【記事更新】私のブックマーク「ディジタルゲームの人工知能（Artificial Intelligence in Digital Game）」 | 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
Home » リソース » 私のブックマーク » 【記事更新】私のブックマーク「ディジタルゲームの人工知能（Artificial Intelligence in Digital Game）」 三宅 陽一郎（株式会社スクウェア・エニックス） はじめにディジタルゲームにおける人工知能研究は、現実そっくりの仮想シミュレーション空間で、キャラクタという身体を持つ知能を作って試す、という取り組みです。そこでは複雑な３次元の地形を作って、複雑な身体の動作を決めさせることもできれば（例えばファンタジー世界で渓谷を歩かせるなど）、長時間に及ぶ複雑なミッションを解かせる（例えば、敵の基地に潜入して設計書を持って帰る）こともできます。時間を素早く進めて進化アルゴリズムや学習アルゴリズムを用いることもでき、ニューラルネットワークで動作や選択を学習することもできます。ディジタルゲームは多様で巨大な実験の場でもあり
ゲームAI - 基礎編(2) - 『はじめてのエージェントベースアーキテクチャ』
みなさん、こんにちは! Cygamesエンジニアの佐藤です。 季節も秋を迎えて、すっかり涼しくなってきましたね。 秋の夜長はのんびり箱庭ゲームなどいかがでしょうか？ SkyrimやGTAなどのオープンワールド系の箱庭ゲームでは、 街を歩くNPC達の動きも作り込まれています。 モブキャラクターたちが街や村の中で生活感豊かに動いていると、 ゲーム世界の日常の中に実際に入り込んでいるような気持ちになれますよね! 今回の記事では、NPCの生活行動のためのAIを一例にあげつつ、 自律エージェントの考え方に基づいたキャラクター駆動の仕組みについて 御紹介したいと思います。 Ⅰ.自律エージェントとは？ 周囲の環境を認識して状況を解釈し、自身の内的な方針に基づいて意思決定を行って、 環境に働きかける行動を取る能力を持つ存在を自律エージェントと呼びます。 わかりやすく、ゲームの敵キャラクターに置き換えて考え
汎用人工知能の立場からみた近未来
This document discusses the history and goals of AI Lab, an AI research organization. It describes how AI Lab was founded in 1989 to conduct basic research on AI using neural networks. Its current goals are to develop human-level artificial general intelligence through techniques like deep learning and world models. It also aims to ensure AI systems are beneficial to humanity by designing them to
Tutorial:Lispで人工知能 - Common LISP users jp
Tag: チュートリアル セマンティックウェブ・ダイアリー: Lispで人工知能 http://blog.livedoor.jp/s-koide/ チュートリアルで利用する処理系には、Allegro CLの試用版を想定 PAIPによるLisp入門 Lispで人工知能プログラム始めます Lispで人工知能プログラム始めます フリーなCommon Lispをインストールしよう フリーなCommon Lispをインストールしよう（Debian SBCL 編） REPL : Lisp の対話機能 Lisp: 基本のキ Lisp: 基本のキ Lispの基本その２ Lispの基本その３ Lispの基本その４ 関数の定義 Lispの関数定義，述語，条件文 再帰プログラムいろいろ 再帰プログラムいろいろ(続き) 変数束縛とスコーピング 変数束縛はLispのもう一つの本質である． 変数束縛はLispのもう一
30年近く秘密裏に進められていた人間と同等の推論が可能な人工知能開発プロジェクト「Cyc」
By A Health Blog 機動戦艦ナデシコの「オモイカネ」や攻殻機動隊の「タチコマ」、無敵超人ザンボット3の「ガイゾック」、ターミネーターシリーズの「スカイネット」など、SF作品では人工知能がさまざまな役割を演じており、時に強力な味方、時に凶悪な敵として作品に強烈な個性をプラスしてくれます。現在の人類の科学レベルではSF作品に出てくるような個性的な人工知能を作り上げることができていないわけですが、1984年からひっそりとスタートしていた人工知能開発プロジェクト「Cyc」は、人間と同等の推論が可能な、SF作品でみるような個性的な人工知能を作り出す可能性があります。 The Most Ambitious Artificial Intelligence Project In The World Has Been Operating In Near-Secrecy For 30 Years
ゲームの中の人工知能
5. ご質問 http://www.facebook.com/youichiro.miyake Twitter: @miyayou 感想・ご質問は メイルtwitter やfacebookまで ゲームＡＩ千夜一夜 http://blogai.igda.jp/ 三宅陽一郎 論文・講演資料集（４） http://blogai.igda.jp/article/92899318.html 6. Books Precomputed Pathfinding for Large and Detailed Worlds on MMO Servers Fabien Gravot, Takanori Yokoyama, and Youichiro Miyake http://www.crcpress.com/product/isbn/9781466565968 Table of Contents Genera
機械学習アルゴリズムへの招待 | POSTD
機械学習の問題 については以前に紹介したので、次はどんなデータを収集し、どんな機械学習アルゴリズムを使うことができるのかを見ていきましょう。本投稿では、現在よく使用されている代表的なアルゴリズムを紹介します。代表的なアルゴリズムを知ることで、どんな技法が使えるかという全体的なイメージもきっとつかめてくるはずですよ。 アルゴリズムには多くの種類があります。難しいのは、技法にも分類があり拡張性があるため、規範的なアルゴリズムを構成するものが何なのか判別するのが難しいということですね。ここでは、実際の現場でも目にする機会の多いアルゴリズムを例にとって、それらを検討して分類する2つの方法をご紹介したいと思います。 まず1つ目は、学習のスタイルによってアルゴリズムを分ける方法。そして2つ目は、形態や機能の類似性によって（例えば似た動物をまとめるように）分ける方法です。どちらのアプローチも非常に実用的
知識工学
知識工学 【講義の目的】 人工知能技術の具体的な応用である，エキスパートシステム，自然言語処理，画像理解システム， およびこれらの基礎技術である，知識表現，推論，学習，問題解決技術などについて解説する． 【キーワード】 エキスパートシステム 知識表現・推論技術 自然言語・画像理解 分散人工知能 【授業計画】 1.序論 2.知識工学の流れ 3. 知識表現（１） 4．知識表現（２） 5. 推論（１） 6. 推論（２） 7.エキスパートシステム（１） 8. エキスパートシステム（２） 9. エキスパートシステム（３） 10.問題解決 11.計画 12.学習 13. 自然言語処理 14.画像理解 15.分散人工知能 【２
「ユーザーに新しい感覚を与える」次世代キャラクターAIに必要なものとは？
スクウェア・エニックスのテクノロジー推進部、三宅陽一郎氏が「ユーザーに新しい感覚を与える」という次世代キャラクターAIの実現のための概念とフレームワークについて語りました。 次世代キャラクターＡＩアーキテクチャーの構築 http://cedec.cesa.or.jp/2012/program/PG/C12_P0159.html 次世代キャラクターAIアーキテクチャーの構築ということで、スクウェア・エニックスのテクノロジー推進部、三宅がお話させていただきます。 今回は非常に抽象的な内容で、次世代に向けてキャラクターAIを作っていくためのフレームワークをご説明いたします。私が働いているスクウェア・エニックスのテクノロジー推進部では次世代のゲームエンジンを作っていて、自分がAIのリーダーなんですが、去年立ち上げてから3名で120回を超えるミーティングを行い、次世代キャラクターAIにとって何が必要
人工無脳は考える
人工無脳は気軽に「らしさ」を楽しむことができる、知能を持たない会話プログラムです。しかし人工無脳との会話はときとして、論理で固められた人工知能が持ち得なかった人間らしさ ― 即興、いたずら心、感情 ― を私たちに感じさせてくれます。その意味では知能の本質を追求するための別の切り口なのかもしれません。このようなロマンを追い求めて日頃とりとめもなく考える雑談的トピックをまとめてみました。 最近の記事より 厳選おすすめ＆人気書籍 2008/09/28■自我状態を考慮した人工無脳 - 追記 人工無脳は会話の中でユーザに不自然さを感じさせ、会話が続かなかったり、拒絶されるという点が課題となっている。この原因の一つに人工無脳の印象やムードがでたらめに変化し安定していないことが挙げられる。一方、人は通常意識することなく相手に不適切なメッセージが伝わることを避けてうまくコミュニケーションをはかっている。
Prologと表計算による意思決定と認知科学のモデリングとシミュレーション
Prologと表計算による意思決定モデリング＆シミュレーション updated: 16 Jun 2013 (2 Sep 2018, 7 Apr 2019) English 本ページの内容は個人が作成するもです。実用性や正確性は保証されていません。 もし誤りなどがございましたら、おそれいりますが作者までご指摘・ご指導いただければ幸いです。 PrologプログラムはSWI-Prologのversion 7.6.4(5.6.64, 5.0.9, 1.9.0)かそれ以降を使って います。また表計算とあるのはExcel （2003、2002）です。 Prologと人工知能、統計手法 日本語文の語彙的ネットワークの安定性(Prolog)● 日本認知科学会第35回大会ポスターセッションsP-86 ポスター (30 Aug 2018) 簡単な日本語文生成(Prolog)● 助詞をファンクターにして実験して
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静岡理工科大学情報学部知能インタラクション（金久保）研究室のＨＰ
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General Problem Solver (GPS)
衝突する人工生命 PART4 (衝突しない人工知能)
http://nicosia.is.s.u-tokyo.ac.jp/pub/essay/hagiya/kaisetsu/lisp_to_prolog
平成25年度 人工知能特論II
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