ベイズネットワークのゲームへの応用 - 人工知能に関する断創録
「ゲーム開発者のためのAI入門」って本にベイズ推定とベイズネットワーク（ベイジアンネットワークとか信念ネットワークとも呼ばれますね）をゲームに応用する方法が書いてあった。ゲーム領域が不確定な状況下にあるときにプレーヤー以外のキャラクター（NPC）を操作するためにはどうしたらいいかって話。一般的にNPCの動作はプロダクションルール（if-thenルール）だと思うけどそれだと行動が固定的になってしまうので確率論を取り入れましょうってこと。プレイヤーの動きに適応して予想外の行動取ったらおもしろそうですよね。 ベイジアンネットワークをスクラッチから実装するのも何なので既存のライブラリがないか調べてみた。日本だと産総研の本村さんの作ったBayonetっていうツールがけっこう有名だけど、ソースが公開されていないし、自作プログラムへの組み込みは無理そう。 そこで海外に目を向けてみると Bayesian
Ringo's Weblog: 知識の量が質に変化する瞬間
プライバシーポリシー | サイトポリシー | 商標 | フィード | サイトマップ Copyright© 2000-2007 Community Engine Inc. All rights reserved.
mizzy.org : perlで人工無脳 #1
perlで人工無脳 #1 Posted by Gosuke Miyashita Sun, 19 Jun 2005 12:58:53 GMT 今回はマルコフ連鎖を利用した文章の自動生成について考えてみます。 A → B → C → D という一連の事象が発生する場合に、ある事象の発生する確率が、直前の事象にのみ依存するような状態を、マルコフ連鎖といいます。つまり、Cという事象が発生する確率は、Bにのみ依存していて、Bの前にAが起こっていることは全く関係ない、ということですね。 このマルコフ連鎖を利用した文章の自動生成を行うために、まずはマルコフ連鎖に基づいた文章生成用のデータを作成する必要があります。このデータをマルコフ辞書と呼びます。マルコフ辞書の中には、『「A」という単語の後には「B」という単語がつながる』という情報がたくさん入る、というイメージになります。 マルコフ辞書の生成も、前回の
オスロ大学、『進化するコンピュータ』を開発
ノルウェーのオスロ大学の研究チームが、遺伝的アルゴリズム（genetic algorithms=GA）を使って自力で性能を高めることができるコンピュータを開発したようです。 写真はチームのKyrre Glette君とJim Torresen教授。 従来のハードウェアはいったん組み立てるとソフトで命令を下してやらないと変わらなかった、それが彼らが作ったハードでは予め｢遺伝子｣のようなものが備わっていて、目の前のタスクをこなすのに一番効率的なハードのデザインを自力で探し出すことができるんだそうです。 ある問題を解決するのに最良のデザインを探し出すには2～3万世代かかります。これを人力で探そうと思ったら8～90万年もかかってしまうところ、彼らのハードではたったの数秒で済んでしまうそうな。すごいですねー。 チームが2004年に手掛けた最初のロボはニワトリの『Henriette』君で、歩行を学習した
世界に先駆けて「Halo 3」と「SPORE」のAI構造が公開!! 「Three Approaches to Halo-Style Behavior Tree AI」 - Game Developers Conference 2007現地レポート
【10月10日】 カプコンブースイベントレポート 今度の「モンハン」はオフラインでも2人で遊べる!! SCEJブースレポート PS3「リトルビッグプラネット」、「Flower」ほかDL専用PS3タイトルその1 (開発者インタビュー付き) マイクロソフトブースレポート サードパーティータイトルを中心に24タイトルをプレイアブル出展 マイクロソフト、東京ゲームショウ2008 Xbox 360スクリーンショット集 セガブース、イベントレポートその1 期待の3プロジェクトの記者発表会を開催! セガブース、イベントレポートその2 2日目もイベント盛りだくさん。「PSU」の追加アップデートも発表! ＫＯＮＡＭＩブースレポート 「サイレントヒル ホームカミング」、「ワールドサッカー ウイニングイレブン2009」など続編タイトルが豊作 スクウェア・エニックスブースレポート
労働集約型人工知能あるいは「半労半算」 - アンカテ
podcastleというポッドキャストを日本語で検索できるサービスがスタートしている。このプロジェクトの最も興味深い所は、「認識結果をみんなで訂正する」という発想だ。 日本語には，同音異義語が多数あります．また，聞きとりにくい音声は，人間が聞いても間違えてしまうことがあります．そのような音声は，コンピュータにも認識できません．また，音声認識技術はまだまだ研究段階なので，人間には容易に聞き分けられる音声でも間違えてしまうことがあります．つまり，音声認識では認識誤りを避けることができないのです． そこでPodcastleでは，音声認識の持つ最大の欠点である認識誤りを， みんなで訂正するという方法で克服できるのではないかと考えました．検索されたポッドキャストは，簡単な操作で認識誤りを訂正することができます．訂正した結果を共有することによって，徐々に正しい認識結果を検索することができるようになって
ニューラルネットワークを用いたパターン認識
はじめに ニューラルネットワークの主要なアルゴリズムであるバックプロパゲーション法を、車両のナンバープレートの自動読取りへの応用例で紹介します。完成版のアプレットを見る 対象読者 パターン認識に興味を持ち、特にニューラルネットワークを用いる方法に関心のある人。必要な環境 J2SE 5.0を使っていますが、これより古いバージョンでも、本稿のコードをコンパイルし、実行することができます。ただし、添付のコンパイル済みアプレットの実行には、J2SE Runtime Environment 5.0が必要です。また、CPUパワーが足りないと、学習に時間がかかります。 パターンには、音声、画像、図形、文字などがあります。これらが何であるかを認識することを「パターン認識」と呼び、音声認識の応用は音声入力装置に、画像認識の応用は顔や指紋の照合に使われます。文字認識は、大別して、手書き文字の認識と、印刷文字の
＠IT：ネットワークコラム：Webちらし、国産RSSリーダーのいきさつと人工知能化の野望
Webちらし、国産RSSリーダーのいきさつと人工知能化の野望：ものになるモノ、ならないモノ（10） 数回にわたり、国内のWeb2.0企業にフォーカスし、その姿を見ていく。第2弾の今回は、国産RSSリーダーのグルコースに国産RSSが生まれた経緯と今後の検索やRSSの姿について話を聞いた （編集部） 連載目次 国産Web 2.0企業を量産しよう 自らが開発したRSSリーダー（参照：「5分でわかるRSS。Web更新情報を効率的に知る技術」）が、NTTレゾナントにgooRSSリーダーとして採用され、そして、その勢いを借りるように、日本を代表するWeb 2.0サービスともいえるmixiが新しく開始した「mixiミュージック」に専用ソフトを提供する若い会社、それが今回紹介するグルコースだ。 国立情報学研究所・早稲田大学の学生を中心に運営され、東京・文京区の住宅街に溶け込むようにたたずむガレージ風のワン
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Amazon.co.jp: はじめてのAIプログラミング: C言語で作る人工知能と人工無能: 小高知宏: 本
http://nao.s164.xrea.com/RL-FAQ-j.html