AI最前線の現場から【スクウェア・エニックス】ゲーム・キャラクターはどのように意志決定するのか
はじめに 第1回では「キャラクターAI」（キャラクターの頭脳）の全体像を解説し、その中には5つのモジュール（部品）である「認識」「意思決定」「運動生成」「身体」「記憶」があることを見てきました。今回はその続きとして、これらのモジュールを活用して「キャラクターがどのように意思決定しているのか」について見て行きます。 「認識」モジュールのつくり方 世界から知能に情報を取り入れる部分である「センサー」（感覚）は、視覚を「レイキャスト」や「視野領域」によって作ります。レイキャストでは、キャラクターから対象に向かってレイ（直線）を引き、対象との間に障害物があってレイと障害物が交差すると「見えない」と判断します。例えば、キャラクターの頭部からモンスターの中心に直線を引いて岩にぶつかるのであれば、キャラクターからモンスターは「見えない」と判断するのです。もしぶつかるものがなければ、キャラクターからモンス
C# - マルチエージェント「ミニバスケットボール」ゲームへの AI の適用
エージェントのアーキテクチャに応じて、エージェントを以下のカテゴリに分類できます。 反応型エージェントは、環境と継続的対話し、起こった変化に応じてタイムリーに反応できるエージェントです。この用語は、シンボリックな表現や推論を含まないシステムを示すために広く使われるようになっています。このようなエージェントは、行動の長期的な効果を反映せず、他のエージェントとの行動の調整を考慮しません。したがって、反応型エージェントは、常に外部からの刺激にタイムリーに反応するため、イベント駆動型です。このエージェントは、簡単な if-then 規則で実装できます。エージェントの目標が規則によってのみ暗黙的に表現されるため、希望する動作を確保するのは困難です。すべての状況をそれぞれ事前に考慮しておく必要があります。そのため、複雑な環境での反応型システムは、通常何百もの規則を含むことになります。反応型エージェント
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