37. 3 第二次AIブーム(1980年代)
IF (A) then B
IF (C) then D
IF (E) then F
IF (G) then H
IF ( I ) then J
シンボルによる人工知能
(記号主義)
ニューラルネットによる人工知能
(コネクショニズム)
ルールベース
新しい学習法=
逆伝搬法
115. Two Agent Cooperation by DeepMind
Deep Mind: Capture the Flag: the emergence of complex cooperative agents
https://deepmind.com/blog/article/capture-the-flag-science
116. Deep Mind: Capture the flag
Deep Mind: Capture the Flag: the emergence of complex cooperative agents
https://deepmind.com/blog/article/capture-the-flag-science
117. Deep Q-Learning
• https://becominghuman.ai/lets-build-an-atari-ai-part-1-dqn-
df57e8ff3b26
Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves,
Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, Martin Riedmiller (DeepMind Technologies)
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
http://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf
画面を入力
操作はあらかじめ教える
スコアによる強化学習
https://becominghuman.ai/lets-build-an-atari-ai-part-1-dqn-df57e8ff3b26
118. • Pπ ロールアウトポリシー(ロールアウトで討つ手を決める。
Pπ(a|s) sという状態でaを討つ確率)
• Pσ Supervised Learning Network プロの討つ手からその
手を討つ確率を決める。Pσ(a|s)sという状態でaを討つ確
率。
• Pρ 強化学習ネットワーク。Pρ(学習済み)に初期化。
• Vθ(s’) 局面の状態 S’ を見たときに、勝敗の確率を予測
する関数。つまり、勝つか、負けるかを返します。
Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html
https://deepmind.com/research/alphago/
124. F-formation (Kendon, 1984)
• 人と人が向い合うときに、形成する立ち位置。
Paul Marshall,Yvonne Rogers,Nadia Pantidi
Using F-formations to analyse spatial patterns of interaction in physical environments
http://mcs.open.ac.uk/pervasive/pdfs/MarshallCSCW2011.pdf
156. Enhancing Game Experiences with Character AI
Andrew Moran, Jordan Carlton(Magic Leap, Magic Leap/Weta Workshop)
https://gdcvault.com/play/1025829/Magic-Leap-Enhancing-Game-Experiences
157. Enhancing Game Experiences with Character AI
Andrew Moran, Jordan Carlton(Magic Leap, Magic Leap/Weta Workshop)
https://gdcvault.com/play/1025829/Magic-Leap-Enhancing-Game-Experiences
158. Kaolin: A PyTorch Library for Accelerating 3D Deep Learning Research
https://arxiv.org/abs/1911.05063
159. Kaolin: A PyTorch Library for Accelerating 3D Deep Learning Research
https://arxiv.org/abs/1911.05063
166. 大型ゲームエンジン一覧(他にもたくさん)
タイトル ゲームエンジン名 会社
Far Cry 3,4 DUNIA ENGINE 2 Ubisoft Montreal
THE DIVISION snow drop engine Ubisoft (massive)
Assassin’s creed: syndicate AnvilNext 2.0 game engine Ubisoft Montreal
For Honor AnvilNext 2.0 game engine Ubisoft Montreal
Rise of Tomb Raider Foundation engine Crystal Dynamics
The Witcher 3 RED ENGINE CD PROJEKT
Dragon Age : Inquisition frostbite engine EA DICE
ゲームエンジン名 会社
汎用型 Unity3D Unity Technologies (デンマーク)
汎用型 UNREAL ENGINE 4 Epic Games (米)
汎用型 CryEngine CryTech (独)
汎用型 Lumberyard Amazon
汎用型 Stingray Autodesk
198. Enhancing Game Experiences with Character AI
Andrew Moran, Jordan Carlton(Magic Leap, Magic Leap/Weta Workshop)
https://gdcvault.com/play/1025829/Magic-Leap-Enhancing-Game-Experiences
199. Enhancing Game Experiences with Character AI
Andrew Moran, Jordan Carlton(Magic Leap, Magic Leap/Weta Workshop)
https://gdcvault.com/play/1025829/Magic-Leap-Enhancing-Game-Experiences
200. Kaolin: A PyTorch Library for Accelerating 3D Deep Learning Research
https://arxiv.org/abs/1911.05063
201. Kaolin: A PyTorch Library for Accelerating 3D Deep Learning Research
https://arxiv.org/abs/1911.05063
216. Paul van Grinsven; Player Traversal Mechanics in the Vast World of Horizon Zero Dawn (GDC2017)
https://www.guerrilla-games.com/read/player-traversal-mechanics-in-the-vast-world-of-horizon-zero-dawn
225. メタAI Left 4 Dead の事例
Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and
Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html
今回は Left 4 Dead の事例を見てみる。
226. 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
227. 安全な領域までの道のり(Flow Distance)
メタAIはプレイヤー群の経路を
トレースし予測する。
- どこへ来るか
- どこが背面になるか
- どこに向かうか
Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html
229. 敵出現領域
背後 前方
Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html
前方と背後のプレイヤー群から見えてない部屋に、
モンスターを発生させる。
230. Procedural Generation in WarFrame
• Warframe ではダンジョンが自動生成される。
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
231. Black Combination in WarFrame
• ブロックを組み合わる
• 完全に零からの生成
ではない。
このような生成のことを
Semi-procedural と言う。
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
234. スタートポイント、出口、目的地の
自動生成
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
235. ヒートマップ(影響マップ)を用いて
ゲーム中にプレイヤーの周囲を自動解析
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
ヒートマップ(影響マップ)とは、対象(ここではプレイヤー)を中心に、位置に温度(影響度)を
与える方法です。距離に応じて減衰します。また時間が経つと、周囲に熱が拡散します。
238. アクティブ・エリアセット(Active Are Set)
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
アクティブ・エリアセットは、プレイヤーの周囲の領域で、
リアルタイムにメタAIがゲームを調整する領域
240. メタAI (AI Director,)による
動的ペース調整
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
241. メタAI(自動適応ペーシング)
メタAI (AI Director,)による
動的ペース調整
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
242. メタAIによる出会うモンスターの数の大域調整
Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015)
http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
プレイヤーのスタート地点から出口までの道のりで、
コンスタントにモンスターと出会うようにする。
243. FarCry 4 の事例
Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay
http://archives.nucl.ai/recording/far-crys-ai-a-manifesto-for-systemic-gameplay/
244. FarCry 4 の事例
Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay
http://archives.nucl.ai/recording/far-crys-ai-a-manifesto-for-systemic-gameplay/
245. FarCry 4 の事例
Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay
http://archives.nucl.ai/recording/far-crys-ai-a-manifesto-for-systemic-gameplay/
246. FarCry 4 の事例
Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay
http://archives.nucl.ai/recording/far-crys-ai-a-manifesto-for-systemic-gameplay/
264. メタAI Left 4 Dead の事例
Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and
Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html
今回は Left 4 Dead の事例を見てみる。
265. 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