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人工知能とゲーム
- 3. Works (2006-2012) AI for Game Titles Books
- 4. 社内AIセミナー（2005-2015） 2005-2011 毎週開催 ＞ ２００回 （１時間講義＋議論） 2011-2015 毎週開催 ＞ １５０回 （１時間講義＋Workshop）
- 5. コンテンツ • 第一部 人工知能と時代の流れ社会と人工知能 • 第二部 人工知能とは何か？ • 第三部 人工知能の発展の歴史 • 第四部 人工知能と社会 • 第五部 ゲームにおける人工知能 • 第六部 ディープラーニング • 第七部 モバイルと人工知能 • 第八部 オンラインゲームの運営と人工知能
- 6. コンテンツ • 第一部 人工知能と時代の流れ社会と人工知能 • 第二部 人工知能とは何か？ • 第三部 人工知能の発展の歴史 • 第四部 人工知能と社会 • 第五部 ゲームにおける人工知能 • 第六部 ディープラーニング • 第七部 モバイルと人工知能 • 第八部 オンラインゲームの運営と人工知能
- 8. この３００年の技術の動向 時間 規模 産業革命 情報革命 ネット革命 知能革命 機械化・自動化（オートメーション化） 電子情報化 オンライン化 知能化 第二次産業革命 電動化 1750 1860 1960 1990 Now…
- 10. 知能化 • 工場 → （知能化） → オートスケジューリング • 配送 → （知能化） → 自動分配・自動配送 • 車 → （知能化） → 自動走行・ＩＴＳ • 家電 → （知能化） → コミュニケーション家電（ルンバなど） • インターネット → （知能化） → Web.4.0 (GoogleのDeep Learning など) • TV → （知能化） → キーワード・趣向による自動録画 • 注文サービス → （知能化） → 自動受付・自動サービス 社会の隅々にまで、知的機能がインプリメント（実装）される。
- 11. 知能化 • 工場 → （知能化） → オートスケジューリング • 配送 → （知能化） → 自動分配・自動配送 • 車 → （知能化） → 自動走行・ＩＴＳ • 家電 → （知能化） → コミュニケーション家電（ルンバなど） • インターネット → （知能化） → Web.4.0 (GoogleのDeep Learning など) • TV → （知能化） → キーワード・趣向による自動録画 • 注文サービス → （知能化） → 自動受付・自動サービス 社会の隅々にまで、知的機能がインプリメント（実装）される。 知能化
- 12. • オートスケジューリング • 自動分配・自動配送 • 自動走行・ＩＴＳ • コミュニケーション家電 • Web.4.0 (知的Web空間) • 趣向による自動録画 • 自動受付・自動サービス • 工場 • 配送 • 車 • 家電 • インターネット • TV • 注文サービス 知能化 現実世界 （～1995） 現実世界 2.0 （2015～）
- 13. この３００年の技術の動向 時間 規模 産業革命 情報革命 ネット革命 知能革命 機械化・自動化（オートメーション化） 電子情報化 オンライン化 知能化 第二次産業革命 電動化 1750 1860 1960 1990 Now… 現代は「知能化」の時代に 入りつつある。
- 15. コンテンツ • 第一部 人工知能と時代の流れ社会と人工知能 • 第二部 人工知能とは何か？ • 第三部 人工知能の発展の歴史 • 第四部 人工知能と社会 • 第五部 ゲームにおける人工知能 • 第六部 ディープラーニング • 第七部 モバイルと人工知能 • 第八部 オンラインゲームの運営と人工知能
- 16. 第二部 人工知能とは何か？
- 18. 機械（マシン）
- 19. 機械（マシン） ソフトウェア
- 29. 松沢哲郎「チンパンジーの心」(2000) • チョムスキーの始めた生成文法では、言語的表現の構造を記述する 方法として樹状構造による表記法がもちいられている。(P.61) • しいていえば、アフリカの森の暮らしのなかこそ研究すべきいろいろ なおもしろい事象があり、認識の奥行きの深さが読み取れる。(P.65) • こうして実際に多方面であるはずのチンパンジーの心のあり方を、多方面なまま 客観的に取り出して別の角度から重ね合わせて研究を展開していく。(P.65) シロアリ をつまむ 観察され た構造 行動の 構造 行動の 対象物 シ ロ アリ 階層0 シロアリ を棒で釣る 階層1 シ ロ アリ 棒 ヤシの種を台 石に載せてハ ンマーで叩く 階層2 ヤ シ の 種 台 石 ハ ン マ ｜ 台石の下に別の台石 をかませてその上に ヤシの種をのせてハ ンマーで叩く 階層3 ヤ シ の 種 台 石 ハ ン マ ｜ 台 石
- 31. ルーシー・Ａ・サッチマン 「プランと状況的行為」(原著：1987, 翻訳:1999) • プランは、行為の表象である。（P.50） • 本書では、私は人間の行為のプランニング・モデルをもとにして作られた人 工物について考察する。そのモデルはプランを何か行為者の頭の中にある ものとして扱い、それが彼もしくは彼女の行動を方向づけているとする。（P.3） • それと対照的に、私は、このプランニング・モデルに基づいて作られた人工物 は、プランと、状況的行為（situated action）とを混合していると論じ、それと代 わって、プランというものを、行為をもっともらしく説明する先行条件と行為の 結果の形式化であると見なすことを提唱する。（P.3） • … 行為とコミュニケーションに関して、状況に 埋め込まれたものといい最近の社会科学における 発展から導かれたもう一つの見方を提起する。 （P.3）
- 34. ソシュール「一般言語学講義」 • シニフィアン/シニフィエ ＝語と語の意味するもの ＝世界の分節化 ＝世界に理解（？） 言語・論理学者たち フレーゲ、ヤコブソン、チョムスキー シニフィアン シニフィエ
- 48. エージェント・アーキテクチャ
- 49. 知能とは？ 環境
- 53. 環境 人工知能とは？ 身体 人工知能＝人工的な存在（＝身体）を環境の中で活動させる 入力（センサー） 行動（アウトプット） 知能 http://www.1999.co.jp/blog/1210192
- 60. コンテンツ • 第一部 人工知能と時代の流れ社会と人工知能 • 第二部 人工知能とは何か？ • 第三部 人工知能の発展の歴史 • 第四部 人工知能と社会 • 第五部 ゲームにおける人工知能 • 第六部 ディープラーニング • 第七部 モバイルと人工知能 • 第八部 オンラインゲームの運営と人工知能
- 61. 第三部 人工知能の発展の歴史
- 69. ） 人工 知能 人はどのように人工知能を使っているか？ 情報の海を母体として、人工知能が育っている。 ＝ 情報の海を母体として人工知能が生まれる 人間 記号の海 言葉の海 意味の海 概念の海 情報の海
- 73. コンテンツ • 第一部 人工知能と時代の流れ社会と人工知能 • 第二部 人工知能とは何か？ • 第三部 人工知能の発展の歴史 • 第四部 人工知能と社会 • 第五部 ゲームにおける人工知能 • 第六部 ディープラーニング • 第七部 モバイルと人工知能 • 第八部 オンラインゲームの運営と人工知能
- 74. 第四部 人工知能と社会
- 75. 時間 規模 産業革命 情報革命 ネット革命 知能革命 機械化・自動化（オートメーション化） 電子情報化 オンライン化 知能化 第二次産業革命 電動化 1750 1860 1960 1990 Now…
- 76. 人工知能の現代までの流れ スタンドアローンな 巨大コンピューター （弾道計算、科学計算） スタンドアローンな 中型コンピューター （ニューラルネット、推論。） AI on パーソナルコンピューター ブラックボード（共有メモリ）を介した 複数のAIの連携 ネット空間のAI （Google, facebookなど） バーチャル空間の中のAI （ゲーム, セカンドライフなど） 現実空間のAI （ロボットなど） 19501930 1960 1970 1980 1990
- 79. グローバルな ネット情報空間 現実空間 クラウド 進出・ 浸食 ロボット 実空間 センシング ドローン IoT ローカルな デジタル空間 人工知能 現実空間を オーバー レイした 空間 自動 走行車
- 80. グローバルなネット情報空間 現実空間 現実空間をオーバーレイした 情報/現実空間 人工知能 ローカルなデジタル空間 1960’ 1970’ 1980 ’ 1990 ’ 2000 ’ 2010 ’
- 93. コンテンツ • 第一部 人工知能と時代の流れ社会と人工知能 • 第二部 人工知能とは何か？ • 第三部 人工知能の発展の歴史 • 第四部 人工知能と社会 • 第五部 ゲームにおける人工知能 • 第六部 ディープラーニング • 第七部 モバイルと人工知能 • 第八部 オンラインゲームの運営と人工知能
- 94. 第五部 ゲームにおける人工知能
- 95. チェス 将棋 囲碁 デジタル ゲームAI 19951960 ロボカップサッカー （ロボカップ） 2010 人狼 カーリング 1980 2000 20502020 プロに勝つ（こともある） プロに勝つ（目標） ？ ？ ？ 産学で本格的に研究が始まる スポーツなどデータマイニングからのAI 1950 ゲームの人工知能の歴史
- 96. 将棋 アクションゲーム ゲーム 既にある。 （AIはゲームの外にある。 将棋の中にAIは含まれない） 開発当初はゲームがない （ゲームと一緒にAIを作る ＝AIはゲームの一部） ステージ（空間） 盤の目・離散的 三次元地形・連続 時間 ターン 連続時間（リアルタイム） 登場人物 駒 キャラクター/モンスター AI 将棋の差し手としてのAI キャラクターのブレイン/ ゲーム全体の操作するAI（メタAI） ゲーム表現 ゲームツリー ？ 状況 離散的変化 連続的変化 目的 勝利 楽しませる。ステージを成立させる。 ゲームのつながり 厳密にすべての手がつながって いない（ツリー検索が有効） 一定時間、一定区間で区切れる。ラ ンダムな要素も。（１～５秒間の判断） 何を作るか？ 賢いAI, 面白いAI ユーザーの主観的体験（UX） AIその ものが目的ではない。 将棋AIとアクションゲームAIの違い
- 102. キャラクターAIの例
- 105. 回復薬を作る方法 • 赤、青、緑を一色づつ集める。 • 緑、赤、緑の順番に集める。 • 青二つと赤一つ。ただし、赤の前に青を集め ないといけない。
- 107. メソッド （＝タスクの分解の仕方） 袋入 れる ブランチ 全色集める ブランチ 赤と青を集める ブランチ 赤と緑を集める 青拾う 赤拾う 緑拾う 袋入 れる 緑拾う 緑拾う 袋入 れる 赤拾う 青拾う 赤拾う青拾う 順序なしタスク 全順序タスク 局所的順序タスク 全色広場にある 広場には赤と緑の宝石がある 赤と青の宝石がある 原初タスク 回復薬を作る （タスク） 前提条件
- 109. 回復薬を運ぶ • 場所を持ってきて、荷物を載せて、戦場へ運ぶ。 • 荷物に載せるには、宝箱に入れて載せる必要がある。 • 宝箱には札をつけておく必要がある。 http://www.futta.net/photo/179.html
- 112. KILLZONE2/3 AIの例
- 113. Killzone 2 AI (マルチプレイヤーモード) (1) Killzone 2 のAI思考 (2) Killzone 2 のマップ自動解析 On the AI Strategy for KILLZONE 2′s Multiplayer Bots http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/
- 118. Squad AI Game AI Conference, Paris, June 2009 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
- 119. Search & Destroy: Defending (2) Paris Game AI Conference, 2009. 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
- 120. Search & Destroy: Defending (3) Paris Game AI Conference, 2009. 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
- 122. 銃で攻撃 ロケットで攻撃 銃で攻撃 ロケットで 攻撃 敵がヒューマノイド 射程距離内 敵はヒューマノイドでも砲台でもない 射程距離内 武器を選択して攻撃 （タスク） 装填 攻撃 終了 装填 攻撃 終了
- 124. かがみながら近づく 行動する （タスク） 治療プランスタート 治療を周囲に通達 車 防御 ターゲットを選択 治療器具を使用する 徒歩前進 治療 行動 中止 継続 開始 治療 器具変更なし 器具変更あり メソッド適用 メソッド適用 メソッド適用 メソッド適用
- 125. HTN (Hierarchical Task Network) Precondition Task Precondition Task On the AI Strategy for KILLZONE 2′s Multiplayer Bots http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/
- 126. HTN (Hierarchical Task Network) 各AIの思考 On the AI Strategy for KILLZONE 2′s Multiplayer Bots http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/
- 127. TaskList TaskList 分岐リスト 分岐リスト 分岐(Branch) 分岐(Branch) On the AI Strategy for KILLZONE 2′s Multiplayer Bots http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/
- 128. On the AI Strategy for KILLZONE 2′s Multiplayer Bots http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/
- 129. On the AI Strategy for KILLZONE 2′s Multiplayer Bots http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/ HTNは1秒間に500プランを自動生成する。
- 130. Strategic Graph Paris Game AI Conference, 2009. 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
- 131. Waypoint Network Paris Game AI Conference, 2009. 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
- 132. Waypoint Areas Paris Game AI Conference, 2009. 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
- 133. Strategic Graph Paris Game AI Conference, 2009. 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
- 134. Strategic Graph Paris Game AI Conference, 2009. 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
- 135. Influence Map Paris Game AI Conference, 2009. 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
- 136. Assassination: Defenders Paris Game AI Conference, 2009. 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
- 137. Assassination: Attack Wave 1 Paris Game AI Conference, 2009. 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
- 138. Assassination: Attack Wave 2 Paris Game AI Conference, 2009. 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
- 139. Strategic Pathfinding Costs Paris Game AI Conference, 2009. 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
- 140. Strategic Pathfinder Paris Game AI Conference, 2009. 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
- 141. Strategic Pathfinder Paris Game AI Conference, 2009. 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
- 142. 参考文献（解説論文） 三宅陽一郎 「ディジタルゲームにおける人工知能技術の応用の現在」 （人工知能学会誌 2015年 Vol.30 No.1） https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action= repository_view_main_item_detail&item_id=559&item_no=1&page_i d=13&block_id=8 https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=556&item_no=1&page_id=13&block_id=8
- 143. 三宅陽一郎 「はじめてのゲームAI」 （技術評論社 WEB+DB PRESS、2012年、Vol.68） 参考文献 http://gihyo.jp/magazine/wdpress/archive/2012/vol68
- 144. メタAIの例
- 145. 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 の事例を見てみましょう。
- 146. 適応型動的ペーシング [基本的発想] (1) ユーザーがリラックスしている時に、ユーザーの 緊張度が一定の敷居を超えるまで敵をぶつけ 続ける。 (2) ユーザーの緊張度が一定の緊張度を超えると 敵を引き上げる。 (3) リラックスすると敵を出現し始める(（１）へ）。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 147. 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行く。 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
- 148. メタＡＩがゲームを認識する方法 キャラクター用に作成された ナビゲーションメッシュを メタＡＩがゲームの 状況を認識するために使用する。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 149. メタAIが作用を行う領域 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html メタＡＩが作用（敵の生成・ 消滅）を行う領域を、 AAS（= Active Area Set） と 言います。
- 150. メタAIが作用を行う領域 (AAS=Active Area Set) Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 151. メタAIが作用を行う領域 (AAS=Active Area Set) Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 152. 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 トレースし予測します。 - 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
- 153. AAS に対して行うこと。 メタＡＩはプレイヤー群の移動に伴い、 その周囲（ＡＡＳ）に敵の群れを 生成・消滅させたりします。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 154. プレイヤーからの可視領域 可視領域（プレイヤーから見えている 部屋）では、敵のスパウニング（発生） はできません。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 155. 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ます。
- 156. モンスター・アイテム出現頻度 敵の種類、アイテムの種類ごとに出現頻度が違いますが、頻度に応じて発生させます。 高頻度 低頻度 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html Wandereｒs (高頻度) Mobs(中頻度) Special Infected (中頻度) Bosses (低頻度) Weapon Caches (低頻度) Scavenge Items (中頻度)
- 157. ボス出現アルゴリズム (1) Ｎ体を予想される逃走経路上に配置 (2) ３つの出現イベントパターン （何もいない、を含む） （例） Tank, Witch, 何もいない (3) 同じパターンのくり返しは禁止 (例) Witch, 何もいない、Witch はＯＫ。 Witch, Witch はだめ。 何もいない Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html Tank Witch Witch Tank Witch Tank
- 158. 具体的なアルゴリズム (1) 各エリアに、出現数 N を決定する (2) 出現数Nは予想される逃走経路の長さと 要求される密度によって計算される. (3) あるエリアがAAS の中に入るとクリー チャーがN体生成される (4) そのエリアがAAS の外に出ると生成が中 止され、クリーチャーは消滅される。 (5) Ｎはそのエリアがプレイヤーから見えてい る場合、或いは、プレイヤーがリラックス モードの場合には、強制的に０になる。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 159. まとめ メタＡＩは、ゲームの流れを動的に作るＡＩで、キャラクターＡＩ，イベントなどに は、命令だけを出します。これは明確に、メタＡＩと他のモジュールが独立し た関係にあるから可能なことです。
- 161. 参考文献 (1) Michael Booth, "Replayable Cooperative Game Design: Left 4 Dead," Game Developer's Conference, March 2009. (2) Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html (3) 三宅 陽一郎, “メタAI”,「デジタルゲームの技術」 P.186-190, ソフトバンク クリエイティブ
- 162. FarCry 4 の事例 Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay http://ai-wiki/wiki/images/0/0b/AI_Seminar_144th.pdf
- 163. FarCry 4 の事例 Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay http://ai-wiki/wiki/images/0/0b/AI_Seminar_144th.pdf
- 164. FarCry 4 の事例 Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay http://ai-wiki/wiki/images/0/0b/AI_Seminar_144th.pdf
- 165. FarCry 4 の事例 Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay http://ai-wiki/wiki/images/0/0b/AI_Seminar_144th.pdf
- 166. FarCry 4 の事例 Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay http://ai-wiki/wiki/images/0/0b/AI_Seminar_144th.pdf
- 167. FarCry 4 の事例 Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay http://ai-wiki/wiki/images/0/0b/AI_Seminar_144th.pdf
- 168. FarCry 4 の事例 Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay http://ai-wiki/wiki/images/0/0b/AI_Seminar_144th.pdf
- 169. FarCry 4 の事例 Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay http://ai-wiki/wiki/images/0/0b/AI_Seminar_144th.pdf
- 170. FarCry 4 の事例 Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay http://ai-wiki/wiki/images/0/0b/AI_Seminar_144th.pdf
- 173. コンテンツ • 第一部 人工知能と時代の流れ社会と人工知能 • 第二部 人工知能とは何か？ • 第三部 人工知能の発展の歴史 • 第四部 人工知能と社会 • 第五部 ゲームにおける人工知能 • 第六部 ディープラーニング • 第七部 モバイルと人工知能 • 第八部 オンラインゲームの運営と人工知能
- 174. 第六部 ディープラーニング
- 176. ディープラーニング チュートリアル（もしくは研究動向報告） 岡谷 貴之 齋藤 真樹（東北大学） http://www.vision.is.tohoku.ac.jp/files/9313/6601/7876/CVIM_tutorial_deep_learning.pdf
- 183. 岡野原大輔「一般向けのDeep Learning」 http://www.slideshare.net/pfi/deep-learning-22350063 Deep Learning = 多層型ニューラルネットワーク
- 184. Deep Learning = 多層型ニューラルネットワーク 中山英樹「Deep Learningによる画像認識革命 ー歴史・最新理論から実践応用までー」 http://www.slideshare.net/nlab_utokyo/deep-learning-49182466
- 185. Deep Learning = 多層型ニューラルネットワーク 中山英樹「Deep Learningによる画像認識革命 ー歴史・最新理論から実践応用までー」 http://www.slideshare.net/nlab_utokyo/deep-learning-49182466
- 186. Deep Learning = 多層型ニューラルネットワーク 中山英樹「Deep Learningによる画像認識革命 ー歴史・最新理論から実践応用までー」 http://www.slideshare.net/nlab_utokyo/deep-learning-49182466
- 187. Deep Q-Learning 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
- 188. 学習過程解析 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
- 192. コンテンツ • 第一部 人工知能と時代の流れ社会と人工知能 • 第二部 人工知能とは何か？ • 第三部 人工知能の発展の歴史 • 第四部 人工知能と社会 • 第五部 ゲームにおける人工知能 • 第六部 ディープラーニング • 第七部 モバイルと人工知能 • 第八部 オンラインゲームの運営と人工知能
- 193. 第七部 モバイルと人工知能
- 194. FarCry2 (2008)におけるプロシージャル技術 50km四方のマップを作る オブジェクト（草木）＆アニメーションデータを 自動生成 植物に関してプロシージャルのアルゴリズムの助けを借りてデザイナーが生成 （まとまった単位土地内の分布、成長率などを指定して生成） アニメーションや破壊のされ方は、簡単な設定をしておけば、ゲーム内で環境に 応じてシミュレートされる。 （例）草原で炎が燃え広がる GDC 2008 http://www.ubisoft.co.jp/farcry2
- 195. FarCry2 (Dunia Engine ) デモ 草原自動生成 時間システム 樹木自動生成 動的天候システム http://www.farcry2-hq.com/downloads,18,dunia-engine-nr1.htm
- 206. Ingress x 採集 x 調合 Ingress ハックすると アイテムが出る。 モンスターから 素材を集める。 調合する。 モンハンアトリエ シリーズ
- 207. Ingress x 採集 x 調合 Ingress ハックすると 素材が出る。 モンスターを現実 空間で動かす。 素材を取る。 調合する。 ⇔ 他のユーザーと 交換する モンハンアトリエ シリーズ
- 208. コンテンツ • 第一部 人工知能と時代の流れ社会と人工知能 • 第二部 人工知能とは何か？ • 第三部 人工知能の発展の歴史 • 第四部 人工知能と社会 • 第五部 ゲームにおける人工知能 • 第六部 ディープラーニング • 第七部 モバイルと人工知能 • 第八部 オンラインゲームの運営と人工知能
- 209. 第八部 オンラインゲームの運営と人工知能
- 214. Making your dreaming AI ! ご静聴ありがとうございました！ 感想・ご質問は @miyayou または y.m.4160@gmail.com まで！ http://www.facebook.com/youichiro.miyake