「人工知能は小説を書けるか」 星新一賞への応募報告会の報告資料

1. Yet Another Short-Short AI
～AI達は物語を作れるか～
東京大学大学院工学系研究科
人狼プロジェクト代表
鳥海不二夫

2. 自己紹介
• 鳥海不二夫
• 東京大学 大学院工学系研究科
システム創成学専攻 准教授
• 情報工学・計算社会科学・社会情報学
• 人狼知能プロジェクト代表

3. 人狼知能プロジェクト
人狼知能プロジェクト
人狼知能開発
人狼知能コンテスト
人狼知能プロトコル
人狼ログデータ分析
エージェント開発
対話技術
バーチャルエージェント
リアルエージェント
応用
魅せる人狼 楽しさの評価
YASAI
Project

4. AIが作る小説
ストーリー
の作成
文章の作成

5. 事実は
小説より奇なり

6. AIはドキュメンタリーを作れるか
• 小説となり得るドキュメンタリー
– 感動のストーリー
– ドラマチックな展開
• 競技はドラマチックな展開を生みやすい
– ドーハの悲劇
– ジョホールバルの歓喜
– ラグビーワールドカップ2015：日本対南アフリカ

7. AIによる競技
• AIが行う競技
– ロボカップサッカー
– コンピュータ将棋・囲碁
– デジタルカーリング
– 人狼知能
– 各種プログラミングコンテスト

8. 汝は人狼なりや？
• 誰が人狼かを一定時間の対話で推測
• 追放と襲撃を繰り返し
– 人狼：村人と人狼を同数にする
– 村人：人狼をすべて追放する
• 村人：会話をヒントに人狼を追放
• 人狼：追放されないように村人
のフリをする
スパイ（人狼）発見ゲーム

9. 人狼とはどういうゲームか
• 不完全情報
– 各プレイヤの陣営は非公開
– 観測状態が同じでも内部状態が異なる
• 記号化困難
– 会話によってゲームが進行
– 自由対話の中から情報を推測
• 強さより面白さ
– 元々パーティーゲーム
– 圧倒的に強いAIを作ればよいわけではない

10. 人狼ゲームの基本的な流れ

11. 議論
私は村人
ですよ
この人
怪しい
私は占い
師です
俺が占い師
だ

12. 投票
投票
追放

13. 襲撃
襲撃
死亡

14. 勝利条件・村人
人狼が全て追放されれば
村人の勝利

15. 勝利条件・人狼
人狼と村人の数が同じになれば
人狼の勝利

16. 占い師(予言者)
人狼じゃ
無い
人狼だ！

17. 霊媒師
追放
人狼じゃ
無い

18. ボディーガード(狩人)
護衛

19. 狂人(裏切り者)

20. 人狼知能プロジェクト
• 「人間と自然なコミュニケーションを取りながら
人狼をプレイできるエージェントの構築」
– より高度な知能の創出
• 他者の理解・不完全情報の推測
• 「強い」から「面白い」へ
– より高度なコミュニケーションの実現
• 自然言語処理
• ヒューマン・エージェント・インタラクション(HAI)

21. 人狼ゲームの歴史
• 人狼の歴史
– 1986年: ソ連で誕生
• Mafia(Russia/USSR)
– 2001年: 標準化
• Are you werewolf? (USA)
– 2002年～ : 役職の誕生
• Lupus in Tabula (Italy)
• The Werewolves of Miller's
Hollow (France)
– 2003年～ : オンライン人狼
• 人狼BBSとそのクローン
– 2012年～: 魅せる人狼
• 人狼演劇(TLPT)
• テレビ放送・映画等
人狼BBS http://www.wolfg.x0.com/
ONENIGHTJINRO http://1nite-jinro.strikingly.com/
人狼株式会社 http://jinraw.com/usotsuki

22. 魅せる人狼
• 人狼ゲームのプレイを観客が観て楽しむ
– フジテレビ，日本テレビ
– ニコニコ生放送（アルティメット人狼など）
– 人狼TLPT
• 脚本はオープニング以外まったくなし
• 開演直前に役割を決定
• 人間 vs 人狼の戦いを即興で繰り広げる
• 継続的に公演を続け3周年を迎える
• 観ているだけでも楽しめるゲーム
セブンスキャッスル http://7th-castle.com/jinrou/

23. 人狼ゲームの小説化
• 名勝負と呼ばれるゲームの存在
–まれに出現する名勝負
• ギリギリの戦い・圧倒的な勝利とカタルシス
• 奇跡は起きないから奇跡というんですよ
–1000回に一回の名勝負
–1,000,000回やれば1000回出現
–人工知能による対戦
• 無限にシナリオを生成可能

24. YASAI式小説の作り方
ストーリー作成
• 人狼知能同士の
対戦
• 大量のゲームの
実行
シナリオ抽出
• 面白いシナリオを
選択
• 大量ログからシナ
リオ候補抽出
小説化
• 人手による文書化
複数のAIによる競技 面白さを抽出するAI
(未完成)
敗因！
センスの無い人間

25. ストーリー作成

26. • 第一回人狼知能大会
– CEDEC2015
– 2015年8月27日
人狼知能大会

27. 大会概要
• 参加登録チーム数 78チーム
– 学生チーム 42 / 78 チーム (0.53)
• 予選参加チーム 38チーム
– 学生チーム 24 / 38 チーム (0.63)
• 決勝参加チーム 15チーム
– 学生チーム 7 / 15 チーム (0.47)

28. 利用データ
• 人狼知能コンテスト決勝進出エージェント
– 10体のエージェントによる対戦
• デフォルトは15体
• 小説化する上で登場人物を減らすため10体
• 対戦ログを使った評価
– 10,000回のゲームを実施
• ゲームとして成り立たなかったものを排除
– エラーを起こすエージェント続出
• 15体対戦のみに対応しているエージェント多数
– 6933ゲーム

29. シナリオ抽出
• 全6,933ゲームから面白いシナリオを抽出
– 人手で行うのは困難
• 面白いシナリオ抽出の自動化
– データのクレンジング
– 面白いシナリオとなる要素を抽出
– 要素を多く含むゲームを抽出
• 最後は人手

30. データのクレンジング・1
• 明らかなエージェントのバグを排除(行動)
– ガード対象が死亡しているエージェント
– 占い対象が死亡しているエージェント
– 投票対象が死亡しているエージェント
– 自分自身に投票

31. データのクレンジング・2
• 明らかなエージェントのバグを排除(発言)
– 自分自身への投票宣言
– 排除されたエージェントへの投票宣言
– 占い結果の対象が自分
– 0日目に占い結果を報告(占い結果はない)

32. データのクレンジング・3
• シナリオ構成上扱いづらい状況の排除
– 占い対象と追放対象が一致
– ガード対象と追放対象が一致
– 占い対象と襲撃対象が一致

33. 面白いシナリオの発見
• ギリギリの攻防
– 最後まで勝敗が分からない状態
• 盛り上がる展開
– 占い師が人狼を発見する
– 狩人が襲撃から村人を守る
• 大逆転
– 不利な状態からの逆転
• 珍しい展開
– パワープレーなど

34. 特徴的なシナリオの出現確率

35. 面白いシナリオの抽出
• いくつかの条件を満たしたシナリオを抽出
– 166シナリオ
– すべてを満たすものは無い
– 必ずしも面白いとは限らない
• 活躍しない役職の存在など
• 最も面白いものを選択
– 最終的には人間によって判断

36. 採用シナリオ
• シナリオ1
– 占い成功，霊媒結果報告あり
– 狩人による護衛の成功・狩人CO
– 最終日・人狼勝利
• シナリオ2
– 狩人による護衛の成功
– 狂人と人狼の生存・人狼勝利

37. シナリオの小説化
• 基本設定
– 舞台を未来としたSF小説に変更
• 人間vs人狼を人間vsアンドロイドに変更
• 人狼では無くAIを探し出す物語
• Type-L
– シナリオ1を元に作成
– 人手で物語をできる限り膨らませる
• Type-S
– シナリオ2を元に作成
– できる限りログを反映し主に状況説明のみ
• Type-L，Type-Sともに投稿
– どちらも最終選考には残らず

38. 今後の課題
• 人狼知能の精度向上
– 不適切な行動を取る場合も多い
– 利用可能なシナリオの増加
• 面白いシナリオ抽出精度の向上
– 面白いとは何か
– 人手によらない抽出技術=AIの開発
• 小説化の問題
– 文章力のある人による小説化(敗因は執筆者)
– 他のAIを利用した小説化

39. Special Thanks To Agents
• GofukuLab
• IPA
• wasabi
• 饂飩
• Y・Y
• 平兀
• Team Fenrir
• itolab
• iace10442
• CanvasSoft
• 働きの悪い村
• swingby
http://aiwolf.org/2016/03/21/hoshiawardss/
http://bit.ly/aiwolf_shortshort
小説URL