【CEDEC 2010】コーエーの歴史シミュレーションゲームにおける「ＡＩ設計」とは / GameBusiness.jp
歴史シミュレーションのAIに求められるのはどういったことなのでしょうか。 株式会社コーエー ソフトウェア本部 ソフトウェア2部シニアリーダーである入江 禎之氏は、歴史シミュレーションゲームに存在する課題を「ある時点でユーザーの勢力に対抗できる勢力がなくなってしまうこと」であると語ります。 同社の歴史シミュレーションは自由度が高く、ユーザーはどんな弱小勢力でも選択できます。どんな展開になるかはユーザー依存であり、通る道筋も決まっていないため「RPGのようにだんだんボスを強くするわけにはいかない」のです。その一方で、ユーザーが簡単に最強勢力になれるとモチベーションが低下するという問題も存在しています。 これを解消するために求められるのは「ユーザーに負けないスピードで勢力を拡大するAI」。AIが同格の勢力を持つことで、新鮮みや緊張感が持続できるというわけです。 そのために必要なのは、ゲー
ゲームのための人工知能研究 - 武蔵野日記
@myuiくんの紹介で「安藤ケンサク」というゲームを知る。 安藤ケンサク - Wii 出版社/メーカー: 任天堂発売日: 2010/04/29メディア: Video Game購入: 2人 クリック: 79回この商品を含むブログ (18件) を見るGoogle 検索を用いて検索単語のヒット数を競ったりするゲームらしい。ちなみに名前は「AND 検索」から来ているらしい。べ、別にオヤジギャグ好きだから取り上げるんじゃないんだからね! 内容はおいておいて、開発者へのインタビューがおもしろい。少し引用。(「岩田」というのは任天堂現社長である) 岩田 ふつう、ゲームをつくるときは、自分たち自身ですごく汗をかきながら設定をつくり、技を決め、みたいなことをするのですが、今回のソフトのデータは全部Googleさんのサーバのなかにありますので、そこから好きなデータを選んで、それをゲームに活用するだけでいいとい
遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワーク、ゲームAIによるキャラクタの「進化」を考える | インサイド
IGDA日本は、ゲームAI連続セミナーの第5回を10月27日に開催しました。今回のメインテーマは遺伝的アルゴリズム（GA）とニューラルネットワーク（NN）で、ともに「生物界の法則」をAIの進化・学習に取り込もうという技術です。講師はフロム・ソフトウェアの三宅陽一郎氏です。三宅氏はXbox360用『クロムハウンズ』のAIの開発者で、CEDECでもAIについての講演を行っています。 今回は、遺伝子アルゴリズムやニューラルネットワークによってNPCをよりよくコントロールする（進化させる）ことがテーマとなりました。遺伝的アルゴリズムでは、「遺伝子」を掛け合わせることで多様なふるまいをするNPCを登場させることができます。また、ニューラルネットワークは個別NPCの行動の精度をあげることができます。 ■遺伝的アルゴリズムは分かりやすく使いやすい 遺伝的アルゴリズムは「集団を一定の方向に進化させる方法」
ゲームAI連続セミナー「ゲームAIを読み解く」 第3回 レポート：CodeZine
IGDA日本は、株式会社フロム・ソフトウェアの協力、日本デジタルゲーム学会（DiGRA JAPAN）の後援の下、5月12日（土）に東京大学本郷キャンパス工学部新2号館（東京都文京区）にて、ゲームAI連続セミナー「ゲームAIを読み解く」の第3回「Chrome Hounds におけるチームAI」を開催しました。本セミナーのコーディネータを務めました筆者がレポートをお届けします。 なお、本連続セミナーの概要などについては、第1回のレポートや第2回のレポートを参照して下さい。 Chrome HoundsにおけるチームAI 第3回は「Chrome HoundsにおけるチームAI」と題して、集団として知性を発揮するAI技術を取り上げました。具体的なテーマは、「群知能」「マルチエージェント」「チームAI」です。第1回、第2回では、個として機能するAIを想定してきましたが、今回はそれらを集団として見た時、
ゲームAI連続セミナー「ゲームAIを読み解く」 第2回 レポート：CodeZine
すると、敵を倒すための計画は、上記の図のとおり4つ、考えられるようになります。どの計画を選ぶか選択に幅が生まれるため、目的を達成する手段が多様になります。キャラクタの特性に合わせて各行動にかかるコストを差別化し計画の選択を行わせたり、状況に応じて特定の行動を選択させないなどとすることができます。近接戦闘能力の低いキャラクタは「攻撃」のコストが高くなり「砲撃」を選択するようになったり、通信手段を失った場合は「索敵」しか選べなくなったりすることが実現できます。 行動の連鎖を実現するには、前提条件と結果の記述方法を明確にして連鎖を自動的に構築させる方法と、後段の行動が前段の行動を呼び出すと考えて、行動の間の呼び出し関係・条件を開発者が明示的に与える方法を考えることができます。前者は自律的な連鎖構築が期待できますが、開発者が与える条件設定が適切でないと、突飛な行動の連鎖を構築してしまいます。後者
ゲームAI連続セミナー「ゲームAIを読み解く」 第1回 レポート：CodeZine
IGDA日本は、株式会社フロム・ソフトウェアの協力、日本デジタルゲーム学会（DiGRA JAPAN）の後援の下、12月16日（土）に東京大学本郷キャンパス工学部新2号館（東京都文京区）にて、ゲームAI連続セミナー「ゲームAIを読み解く」の第1回「KillzoneにおけるNPCの動的な制御方法」を開催しました。 手前味噌ではありますが、本セミナーのコーディネータを務めました筆者がレポートをお届けします（写真提供：IGDA日本 新清士）。 セミナー概要 次世代機と呼ばれるXbox 360・Wii・PlayStation 3が次々と発売され、ゲームにあまり興味のない方も報道でご存知のことでしょう。CodeZine読者の皆さんも日々の開発で実感されるように、集積技術の向上に伴って、ソフトウェアが使えるメモリ容量やCPUパワーなどのリソースが、年々潤沢になっています。コンピュータであるゲーム機に
AI対AI： Linux上のN.E.R.O. | OSDN Magazine
ビデオ・ゲームの人工知能（AI）にいらだちを覚えたことがあるなら、ぜひともN.E.R.O（Neuro-Evolving Robotic Operatives）を試してみてほしい。N.E.R.O.は、独自のインテリジェントな非プレイヤー・キャラクタを鍛えることが勝利への鍵となる、クロスプラットフォームの戦闘ゲームである。対戦場での唯一のルールは、「最も優れたAIに勝たせること」である。私はLinuxクライアントで腕試しをして、N.E.R.O.がとても毛色の変わったゲームであることを知った。 N.E.R.O.は2003年に、テキサス大学オースティン校（UT）で最初に開発された。UTの2003 GameDevカンファレンスにおいて、AI研究者のKen Stanleyが、兵隊ロボットをリアルタイムで訓練し、互いに戦わせるというアイデアを基にしたゲームを提案した。この提案が、UTの多数の学部と学生を
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