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• COM … プレイヤー以外のキャラクター
• AI … 人工知能(技術)のことを指す。
講演のための用語の準備
今日は、人工知能が、ゲームに対してどのような可能性を拓くのか、
を説明したいと思います。
13. この50年で発展して来た人工知能技術たち
(1) エージェント
(2) ニューラルネットワーク
(3) Rule-Base A.I.
(4) ベイジアンネットワーク
(5) 自己組織化マップ
(6) 遺伝的アルゴリズム
(7) 遺伝的プログラミング
アカデミックに学問として蓄積されて来た
人工知能技術には、たくさんの技術がある。
(8) Finite State Machine
(9) Automaton
(10) Subsumption Architecture
(11) Competitive evolution
(12) A* Path Finding
….
(赤色…よく応用 青色…少しだけど応用)
どれぐらいゲームに応用されているの? 一部だけ
17. FC SFC SS, PS PS2,GC,Xbox Xbox360, PS3, Wii
DC (次世代)
TV game
3D
Network
AI
成長期
成熟期
インパクト
Hardware
技術の歴史的な流れから見て、人工知能技術のゲームへの応用は、
次世代で成長し、次々世代で成熟するだろう。
人工知能技術の導入の適切なタイミングはいつか?
時間軸20051999
21. 欧米と日本におけるゲームAIの開発の比較
欧米 日本
情報公開 論文、会議で発表 不明
文献 論文や書籍の膨大な蓄積 とても少ない
アカデミズムと
の関係
大学でゲームAIを研究。
大学から開発の現場へ参加。
希少
取り組むAIの
分野
FPSを中心とするキャラク
ターメインのゲーム
さまざまなゲーム
業界としての
取り組み
標準化への流れがある
(IGDA AIISC(人工知能インタフェース
標準化委員会) )
(AIのミドルウエア市場の形成)
標準化の流れに
参加する形
( IGDA JAPAN を通して
紹介がされている。CEDEC
でも RoundTableがある)
(例) Quakeを扱った修士論文は世界的に有名になった。
31. クロムハウンズ
発売元 : セガ
デザイン : フロムネットワークス
開発元 : フロムソフトウエア
(C) SEGA Corporation / FromNetworks, Inc. / FromSoftware, Inc. , 2006
2006年6月、世界7カ国で、同時発売
71. ゴール指向型AIの開発工程
歩く 撃つ 止まる
2点間を移動 前進しながら戦う
攻撃するパスをたどる
敵を叩く
味方を
守る
操作層
振る舞い層
戦術層
戦略層
通信塔
占拠
その場で静止
周囲を監視
しつつ待機
ゲーム
テスト
(80回)
問題点を
パターンと
して抽出
(パターンランゲージによる漸近的成長)
仕様UMLProgram
82. クロムハウンズにおけるナビゲーションメッ
シュ
(1) 30000 – 80000 メッシュ
(2) 複雑な地形にも対応
(3) メッシュを当りモデルから自動生成
(4) マルチ分解能
(5) 地形表面の性質(雪、砂など)の情報が埋め込まれたメッシュ
山岳、街、湖など、80に及ぶバリエーションに富んだマップに対し、
単一のデータ形式、アルゴリズムで対応することが出来た(汎用性)。
99. エージェントが意思決定をする仕組み
その戦略を達成することで得られる 見返り(S; 重要度) と、
それを達成するための リスク(R; 危険度) の兼ね合い
実行評価値(E) = S * ( 1 –R )
S(73) R(57)
S(11) R(8)
S(89) R(64)
S(24) R(4)
S(33) R(80)
S(33) R(43)
S(33) R(2)
本拠地
破壊
通信塔
占拠
1 E = 24
2 E =12
3 E =6
C E = 20
D E = 32
F E = 3
J E = 21
100. 通信塔の「重要度 S」
3つのファクターから決まる。
(1) 味方司令部との関係 (通信塔- 敵司令部 )
(2) 敵司令部との関係 (通信塔- 味方司令部)
(3) 通信塔同士の関係 (通信塔- Combus )
S = W_1 * 味方司令部との距離による関数 +
W_2 * 敵司令部との距離による関数 +
W_3 * 隣の通信塔の占拠状態からなる関数
W … 重み
S = W_EBase * ( Σ F( L_EBase, L_MapScale ) * Est_Base_NonConstFactor
+ W_SBase * F( L_SBase, L_MapScale )
+ W_InComNet * Est_InComNet
W_EBase + W_SBase + W_InComNet = 1
Est_InComNet = W_static * Est_Static_Combus + W_dynamic * Est_Dynamic_Combus
Est_Static_Combus = (Connectable_Number - Connected_Number) /Max_Connectable_Number
Est_Dynamic_Combus = Connected_Number/Max_Connectable_Number
W_static + W_dynamic = 1
…
115. チームAIの構造 = ゴール指向型の拡張
チームAI 意志決定機構
敵殲滅
本拠地
防衛
敵本拠
地破壊
通信塔
占拠数
で勝つ
本拠地
破壊
本拠地
破壊敵本拠
地破壊
本拠地
破壊
一つのチーム戦略は、
各機体への命令からなるCOM 1 COM 2 COM 3
本拠地
破壊
本拠地
破壊
本拠地
破壊
プランニング
COMのゴール指向プランニングの上に、チームAIを積み上げる
148. ゴール指向型AIの参考文献
(1) Mat Buckland, “Programming Game AI by
Example”, WORDWARE publishing
(2) Jeff Orkin, “3 States & a Plan: The AI of F.E.A.R.”,
http://web.media.mit.edu/~jorkin/
(3) F.E.A.R.のAI - 3つの状態とゴール指向プランニン
グシステム (IGDA Japan ホームページ)
http://www.igda.jp/modules/xeblog/?action_xeblog_
details=1&blog_id=62
Hinweis der Redaktion 聴いている人の気持ちになる。誠実に情熱的に! 知的に面白い発表にする。
聴く人の気持ち、聴く人を包み込むような感じで。大勢ではない。一人、ひとり。
場をしらけさせない。楽しく、楽しく!
大勢の人がいるなら、真ん中の席の人を、とにかくあきさせないこと。
会場とのコミュニケーションが大事! 「クロムハウンズを知っている方」「プレイしたことがある方」
内容が、ではなく、聴く人が、体験、できるような、何か。
自己紹介しろ。言いたいことを言う。そうでないと、後で絶対後悔する。
僕が源泉として感じる力を、他人にも感じてもらいたい。この講演全体で、それを感じさせることができればよい。
参考文献のリストを作り、それに対応する、参照のしるしをつけておく。
未来のアトム / AI Office の写真
聴いている人の気持ちになる。誠実に情熱的に! 知的に面白い発表にする。
聴く人の気持ち、聴く人を包み込むような感じで。大勢ではない。一人、ひとり。
場をしらけさせない。楽しく、楽しく!
大勢の人がいるなら、真ん中の席の人を、とにかくあきさせないこと。
会場とのコミュニケーションが大事! 「クロムハウンズを知っている方」「プレイしたことがある方」
内容が、ではなく、聴く人が、体験、できるような、何か。
自己紹介しろ。言いたいことを言う。そうでないと、後で絶対後悔する。
僕が源泉として感じる力を、他人にも感じてもらいたい。この講演全体で、それを感じさせることができればよい。
参考文献のリストを作り、それに対応する、参照のしるしをつけておく。
未来のアトム / AI Office の写真
聴いている人の気持ちになる。誠実に情熱的に! 知的に面白い発表にする。
聴く人の気持ち、聴く人を包み込むような感じで。大勢ではない。一人、ひとり。
場をしらけさせない。楽しく、楽しく!
大勢の人がいるなら、真ん中の席の人を、とにかくあきさせないこと。
会場とのコミュニケーションが大事! 「クロムハウンズを知っている方」「プレイしたことがある方」
内容が、ではなく、聴く人が、体験、できるような、何か。
自己紹介しろ。言いたいことを言う。そうでないと、後で絶対後悔する。
僕が源泉として感じる力を、他人にも感じてもらいたい。この講演全体で、それを感じさせることができればよい。
参考文献のリストを作り、それに対応する、参照のしるしをつけておく。
未来のアトム / AI Office の写真
問題をまず共有してもらうことなんじゃないか?
一枚の PPT 一枚の主張 一つの講演 一つの提案
聴き手に、考える時間を与えること。
配布資料と違う。読み物。WEBを見てください。
ここで十分に、面白そうな感じで予告する。
比喩がなくては、理解できない。常に、人間と比較するか?
配布資料と違う、と言わないといけない。
後で、ネットワークで公開。
具体的な話に入る前に、ゲームにおける人工知能の現状を概観してみましょう。
ここ、もっと具体的に、か。
「今日、紹介するのは、この中の二つほどです。」
ハードウエア
AI という言葉が指す意味を提示する。
コンシューマー機におけるテクノロジー
テレビゲームそのものの成熟期
今は、とラインを示す
ファーストインパクト、セカンドインパクト、サードインパクト…
ここ、少しでいいから具体例
一つ、一つ、抑える感じで、話して行く。
圧倒的に、文献やテキストの量が多い。
抽象的だなあ。
ゲームAI を作れば、 新しいゲームデザインも見えて来るのだ、という話もする。
実例、AI を味方にする。
コマンダーミッション 他と違う。
ムービーでは、1点、これをわかって、という点をあらかじめ、提示し、わかってもらう。それだけ。
「このムービーでわかって頂きたい点は…」
ここで十分に、面白そうな感じで予告する。
ここでムービー
作って行く、という感じを出すには、何が問題として、あったということをきちっと提示すること。
いくつか問題を出しますので、一緒に考えてみましょう。
ここで ムービー
兵士の顔
自由に作らせて頂いた
作り手、という主体を見失うな。常に、作る、作り手が中心であることを忘れない。
「作っている感」を大切に。
ようやく、最初に言っていた、自律型、というキーワードが出て来ました。
解説を書く。 AI Office で説明したような感じのでよい。
自律型エージェントを、クロムで実現する、というところを書く。
この説明で一段落おく。
デジタル空間、
普段、手続き的(procedural)にゲームを作る方法とは、違う
僕は一つの軸を見つけた。これで、この発表を つらぬく こと。
人工生命や、最近では、ウイルス、自分自身で命の持ち、運動し、デジタル空間の中を、駆け回る、そんな存在のことをご存知ではないでしょうか?
人工知能で、これに対応する、知能を、自律型知能と言います。 自分で判断し、自身で移動する力を持った人工知能のことです。
こういった、「自律型知能」は、暴れる馬のように、なかなか人間の言うことを聴かすことができません。
これまで作られて来たAIが、デザイナーの言うことを、最大限利くように、しつけられた馬だとすれば、
自律型知能を持つ 人工知能 とは、野生の馬のように、彼がデジタル空間で感じたことから判断し、行動します。
では、まず、我々が、クロムハウンズで、プレイヤーの敵として作った 自律型知能をご覧ください。
ムービー
彼らは、このクロムハウンズの大地の上で、自ら感じ、自ら判断し、自ら行動します。
設計した、製作したのは、弊社の開発なのですが、僕ら自身も、彼らが、どの局面で、どう行動するかを、完全に知ることは出来ません。
彼は、自ら変化する状況に対応するという、人間らしい知能を持っているのです。これが、自律型AIの力です。
しかし、この力は、ゲームデザイナーには、なかなか厄介とも言える力です。自分の指示を完全に聞かずに、勝手に行動するわけですから。
しかし、使いこなすことができれば、これほど、強力な力はありません。
この発表では、そのような自律型AI の作り方と、その使い方について説明を行いたいと思います。
僕は、長い間、この力を、ゲームの中に組み込み、新しくゲームに命を吹き込みたいと願っていました。
フロムソフトウエアにチャンスを頂いて、実現することが出来ました。
解説を書く。 AI Office で説明したような感じのでよい。
自律型エージェントを、クロムで実現する、というところを書く。
この説明で一段落おく。
デジタル空間、
普段、手続き的(procedural)にゲームを作る方法とは、違う
僕は一つの軸を見つけた。これで、この発表を つらぬく こと。
人工生命や、最近では、ウイルス、自分自身で命の持ち、運動し、デジタル空間の中を、駆け回る、そんな存在のことをご存知ではないでしょうか?
人工知能で、これに対応する、知能を、自律型知能と言います。 自分で判断し、自身で移動する力を持った人工知能のことです。
こういった、「自律型知能」は、暴れる馬のように、なかなか人間の言うことを聴かすことができません。
これまで作られて来たAIが、デザイナーの言うことを、最大限利くように、しつけられた馬だとすれば、
自律型知能を持つ 人工知能 とは、野生の馬のように、彼がデジタル空間で感じたことから判断し、行動します。
では、まず、我々が、クロムハウンズで、プレイヤーの敵として作った 自律型知能をご覧ください。
ムービー
彼らは、このクロムハウンズの大地の上で、自ら感じ、自ら判断し、自ら行動します。
設計した、製作したのは、弊社の開発なのですが、僕ら自身も、彼らが、どの局面で、どう行動するかを、完全に知ることは出来ません。
彼は、自ら変化する状況に対応するという、人間らしい知能を持っているのです。これが、自律型AIの力です。
しかし、この力は、ゲームデザイナーには、なかなか厄介とも言える力です。自分の指示を完全に聞かずに、勝手に行動するわけですから。
しかし、使いこなすことができれば、これほど、強力な力はありません。
この発表では、そのような自律型AI の作り方と、その使い方について説明を行いたいと思います。
僕は、長い間、この力を、ゲームの中に組み込み、新しくゲームに命を吹き込みたいと願っていました。
フロムソフトウエアにチャンスを頂いて、実現することが出来ました。
何故、ゴール指向なのか、何故、ナビゲーションメッシュなのか、の理由をはっきりさせる。
後者は紆余曲折があったが、前者は、それを選択したときには、その理由がよくわかっていなかった。
親のような気持ち
もっと楽しいイラストを載せて、ひきしめるところと、きちっと述べるところを作る。
ムービー その場、その場で、状況に応じて、思考を作っている、ということ。
ムービー その場、その場で、状況に応じて、思考を作っている、ということ。
ムービー その場、その場で、状況に応じて、思考を作っている、ということ。
漸近的
(参考文献) Mat
作りなおし
何故、ゴール指向なのか、何故、ナビゲーションメッシュなのか、の理由をはっきりさせる。
後者は紆余曲折があったが、前者は、それを選択したときには、その理由がよくわかっていなかった。
親のような気持ち
もっと楽しいイラストを載せて、ひきしめるところと、きちっと述べるところを作る。
この前に、Navigation Mesh の説明がいる。
作る主体から語ること。
何故、ゴール指向なのか、何故、ナビゲーションメッシュなのか、の理由をはっきりさせる。
後者は紆余曲折があったが、前者は、それを選択したときには、その理由がよくわかっていなかった。
親のような気持ち
もっと楽しいイラストを載せて、ひきしめるところと、きちっと述べるところを作る。
さて、「考え方」は説明しましたが、このAIが、どう判断するか、をまだ解説していません。
自律的な人工知能は、最後のところで、「自分で判断」しなければなりません。
この問題を、意思決定の問題と言います。
このムービーを見せる
ここで ムービーがいる。
一つ一つ積み上げて、登って来ました。しかし、それは、クロムハウンズという一つの道でした。
そこで、ここで、少し、ここから、他にどんな道があったのか振り返ること、そして、これから、
上にどんな風景が待っているかを、説明して、締めくくりとしたいと思います。
ここで十分に、面白そうな感じで予告する。
エージェントのデモとして
×クロムの説明
我々は、
(3) 3D がそうであったように。
参考資料 ゴール指向型プランニング F.E.A.R
ナビゲーションメッシュ Counter Strike