マルコフモデルを使った人工無能の作り方 - Hacking My Way 〜 itogのhack日記
2014/12/13 追記 このブログで参考にしていた絶版本の復刻版が出たようです。 追記ここまで 先日、チャットボットを作りました。 「恋するプログラム」という本を参考にしたのですが、この本、既に絶版になっていて、Amazonのマーケットプレイスではなんと定価の3倍以上の値段で売られています！ うーん、これだと手が出ない、けど内容知りたい、、という方のためにクラス図を描きました。本書には設計図がかかれてなかったので、持ってる人も確認する意味での役には立つかも知れませんし、Rubyは書けないよ！という方の参考にもなるかと思います。 本書で紹介している人工無能の最終形はこんな感じです。 Nobyというのが人工無能のキャラクター、Unmoが人工知能のメインクラスです。Emotionは感情のモデル、Responderが返答内容を作るクラスで、DictionaryやMorph、Guguluなどを参
Designing Emergent AI, Part 1: An Introduction
A lot of people have been curious about how the AI in AI War: Fleet Command works, since we have been able to achieve so much more realistic strategic/tactical results compared to the AI in most RTS games. Part 1 of this series will give an overview of the design philosophy we used, and later parts will delve more deeply into specific sub-topics. Decision Trees: AI In Most RTS Games First, the way
CS-TR-339 Computer Go Tech Report
Jay Burmeister Janet Wiles Departments of Computer Science and Psychology The University of Queensland, QLD 4072, Australia Technical Report 339, Department of Computer Science, The University of Queensland, 1995 (This document is - permanently - under construction). See also: Jay Burmeister�s PhD Thesis (2000) Table of Contents 1.0 Introduction 2.0 The Game of Go 2.1 Liberties and Capture 2.1.1 S
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