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[CEDEC 2015]第3のブームにある人工知能はゲームに応用できるか? 自然言語処理の専門家が課題とアイデアを語る ライター:米田 聡 静岡大学情報学部准教授の狩野芳伸氏 強力な演算能力を利用できるスーパーコンピュータやクラウドコンピューティングの広がりを背景に,「人工知能」(Artificial Intelligence,以下 AI)の研究が,ブームと呼んでいいほどの盛り上がりを見せている。2015年8月26日から横浜のパシフィコ横浜で開幕したゲーム開発者向けイベント「Computer Entertainment Developers Conference 2015」(以下,CEDEC 2015)でも,そうした盛り上がりを意識してか,AIに関する複数のセッションが用意されていた。 そこで本稿では,そうしたAI分野のセッションから,静岡大学情報学部准教授の狩野芳伸氏による「自然言語処理
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
誰もが気軽に楽しめるシンプルなルールながら、奥の深すぎる頭脳ゲームとしての一面も持つ落ち物パズルゲーム「ぷよぷよ」。トッププレイヤーたちは大連鎖や小連鎖を高速で組み上げながら、相手の画面を見て瞬時に複数の対応パターンを切り替えるといった人智を超えた技術を持っているのですが、近年コンピュータプログラムによる「ぷよぷよ最強AI」と呼ばれる存在が登場。人類トップクラスのプレイヤーとコンピュータによる「将棋電王戦」のようなアツい戦いが繰り広げられています。 最強AI誕生のきっかけとなったぷよぷよ通クローンソフト「GeNEs WoRK」 ぷよぷよ界に激震が走ったのは2012年5月に行われた「第1回 人類VS最強AI ぷよぷよ通対戦」。ぷよぷよでは有志によるリーグ戦によって「A級」「S級」といった格付けが行われているのですが、全国レベルのA級プレイヤーたちがtestさん(@test_lockit)の開
人工知能(AI)の技法の1つであるディープ・ラーニング(深層学習)は、現在非常にホットなトピックで、これまでにも数限りなく取り上げられてきました。Google、Facebook、MicrosoftやBaiduといった名だたる企業が、マシンに視覚情報処理能力のある「目」を持たせるコンピュータービジョンや、音声認識、テキスト解析といった分野で技術革新を進めていますが、その多くはこのディープ・ラーニングに支えられたものです。また、多くのハイテク系新興企業の技術的基盤にもなっています(中には製品のリリース前に買収された企業もあります)。機械学習に関して言えば、こうした表に出てきやすい「成功」はメディアの注目を集めがちです。 しかしこうした事象は、地面の下でふつふつとたぎるマグマのように成長を遂げるこの分野の、あくまで表から見える面にすぎません。この手の研究の大部分が行われているのは、実は大手ウェブ
経路探索 Jump Point Search の JavaScript のデモ グリッドに区切った空間の経路探索でよく使われるのは A* アルゴリズムです. それよりも効率的にグリッドの空間を探索する Jump Point Search アルゴリズムの JavaScript のデモがあったので, リンクを貼っておきます. Jump Point Search アルゴリズムの JavaScript のデモ http://zerowidth.com/2013/05/05/jump-point-search-explained.html 以下はこのデモの説明です. 下図の緑の位置がスタート地点で, 赤い位置がゴール地点を表していて, 黒い領域が障害物を表しています. 下図が A* で経路探索した結果で, 灰色が探索時に訪れたノードを示しています. 一方で下図が Jump Point Search(
フロム・ソフトウェアは、週刊ファミ通2013年5月23日号(2013年5月9日発売)において、2013年9月26日に発売予定のプレイステーション3、Xbox 360用ソフト『アーマード・コア ヴァーディクトデイ』の最新情報を公開した。以下、記事内容を一部抜粋してお届けする。 膨大な数のパーツを使い、自分だけの戦闘メカAC(アーマード・コア)を組み上げて、三つ巴の“勢力”どうしの戦いに身を投じることになる本作。今回は、新たに実装されるAIによって自律行動をする味方、“UNAC(ユーナック)”について紹介。“UNAC”は、機体のパーツ構成から行動パターンまでをプレイヤーが設定することが可能。その設定方法は非常に奥深く、この機能だけでも、ひとつのゲーム並と言えるほどだ。“UNAC”を使いこなせば、ソロプレイや少人数チームでの活動の際に心強い味方となってくれそうだ。 チップを集めて行動プログラムを
前の記事 「衛星成功に総書記は涙」:北朝鮮の核再開宣言とミサイル輸出 「物理法則を自力で発見」した人工知能 2009年4月15日 Brandon Keim Image credit: Science、サイトトップの画像はフーコーの振り子。Wikimedia Commonsより 物理学者が何百年もかけて出した答えに、コンピューター・プログラムがたった1日でたどり着いた。揺れる振り子の動きから、運動の法則を導き出したのだ。 コーネル大学の研究チームが開発したこのプログラムは、物理学や幾何学の知識を一切使わずに、自然法則を導き出すことに成功した。 この研究は、膨大な量のデータを扱う科学界にブレークスルーをもたらすものとして期待が寄せられている。 科学は今や、ペタバイト級[1ペタバイトは100万ギガバイト]のデータを扱う時代を迎えている。あまりに膨大で複雑なため、人間の頭脳では解析できないデータセ
[CEDEC 2008#08]生き物を相手にするようなゲームを作る〜遺伝的アルゴリズム ライター:米田 聡 進化を利用する遺伝的アルゴリズム セッションが始まる前に長い列ができた CEDEC 2008では,2日目から「AI Day」と題される,AIをテーマにした一連のセッションが設定されている。AIはゲームに欠かせない要素であるためか,いずれのセッションも大盛況だった。今回はそのAI Dayの中から「遺伝的アルゴリズム」に関するセッションを紹介しつつ,ゲームとAIの関係を見ていこう。 セッションを担当したのは,ムームー取締役社長の森川幸人氏で,読者の中には同氏の名前を知っている人も多いだろう。カリスマ番組とされる「ウゴウゴルーガ」に携わったCGクリエイターであり,オリジナリティあふれるゲームを作り続けているゲーム制作者でもあるからだ。 そんな森川氏のセッションということもあり,会場に入りき
データから「構造」を発見する:より人間に近づく人工知能 2008年7月31日 サイエンス・テクノロジー コメント: トラックバック (1) Brandon Keim 生物学者のエルンスト・ヘッケルが作成した系統樹(現在は不正確だとされている)。 Image: WikiMedia Commons コンピューターがより人間らしく考えるのに役立つかもしれない、ある新しいパターン認識モデルが登場した。 7月28日(米国時間)刊行の『米国科学アカデミー紀要』(PNAS)に掲載されたこのモデルは、生のデータセットから出現する見込みが最も高いパターンの種類を判断する。 こうした処理は、人間が周囲の世界を理解する際に無意識のうちに使っているものだが、人工的な認識ツールでは一般に難しいとされてきた。 顔認識や系統学などに使われている現行の諸モデルでは、予想されるパターンの型があらかじめ特定されている必要があ
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