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「人狼知能コンテスト」とは何か
~人狼知能プロジェクト~
東京大学大学院工学系研究科
鳥海不二夫
2015/11/12
人工知能学会研究会合同研究会
「人狼知能コンテスト」キックオフ
2015年10月16日
「コンピュータ将棋プロジェクト」終了宣言
コンピュータvs人間の歴史
• 1997年チェス
– ディープブルーがチェスチャンピオンに勝利
• 2013年将棋
– コンピュータがプロ棋士に勝利
• 2050年サッカー
– ロボットによるチームが
ワールドカップ優勝チームに勝利(予定)
コンピュータvs人間の歴史
• 2001年
– HAL9000の反乱
• 2004年
– SkyNetによる核戦争勃発
• 2045年
– シンギュラリティ
• 2050年
– MATRIXによる人類支配
完全ゲームと不完全情報ゲーム
• 完全情報ゲーム
– お互いの情報が完全に与えられているゲーム
– 将棋,囲碁,チェスなど
– 機械学習などの適用
• 不完全情報ゲーム
– ゲーム情報が完全には与えられていないゲーム
– ポーカー,麻雀など
–...
アナログゲームと定式化
• アナログゲーム
– 将棋などのテーブルゲーム
– 電源不要ゲーム
• アナログゲームの定式化
– 将棋・囲碁・ポーカー:状況と可能手が有限
– 定式化が容易
– 機械学習に注力可能
将棋・チェス・オセロ
完全情報ゲーム・デジタル化可能
プロに勝利するレベルに到達
不完全情報ゲーム
定式化困難ゲーム
ゲームにおける人工知能
汝は人狼なりや
• 人間陣営を人狼陣営に分かれてプレイ
• 各プレイヤの陣営は非公開
– 不完全情報
• 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
– デジタル化困難
不完全情報ゲーム
定式化困難ゲーム
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
– より高度なコミュニケーションの実現
新しいエージェントの
標準問題として
人狼とは
• 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
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 Ta...
人狼とは
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
投票
投票
追放
襲撃
襲撃
死亡
勝利条件・村人
人狼が全て追放されれば
村人の勝利
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
占い師(予言者)
人狼じゃ
無い
人狼だ!
霊媒師
追放
人狼じゃ
無い
ボディーガード(狩人)
護衛
狂人(裏切り者)
役職
• プレイヤー役職(能力)
– 村人:能力無し
– 占い師:毎ターン一人のプレイヤーが人狼かどうか
知ることが出来る
– 霊媒師:前回追放したプレイヤーが人狼かどうか知
ることが出来る
– 狩人:毎ターン一人を人狼の襲撃から守る
– 人狼...
対面人狼・オンライン人狼
カード型人狼:パーティゲーム
• 一試合十数分程度
– 短い会話で嘘がつけるか
• 顔が見える環境での競争
– 相手の性格や反応を見る
• 狼同士の会話はジェスチャ
オンライン型人狼:言語ゲーム
• 一試合数日間
– ...
不完全情報ゲームとしての人狼
• 不完全性から生じる技術
– 推理
• 得られた情報が真かどうか不明
• 文脈からの真偽の判定
– 説得
• 自分がこう思っていると相手が思っているだろう
• 相手に情報を与えて信頼を得る
• 嘘を前提としたコミ...
コミュニケーションの複雑性
• コンピュータと人の対戦自体にまだ壁が存在
– 思考だけでは無い様々な課題
• 人間との自由対話
– コンピュータに理解しやすい世界ではない
– 対面対話(音声理解・音声合成)
– 自然言語処理(言語理解・言語発話...
人狼知能実現のための課題
• 人工知能としての課題
– ゲームとしてのプレイ可能性
– 他者の理解・不完全情報の推測
– 「強い」から「面白い」へ
• エージェント技術としての課題
– 自然言語処理
• プロトコル上の行動の自然言語化,自然言語...
ロードマップ
人工知能による
作成可能性
人間によるプレイの解析
人狼知能の構築
人狼知能エー
ジェントの実装
人間と人狼知能の
対戦
• データ分析
• ゲームフレー
ムの解析
• 機械学習
• 強化学習
• ルールベース
• 大会開催
• ...
ロードマップ
人工知能による
作成可能性
人間によるプレイの解析
人狼知能の構築
人狼知能エー
ジェントの実装
人間と人狼知能の
対戦
• データ分析
• ゲームフレー
ムの解析
• 機械学習
• 強化学習
• ルールベース
• 大会開催
• ...
人狼知能のエージェント化
• エージェント化に必要な技術は多数
– 画像認識(話者特定,表情からの類推)
– 音声対話処理
– 自然言語処理(意味理解)
– 推論
– 行動決定
– 自然言語処理(発話生成)
– 音声出力
– 表情作成(リアルな...
バーチャルエージェント
• 人工知能と対面で人狼やりたい
– 対面には表情や音声など壁が多い
– バーチャルエージェントならテキストベースで行ける
• どうせなら,あの有名キャラに対戦してもらおう
初音ミク:クリプトン・フューチャー・メディア
...
人狼知能(AI)対戦のログ再生プレーヤ
を作ってみた[小林15]
• Unityによる対戦プレーヤによる再生
身体性を持ったエージェント
ロードマップ
人工知能による
作成可能性
人間によるプレイの解析
人狼知能の構築
人狼知能エー
ジェントの実装
人間と人狼知能の
対戦
• データ分析
• ゲームフレー
ムの解析
• 機械学習
• 強化学習
• ルールベース
• 大会開催
• ...
• 第一回人狼知能大会
– CEDEC2015
– 2015年8月27日
人狼知能大会
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...
多数の取材
決勝の一試合の模様
決勝結果順位
名前 村人 占い 霊媒 狩人 狂人 人狼 総合
饂飩 1 1 7 1 1 1 1
働きの悪い村 4 2 8 2 4 3 2
Satsuki 3 3 3 8 14 2 3
wasabi 2 11 12 4 5 4 4
GofukuL...
<人工知能学会30周年記念事業>
「人狼知能」大会@CEDEC2016
JSAI×CEDEC
今後のスケジュール
2015年
12月 大会運営委員会立ち上げ
※人狼知能標準ルールの策定
※評価方式、対戦方式、予備予選の検討
人狼サーババージョン0.3.0公開予定
2016年
03月8-9日 ゲームAIコンペ大会@電通大
04月上旬 大会...
人狼知能エージェント開発支援
• セミナを開催
– 勉強会
• 2015年11月15日
– ※第1回大会の優勝者が講師
– まだ数名の猶予があります
– 入門セミナ (2016年04, 05, 06月3回開催)
• 東京、大阪、福岡 or 仙台...
http://aiwolf.org
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人狼知能コンテストとは何か

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2015年人工知能学会研究会合同研究会
人狼知能30周年記念人狼知能大会キックオフ資料

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人狼知能コンテストとは何か

  1. 1. 「人狼知能コンテスト」とは何か ~人狼知能プロジェクト~ 東京大学大学院工学系研究科 鳥海不二夫 2015/11/12 人工知能学会研究会合同研究会 「人狼知能コンテスト」キックオフ
  2. 2. 2015年10月16日 「コンピュータ将棋プロジェクト」終了宣言
  3. 3. コンピュータvs人間の歴史 • 1997年チェス – ディープブルーがチェスチャンピオンに勝利 • 2013年将棋 – コンピュータがプロ棋士に勝利 • 2050年サッカー – ロボットによるチームが ワールドカップ優勝チームに勝利(予定)
  4. 4. コンピュータvs人間の歴史 • 2001年 – HAL9000の反乱 • 2004年 – SkyNetによる核戦争勃発 • 2045年 – シンギュラリティ • 2050年 – MATRIXによる人類支配
  5. 5. 完全ゲームと不完全情報ゲーム • 完全情報ゲーム – お互いの情報が完全に与えられているゲーム – 将棋,囲碁,チェスなど – 機械学習などの適用 • 不完全情報ゲーム – ゲーム情報が完全には与えられていないゲーム – ポーカー,麻雀など – 「予測」「推定」技術の発展が重要
  6. 6. アナログゲームと定式化 • アナログゲーム – 将棋などのテーブルゲーム – 電源不要ゲーム • アナログゲームの定式化 – 将棋・囲碁・ポーカー:状況と可能手が有限 – 定式化が容易 – 機械学習に注力可能
  7. 7. 将棋・チェス・オセロ 完全情報ゲーム・デジタル化可能 プロに勝利するレベルに到達 不完全情報ゲーム 定式化困難ゲーム ゲームにおける人工知能
  8. 8. 汝は人狼なりや • 人間陣営を人狼陣営に分かれてプレイ • 各プレイヤの陣営は非公開 – 不完全情報 • 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 – デジタル化困難 不完全情報ゲーム 定式化困難ゲーム
  9. 9. 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 – より高度なコミュニケーションの実現 新しいエージェントの 標準問題として
  10. 10. 人狼とは • 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
  11. 11. 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 • 匿名化・長期化・人狼側の ディスカッション – 2012年~: 魅せる人狼 • 人狼演劇(TLPT) • テレビ放送・映画等
  12. 12. 人狼とは
  13. 13. 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
  14. 14. 投票 投票 追放
  15. 15. 襲撃 襲撃 死亡
  16. 16. 勝利条件・村人 人狼が全て追放されれば 村人の勝利
  17. 17. 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
  18. 18. 占い師(予言者) 人狼じゃ 無い 人狼だ!
  19. 19. 霊媒師 追放 人狼じゃ 無い
  20. 20. ボディーガード(狩人) 護衛
  21. 21. 狂人(裏切り者)
  22. 22. 役職 • プレイヤー役職(能力) – 村人:能力無し – 占い師:毎ターン一人のプレイヤーが人狼かどうか 知ることが出来る – 霊媒師:前回追放したプレイヤーが人狼かどうか知 ることが出来る – 狩人:毎ターン一人を人狼の襲撃から守る – 人狼:毎ターン誰かを襲撃できる – 狂人:能力は無いが,人狼陣営に所属 • 能力を駆使して所属する陣営を勝利させる
  23. 23. 対面人狼・オンライン人狼 カード型人狼:パーティゲーム • 一試合十数分程度 – 短い会話で嘘がつけるか • 顔が見える環境での競争 – 相手の性格や反応を見る • 狼同士の会話はジェスチャ オンライン型人狼:言語ゲーム • 一試合数日間 – 熟慮した発言が可能 • キャラクターによる匿名化 – 性別や見た目の影響排除 • 狼同士の会話を平衡で行う – コミュニケーションミスの排除
  24. 24. 不完全情報ゲームとしての人狼 • 不完全性から生じる技術 – 推理 • 得られた情報が真かどうか不明 • 文脈からの真偽の判定 – 説得 • 自分がこう思っていると相手が思っているだろう • 相手に情報を与えて信頼を得る • 嘘を前提としたコミュニケーション – 誰かが嘘をついていうという状況 • 村人側:自分が語る事をどうやって信用してもらうか • 人狼側:自分が騙る事をどうやって信用してもらうか – 「説得する人工知能」
  25. 25. コミュニケーションの複雑性 • コンピュータと人の対戦自体にまだ壁が存在 – 思考だけでは無い様々な課題 • 人間との自由対話 – コンピュータに理解しやすい世界ではない – 対面対話(音声理解・音声合成) – 自然言語処理(言語理解・言語発話) • 非言語情報 – 人間の表情や仕草の理解 – エージェントが行う表情や仕草
  26. 26. 人狼知能実現のための課題 • 人工知能としての課題 – ゲームとしてのプレイ可能性 – 他者の理解・不完全情報の推測 – 「強い」から「面白い」へ • エージェント技術としての課題 – 自然言語処理 • プロトコル上の行動の自然言語化,自然言語の理解 – ヒューマン・エージェント・インタラクション(HAI) • エージェントインターフェースの実装 • 映像や音声による表現
  27. 27. ロードマップ 人工知能による 作成可能性 人間によるプレイの解析 人狼知能の構築 人狼知能エー ジェントの実装 人間と人狼知能の 対戦 • データ分析 • ゲームフレー ムの解析 • 機械学習 • 強化学習 • ルールベース • 大会開催 • バーチャルエー ジェント • 自然言語処理 • 音声対話・表情 分析 • リアルエージェ ント • 強い人狼知能 • 楽しませる人狼知能 • 魅せる人狼知能
  28. 28. ロードマップ 人工知能による 作成可能性 人間によるプレイの解析 人狼知能の構築 人狼知能エー ジェントの実装 人間と人狼知能の 対戦 • データ分析 • ゲームフレー ムの解析 • 機械学習 • 強化学習 • ルールベース • 大会開催 • バーチャルエー ジェント • 自然言語処理 • 音声対話・表情 分析 • リアルエージェ ント • 強い人狼知能 • 楽しませる人狼知能 • 魅せる人狼知能
  29. 29. 人狼知能のエージェント化 • エージェント化に必要な技術は多数 – 画像認識(話者特定,表情からの類推) – 音声対話処理 – 自然言語処理(意味理解) – 推論 – 行動決定 – 自然言語処理(発話生成) – 音声出力 – 表情作成(リアルなプレイのために) 入力 出力 思考
  30. 30. バーチャルエージェント • 人工知能と対面で人狼やりたい – 対面には表情や音声など壁が多い – バーチャルエージェントならテキストベースで行ける • どうせなら,あの有名キャラに対戦してもらおう 初音ミク:クリプトン・フューチャー・メディア 画像:ちゃっぴー(歌う絵師)さん 異議あり! ミクさんは 間違ってい ます ちゃんと説 明しろ,ミ ク! 人狼はミク さんです. 人狼知能対戦のイメージ
  31. 31. 人狼知能(AI)対戦のログ再生プレーヤ を作ってみた[小林15] • Unityによる対戦プレーヤによる再生
  32. 32. 身体性を持ったエージェント
  33. 33. ロードマップ 人工知能による 作成可能性 人間によるプレイの解析 人狼知能の構築 人狼知能エー ジェントの実装 人間と人狼知能の 対戦 • データ分析 • ゲームフレー ムの解析 • 機械学習 • 強化学習 • ルールベース • 大会開催 • バーチャルエー ジェント • 自然言語処理 • 音声対話・表情 分析 • リアルエージェ ント • 強い人狼知能 • 楽しませる人狼知能 • 魅せる人狼知能
  34. 34. • 第一回人狼知能大会 – CEDEC2015 – 2015年8月27日 人狼知能大会
  35. 35. 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)
  36. 36. 多数の取材
  37. 37. 決勝の一試合の模様
  38. 38. 決勝結果順位 名前 村人 占い 霊媒 狩人 狂人 人狼 総合 饂飩 1 1 7 1 1 1 1 働きの悪い村 4 2 8 2 4 3 2 Satsuki 3 3 3 8 14 2 3 wasabi 2 11 12 4 5 4 4 GofukuLab 10 7 1 5 3 5 5 IPA 9 4 9 10 8 6 6 iace10442 11 9 4 6 2 12 7 平兀 6 10 15 3 6 10 8 Y・Y 14 5 10 7 12 7 9 swingby 5 14 2 15 11 8 10 itolab 13 6 11 11 7 13 11 Team Fenrir 8 13 5 12 10 11 12 中村人 12 8 13 13 15 9 13 CanvasSoft 7 15 6 9 9 14 14 昼休みはいつも人狼でつぶれる 15 12 14 14 13 15 15
  39. 39. <人工知能学会30周年記念事業> 「人狼知能」大会@CEDEC2016 JSAI×CEDEC
  40. 40. 今後のスケジュール 2015年 12月 大会運営委員会立ち上げ ※人狼知能標準ルールの策定 ※評価方式、対戦方式、予備予選の検討 人狼サーババージョン0.3.0公開予定 2016年 03月8-9日 ゲームAIコンペ大会@電通大 04月上旬 大会方式、ルールの公開 06月01日 サーババージョン確定、登録受付開始 07月上旬 予備予選開始(登録〆切 n 日前まで) 07月中旬 登録〆切 08月08日 プログラム〆切 予選1週間、決勝進出チーム確定 予選敗退チームバイナリ公開 08月16日 決勝進出プログラム提出 決勝1週間 08月下旬 人狼知能大会@CEDEC2016
  41. 41. 人狼知能エージェント開発支援 • セミナを開催 – 勉強会 • 2015年11月15日 – ※第1回大会の優勝者が講師 – まだ数名の猶予があります – 入門セミナ (2016年04, 05, 06月3回開催) • 東京、大阪、福岡 or 仙台 を検討 – 開発合宿 (2016年07月予定)
  42. 42. http://aiwolf.org

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