【UE4】味方AIの作り方！AIとは何かを学びながら、ブループリントで味方キャラクターを実装しよう - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AIとは何かを考えながらUE4で味方NPCを作成してみよう 最初に 今回記事にするUE4のバージョンは4.16です。 また、今回の記事で執筆する内容がベストプラクティスというわけではありません。あくまでも一例としてお考えいただくようお願い致します。内容に対して「もっと効率良いやり方がある」「この部分は違う」などありましたら、コメント頂けると幸いです。勉強させてもらいます。 記事内で実装方法を順序立てて説明していますが、途中でわからなくなったり、つまずいてしまった場合はお気軽に私の方へメンション飛ばしてください。また、出来るだけ一本道にす
「電王戦」5年間で人類は何を目撃した？ 気鋭の文化人類学者と振り返るAIとの激闘史。そしてAI以降の“人間”とは？【一橋大学准教授・久保明教氏インタビュー】
冷凍庫の中、ふたりっきりで‟死を待ち続ける”異色のビジュアルノベル『氷点下30度の絶望』が無料で配信開始。世界観はSCP財団の影響を受け、エンディングは全4種に分岐。生存エンドは存在しない
21世紀に“洋ゲー”でゲームAIが遂げた驚異の進化史。その「敗戦」から日本のゲーム業界が再び立ち上がるには？【AI開発者・三宅陽一郎氏インタビュー】
鈴木裕氏： ただ、そうね……僕は全盛期に世界のトップシェアを取っていた日本が、こんなふうに海外に負けてしまったことが、やっぱり悔しいんですよ。だって、セガが全盛期の頃、僕たちは圧倒的な世界一のゲーム大国だったんです。（中略）ちゃんと新しい武器を製造しないとダメです。だって、良い武器があったら、色々なツールを工夫したりして、少人数でも勝てるんですよ。 そんな鈴木裕氏がインタビュー中、非常に強い興味を持って語っていたのがAI技術だった。そして先にズバリ言ってしまうと、この記事は、日本のゲーム産業が21世紀に世界市場で存在感を失い、今や新興国の国々までもが背後に迫ってきたシビアな状況に、実は「AI技術の軽視」という問題が一つあるのでは――という視点から強く光を当てるものだ。例えば、しばしば日本のゲーム業界の「敗因」として、グラフィックの人材不足や大規模マネジメントの失敗などの問題が挙げられる。だ
アンリアルフェス大阪とヒストリアUE4京都勉強会に参加しました - Let's Enjoy Unreal Engine
前回お知らせした通り、アンリアルフェス2016大阪とヒストリアUE4京都勉強会に参加してきました。私が発表したAIのセッションのスライドは以下にありますので、ぜひ参考にしてください。 はじめてのAI～ 愛のあるAIを作ろう from Masahiko Nakamura www.slideshare.net 比較的わかりやすくUE4のAIについてを浅く広く解説してみたつもりです。 ここを切っ掛けにUE4のAIをもっと使いこなす人が増えてくれると嬉しいです。 さて以下からはアンリアルフェスとヒストリアUE4勉強会で印象に残っているものの感想を語りたいと思います。 Technical Art of Street Fighter V カプコンさんの大人気タイトル、ストリートファイターVのアートのお話。 以前別の勉強会でも似たようなお話をされていましたが、今回はUE4の部分にグっとフォーカスした内容
AlphaGoとトップ棋士の対局を観戦しよう！ - あんちべ！
"We cannot go against the trend. I think machines will beat humans someday. " "If I get defeated it might be negative for go and this is inevitable in this modern life. However, it will not destroy the value of go itself." （「私たちは時代の流れに逆らうことは出来ません。いつか機械は人間を打ち負かすでしょう」 「もし私が負けたら囲碁にとってはネガティブなことですが、これは現代社会では避けられないことです。 しかし、その敗北は囲碁自身の価値を損なうことはないでしょう」イ・セドル） Human-AI showdown begins 1 p.m. 2016年3月9日、"Alph
ブラウザから手軽に深層学習AIを教育できるオープンソースソフトウェア
ブラウザから手軽に深層学習AIを教育できるオープンソースソフトウェア You can train a deep neural network on your web browser December 24, 2015 清水 亮 ryo_shimizu 新潟県長岡市生まれ。1990年代よりプログラマーとしてゲーム業界、モバイル業界などで数社の立ち上げに関わる。現在も現役のプログラマーとして日夜AI開発に情熱を捧げている。 Tweet 先日発表した深層学習(ディープラーニング)をWebブラウザ上から手軽に行うためのオープンソース・ソフトウェア、「DEEPstation(ディープステーション)」をついに公開しました。現在、Githubより誰でもダウンロードして使用することが出来ます(https://github.com/uei/deepstation)。 DEEPstationは、ディープラーニ
人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
ゲームAI -基礎編- 『知識表現と影響マップ』
みなさん、こんにちは! 突然ですが…皆さんには、ひいきにしている ゲームのキャラクターはいらっしゃいますでしょうか。 手ごわいボス敵や頼れるパートナー、愛嬌のある動きをするモンスター達は 一体どのような仕組みで動いているのでしょう？ 今回の記事ではそんなゲームの中のキャラクター達を 魅力的に動かす仕組み、AIについて御紹介したいと思います。 改めまして本記事を担当させて頂きます、Cygamesエンジニアの佐藤です。 これまでコンシューマ機でのゲームAI開発に携わり、 ゲームならではのキャラクター表現の楽しさを追いかけてきました。 このブログを通じて、皆さんのゲームのキャラクターを より表情豊かに魅力的なものにする方法について、皆さんと一緒に考えていければ幸いです。 今回はゲームのAIをデザインするにあたって重要となる、 「知識表現を定義する」というステップと、 知識表現の一つである影響マッ
Gamasutra: Amir Fassihi's Blog - "0 – 60 fps in 14 days!" What we learned trying to optimize our game using Unity3D.
Together, we power an unparalleled network of 220+ online properties covering 10,000+ granular topics, serving an audience of 50+ million professionals with original, objective content from trusted sources. We help you gain critical insights and make more informed decisions across your business priorities. This site is operated by a business or businesses owned by Informa PLC and all copyright res
Unity5で車の挙動をパパっと追加して乗り回す。ついでにAI Carも。 - テラシュールブログ
今回はUnityがSampleAssetsで提供している車の挙動について紹介します。 なおこの挙動はUnityの物理演算（主にWheel Collider）に従った挙動のため、マリオカートやF-ZEROのような、全体的に物理的ではない挙動を表現したい場合は、これを改造して作るより0から自分で挙動を書いたほうが良いかもしれません。 またレーシングゲームで使いたい場合、転覆したら戻す・もしくは絶対転覆しないように一定角度以上傾いたら強制的に戻すといった仕組みがひつようになるかもしれません。 目次 目次 とりあえず車を走らせる 車をオリジナルカーにする AI Carによるルートの巡回について とりあえず車を走らせる まずはStandardAssetsのVehiclesより、Carコンポーネントを含むコンポーネントを入手します。メニューバーのAssets＞Import Package＞Vehicl
第3回全脳アーキテクチャ勉強会 〜海馬：脳の自己位置推定と地図作成のアルゴリズム〜 - 汎用人工知能研究会
第3回全脳アーキテクチャ勉強会開催趣旨 全脳アーキテクチャ(WBA)研究の最終目標は，人レベルの汎用人工知能を工学的に最速に実現することです．そして，そのために人間の脳全体構造における知的情報処理をカバーできるように脳に寄り添い／参考としたAIアーキテクチャを構築することが有望だと考える研究アプローチです。 2013年度末からスタートしたこの勉強会シリーズでは，脳の計算機能をできるだけ簡単な機械学習の組合せとして実装するために，2回目以降は各回において脳の各器官に対応した内容での講演とパネルを進めてゆきます。 ３回目となる今回は「海馬：脳の自己位置推定と地図作成のアルゴリズム」をテーマとし，WBA構築に必要な機能は一体何か，現段階でどこまで実現できているかを，ボトムアップの神経科学的知見とトップダウンの工学的知見の両方を踏まえて明らかにしていきます。 人において新皮質の内側に位置する海馬は
BLUE & ORANGE blog
意識研究についてのまとめスライド追加分資料公開します。 今回追加分のリリースはChapter 14、16です。これまで、Chapter 5では「クオリア」、Chapter 6では「ハードプロブレム」、Chapter 7では「意識モデル」、さらにChapter 10で「自己 / メタ認知」、Chapter 15で「意識の実感」等 について説明してきました。ここから、Chapter 14で「意識の主体感」、Chapter 16で「汎用AI / シンギュラリティ」 について説明していきます（Chapter 0に目次を示しています）。今回、16章で汎用AI・LLMについて記述できたのはタイムリーだったかなと思います。今後も含めてAIがどのようになっていくか概観できると思います。「主体感」の14章は、初期の構想には無かったのですが、「実感」の15章で結果的に主体感と実感を同時に獲得するような説明がや
ゲームＡＩ連続セミナー「ゲームＡＩを読み解く」全講演資料（２００９年１１月改訂版）
「y_miyakeのゲームＡＩ千夜一夜」(IGDA日本)続編です。各記事は個人的な意見で、IGDA 日本、所属する団体とは関連ないです。ゲームAI関連資料はこちらです。 http://blogai.igda.jp/article/66585525.html ＩＧＤＡ日本では２００６年１２月から２００７年１２月にかけて、 長久さんと三宅とスタッフのメンバーで「ゲームＡＩ連続セミナー」を実施しました。 参加して頂いた方を中心に「ゲームＡＩメイリングリスト」が形成され、 現在まで１０００号を越える投稿が為されています。 資料は一度全公開しているのですが、旧サイトのクラッシュに伴い、 ダウンロード出来なくなっていました。 ゲームＡＩ連続セミナーの資料の一部と、他の三宅の講演資料を ブログにアップして補完して、全資料をダウンロードできるようにしました。 ゲームＡＩの学習、研究、調査、応用実装にご活用
「コンピュータは星新一を超えられるか」 人工知能でショートショート自動生成、プロジェクトが始動
「コンピュータは星新一を超えられるか」――はこだて未来大学は9月6日、星新一さんのショートショートをコンピュータで解析し、新たなショートショートを生み出すプロジェクト「きまぐれ人工知能プロジェクト 作家ですのよ」を開始すると発表した。人工知能研究の第一人者として知られる同大の松原仁教授など6人がプロジェクトチームを結成。5年以内に、星新一作品と同等かそれ以上のクオリティーのショートショートの自動生成を目指す。 プロジェクトの進め方は検討中だが、1つの案として、（1）星さんのショートショート作品すべて（約1000作品）の特徴（使われている単語や文章の長さ、1文の単語の数、作品全体の長さ、プロットや物語の構造、各作品の共通する特徴など）をコンピュータで解析し、（2）さまざまなショートショート制作法をコンピュータで試して見込みがありそうな方法を探し、（3）その方法を洗練させ、アルゴリズムとしてま
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【ネット著作権】人工知能と著作権 ～機械創作の普及でクリエイターは失業するのか？～ 
ゲームの中の人工知能
全脳アーキテクチャ勉強会 第１回（山川）