻し） 語る 語る
- 124. 目次 • 第一章 知能と世界の３つの結びつき • 第二章 生命と知能の起源 • 第三章 ユクスキュルの生物学と人工知能 • 第四章 統合されたエージェント・アーキテクチャ • 第五章 時間と知能 • 第六章 共創の場としての知能 • 第七章 トップダウン型知能、ボトムアップ型知能の統合 • 第八章 環境とキャラクター • 第九章 反射か、自律か？ • 第十章 動作と知能
- 125. 第六章 共創の場としての知能
- 132. 自己顕現の流れ 共創する場 人工知能モデル トップダウンの流れ ボトムアップの流れ この二つのベクトルを人工知能の中に取り込む 自分自身を形成 する流れ 自分自身を形成 する流れ 種子 自分 行為
- 136. 人工知能の二つのプログラムの原理 経験の総体 S (Body) w (World) キャラクターと環境のインタラクションの中から、主体、客体、行動を ビルドアップする ＝ ①記号的アプローチ
- 143. いろんな選択肢を考える ＝いろんな世界の流れを創り出す ＝世界生成をエンハンスする そこに自分自身も含まれる 知能 行動も生成する 高度な知能は空間と時間を広げた 領域を生成するい もの・コト
- 155. 二つのアーキテクチャの試み （２）生成・融合・減衰型のアーキテクチャ 知能 ＋ ＋ ＋ 現在の瞬間のAI 時間幅を持つ存在として（人工）知能を形成する ＝デリダの言う過去が現在に染み出て来ている
- 156. 意識を作る＝自身を語る St=k-1 St=k St=k+1 ロゴス t=k-2 ロゴス t=k-1 ロゴス t=k 知能は差延、差異、統合、反復の システムである。 逸脱（差異化，差延） 統合（引き戻し） 語る 語る
- 157. 二つのアーキテクチャの試み （２）生成・融合・減衰型のアーキテクチャ 知能 ＋ ＋ ＋ 現在の瞬間のAI 時間幅を持つ存在として（人工）知能を形成する ＝デリダの言う過去が現在に染み出て来ている
- 158. 最も簡単な場合 ＋ ＋ ＋ W_0 W_1 W_2 W_3 V = Ｗ_０*V_０ + W_１*V_１ + W_2*V_2 + W_3*V_3 V_0 V_1 V_2 V_3 時間幅を持つ存在として（人工）知能を形成する
- 163. 環世界 （哲学塾 第二回） 効果器 受容器（刺激→興奮（記号）） 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮（記号） 興奮興奮 運動形態 ＝特定の筋肉を動かす 中枢神経網 対世界 こちらの変化が
- 164. 環世界 （哲学塾 第二回） 効果器 受容器（刺激→興奮（記号）） 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮（記号） 興奮興奮 運動形態 ＝特定の筋肉を動かす 中枢神経網 対世界 こちらの変化が こちら（対世界）へ の化となる
- 165. 環世界 （哲学塾 第二回） 効果器 受容器（刺激→興奮（記号）） 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮（記号） 興奮興奮 運動形態 ＝特定の筋肉を動かす 中枢神経網 対世界 こちらの「時」が
- 166. 環世界 （哲学塾 第二回） 効果器 受容器（刺激→興奮（記号）） 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮（記号） 興奮興奮 運動形態 ＝特定の筋肉を動かす 中枢神経網 対世界 こちらの「時」が こちらの 「時」となる
- 167. 目次 • 第一章 知能と世界の３つの結びつき • 第二章 生命と知能の起源 • 第三章 ユクスキュルの生物学と人工知能 • 第四章 統合されたエージェント・アーキテクチャ • 第五章 時間と知能 • 第六章 共創の場としての知能 • 第七章 トップダウン型知能、ボトムアップ型知能の統合 • 第八章 環境とキャラクター • 第九章 反射か、自律か？ • 第十章 動作と知能
- 169. 物質と知覚 （べルクソン）
- 170. 物質と知覚 （べルクソン）
- 171. 物質と知覚 （べルクソン）
- 172. 物質と知覚 （べルクソン）
- 173. 物質と知覚 （べルクソン）
- 180. 身体の反射レベル 脳の原始的な部分の反射レベル 無意識の反射レベル 意志決定 物理 情報 身体 感覚 情報 抽象 知的 情報 情報の抽象度 時間進行（流れ）の方向 西洋＝ボトムアップ＝構築的虚無
- 183. 東洋型トップダウン型存在論
- 188. 二つのモデルの対立と融合
- 192. 虚無 西洋＝ボトムアップ＝構築的虚無
- 200. 人工知能モデル
- 213. 自己顕現の流れ 共創する場 人工知能モデル トップダウンの流れ ボトムアップの流れ この二つのベクトルを人工知能の中に取り込む 自分自身を形成 する流れ 自分自身を形成 する流れ 種子 自分 行為
- 231. 目次 • 第一章 知能と世界の３つの結びつき • 第二章 生命と知能の起源 • 第三章 ユクスキュルの生物学と人工知能 • 第四章 統合されたエージェント・アーキテクチャ • 第五章 時間と知能 • 第六章 共創の場としての知能 • 第七章 トップダウン型知能、ボトムアップ型知能の統合 • 第八章 環境とキャラクター • 第九章 反射か、自律か？ • 第十章 動作と知能
- 232. 第八章 環境とキャラクター
- 234. 環境とキャラクター • 生き物が生きることは、環境との調和であり、争いであり、関 係性・インタラクションの上で成り立っている。 • それによって生き物の行動も変わって来る。 • 高度な知性の場合は、そこに抽象的や目的や理念が入って 来て、それと対立しながら、行動を組み立てる。
- 235. デジタルゲームの３つの基本データ • 描画データ ＝ 見掛けのためのデータ • 衝突データ（当たりモデル） ＝ 物理・インタラクションのためのデータ • 知識表現データ（AIのためのデータ） ＝ AIが知的活動を行うためのデータ
- 236. 描画データ 描画データ
- 238. 知識表現データ 知識表現データ
- 240. 知識表現データ 知識表現データ 知識表現データ 知識表現データ 情報の受け渡し （例）私は座標（2.1, 3.4, 5.6）にいる。 薬草は体力を回復する （例）私は座標（2.1, 3.4, 5.6）にいる。 薬草は体力を回復する （例）これは岩である。 動かすことはできない。 側の点に隠れることができる。
- 241. 知識表現・世界表現 仮想世界の知性 ＝人工知能 WORLD 人工知能は生物のように世界をそのまま認識・解釈できるだろうか？ 仮想世界の知性 ＝人工知能 WORLD AIが世界(物・事・空間など)を解釈できるように、世界をうまく情報表現する ＝ 知識表現 (KR、Knowledge Representation) 知識表現 （KR）
- 247. いろいろな知識表現 事実表現（信頼度表現） 意味ネットワーク 敵表現リスト 依存グラフ ルールベース表現 世界表現 Griesemer,J, "The Illusion of Intelligence: The Integration of AI and Level Design in Halo", 2002 http://downloads.bungie.net/presentations/gdc02_jaime_griesemer.ppt
- 248. 世界表現（知識表現の一つ） マップ全体に関わる知識表現を世界表現という （ウェイポイント、ナビメッシュを基本とする表現） World Representation （WR） （例） ８方向の可視距離の各ポイントに埋め込まれたウェイポイント群 (Killzone) Straatman, R., Beij, A., Sterren, W.V.D., "Killzone's AI : Dynamic Procedural Combat Tactics", 2005 http://www.cgf-ai.com/docs/straatman_remco_killzone_ai.pdf
- 249. 知識表現・世界表現 知識表現 世界表現
- 250. いろいろな世界表現 ナビメッシュ-ウェイポイント 階層表現 LOS マップ 戦術マップクラスタリング 敵配位マップ テリトリー表現 Tactical Point System Halo2Killzone Killzone2Halo Assassin’s Creed Left 4 Dead Alex J. Champandard, Remco Straatman, Tim Verweij, "On the AI Strategy for KILLZONE 2's Bots” http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/ Damian Isla,"Building a Better Battle: HALO 3 AI Objectives", http://halo.bungie.net/inside/publications.aspx Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference , http://www.valvesoftware.com/company/publications.html
- 251. 世界表現（知識表現の１つ） マップ全体に関わる知識表現を世界表現という （ウェイポイント、ナビメッシュを基本とする表現） World Representation （WR） （例） ８方向の可視距離の各ポイントに埋め込まれたウェイポイント群 (Killzone) Straatman, R., Beij, A., Sterren, W.V.D., "Killzone's AI : Dynamic Procedural Combat Tactics", 2005 http://www.cgf-ai.com/docs/straatman_remco_killzone_ai.pdf
- 252. Halo2 :世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 253. Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html Halo2 :世界表現
- 254. Halo2 :世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 255. Halo2 :世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 256. Halo2: 世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 257. Halo2: 世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 258. Halo２: 世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 259. Halo2: 世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 260. Halo2: 世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 261. Counter Strike : Navigation Mesh 世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 263. オブジェクト表現 車 レバー ドアの知識表現 位置 x: 3.0 y:.10,0 レバーで開けることが出来る 壊して開けることが出来る 車の知識表現 位置 x: 3.0 y:.2,0 乗って動かすことが出来る。 時速８０ｋｍで動く。 レバーの知識表現 位置 x: 5.0 y:.5,0 引くが出来る。 （結果：ドアが開く） ドア ドアの知識表現 位置 x:3.0 y:10.0 レバーを引くと開く（ルール） レバーの知識表現 位置 x:5.0 y:5.0 引くことができる（アフォーダンス）. レバーを引くとドアが開く（ルール） 車の知識表現 位置 x:3.0 y:2.0 運転することができる. 最大速度: 80km 物に対する表現
- 264. オブジェクト表現 これが車である この方向に押せば動く Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 269. 知識表現データ 知識表現データ 知識表現データ 知識表現データ 情報の受け渡し （例）私は座標（2.1, 3.4, 5.6）にいる。 薬草は体力を回復する （例）私は座標（2.1, 3.4, 5.6）にいる。 薬草は体力を回復する （例）これは岩である。 動かすことはできない。 側の点に隠れることができる。
- 274. 人工知能における 時空間インタラクション（後編） 三宅 陽一郎 @miyayou 日本デジタルゲーム学会理事 2018.5.26 @慶応大学 https://www.facebook.com/youichiro.miyake http://www.slideshare.net/youichiromiyake y.m.4160@gmail.com @miyayou 認知科学会 研究分科会「間合い」研究会 第十一回 https://sites.google.com/site/jccsmaai/info
Editor's Notes
- この図はおかしい。
- この図はおかしい。
- この図はおかしい。
- この図はおかしい。
- あたいぜ
- ソシュール 社会から押し付けられたものとして、 井筒 言語アラヤ識 内面にある 記号を問題としてすることで何か Bは言語アラヤ識 p.214 有無中道の。。。ここ引用する 限りなく流動的 世界に開いている 超越的なものに対して開いている 「我々」自身から 自分という存在も一度宙に浮かせないといけない。
- ソシュール 社会から押し付けられたものとして、 井筒 言語アラヤ識 内面にある 記号を問題としてすることで何か Bは言語アラヤ識 p.214 有無中道の。。。ここ引用する 限りなく流動的 世界に開いている 超越的なものに対して開いている 「我々」自身から 自分という存在も一度宙に浮かせないといけない。