【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
ニューラルネットの逆襲から５年後 | Preferred Research
私が2012年にニューラルネットの逆襲（当時のコメント）というのをブログに書いてからちょうど5年が経ちました。当時はまだDeep Learningという言葉が広まっておらず、AIという言葉を使うのが憚られるような時代でした。私達が、Preferred Networks（PFN）を立ち上げIoT、AIにフォーカスするのはそれから1年半後のことです。 この5年を振り返る良いタイミングだと思うので考えてみたいと思います。 1. Deep Learning Tsunami 多くの分野がこの5年間でDeep Learningの大きな影響を受け、分野特化の手法がDeep Learningベースの手法に置き換わることになりました。NLP（自然言語処理）の重鎮であるChris Manning教授もNLPで起きた現象を「Deep Learning Tsunami」[link] とよびその衝撃の大きさを表して
高精度人工知能は帰納と演繹をまとめて「サボる」 - SmartNews Engineering Blog
スマートニュースの高橋力矢です。去る3月5日(日)に、電気通信大学で開催されたゲーム理論ワークショップに出席しました。そこで機械学習とゲーム理論とのつながりについて経済学者や生物学者の方々と話してきましたので、当日議論したことをここでも紹介したいと思います。当日のプログラムはこちらで見られます。今回の講演に当たっては電気通信大学の岩崎敦先生に大変にお世話になりました。この場を借りまして改めて御礼申し上げます。以下にプレゼンテーション資料も添付しましたので、数式や参考文献等の技術的詳細に興味ある人はご覧ください。 要旨とスライド 複数のプレイヤーが利害を持つ環境における社会現象や最適戦略の分析にはゲーム理論が役立つ ゲーム理論的分析には利得表が必要であり、その具体的数値の取得にはデータ分析が有効である しかしデータ分析による利得表には誤差が伴い、誤差の水準によっては結論が変わりえる データ分
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
Prologで学ぶAI手法 – AZ-Prolog
「Prologで学ぶAI手法」の著者の高野真です。 本書はパソコンワールド誌に連載されたものの前半部分をまとめて啓学出版から出版したものですが、パソコンワールド誌の発行元、啓学出版が共に倒産したため、長いこと絶版となっていました。 本書のプログラムは当時のPC-9800シリーズで動作する処理系であるProlog-KABAで動作するものでしたがこのたびソフネック株式会社のAZ-Prolog上にプログラムを移植すると同時に本書の原稿を変換したものをソフネック株式会社のサーバーに掲載する運びとなりました。 同時に書籍化できなかった単一化文法HPSGを使った機械翻訳システムの連載記事も掲載いたします。 高野真はペンネームで本名は斎藤孝信です。 現在経営する会社は異分野の画像認識専業となっているため、ソフネック株式会社のサーバーに載せるのが最適であろうと判断して今回の掲載を許諾いたしました。 高野真
【ヤバい】脅威の「群衆シミュレーション」もはやCGは、もうひとつの世界を作り出してる:DDN JAPAN
DDN は 音楽 ・ 映像 に関する デジタル アート を中心に情報ミックスを配信中
ゲームの中の人工知能
全スライドをDocswellで公開中！ https://www.docswell.com/s/historia_Inc/5WVYJK-ue4-dataasset-subsystem-gameplayability ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 「出張ヒストリア！ ゲーム開発勉強会2021」（https://historia.co.jp/archives/22783/）で行った「目指せ脱UE4初心者！？知ってると開発が楽になる便利機能を紹介 - DataAsset, Subsystem, GameplayAbility編 -」講演のスライド資料です。 講演動画 https://youtu.be/2L1Dor22Kjs スライド内記事 [UE4] Subsystem, GameplayAbilityに関する講演で使用したC++コードについて https:/
【勉強会メモ】コンピュータ将棋【歌舞伎座tech】 - Qiita
勉強会情報 会場 株式会社ドワンゴ 歌舞伎座タワーF14セミナールーム 時間 2014/6/21 19:00-21:30 詳細 connpass - 歌舞伎座.tech#4「コンピュータ将棋プログラミング」 配信 ニコ生 - 歌舞伎座.tech#4「コンピュータ将棋プログラミング」 「コンピュータ将棋の歴史と基本アルゴリズム」 ー 瀧澤 武信（コンピュータ将棋協会会長） これまでの戦績の説明 プエラアルファ 塚田９段：かつて非常に強かった。この時は最高に強いというわけではなかった（笑） 持将棋：必敗の形から 三浦 vs GPS ７五歩 同歩 ８四銀 珍しい形、プロでもさされるようになる 第三回 今回は事前にプロ側に貸出 今度は勝つだろうと思われていたが、１勝４敗 コンピュータ将棋の歴史 コンピュータの歴史とコンピュータチェスの歴史はほぼ同じ １９９７年 実力:アマ二段 カスパロフに６局戦っ
幻塔戦記グリフォンの AI で使っている Behaviour Tree
こんにちは、クライアントエンジニアの Sindharta Tanuwijaya（シンダルタ タヌイジャヤ）です。 今更ですが、1月の社内の勉強会で、 Behaviour Tree という AI の手法を発表させて頂きました。当時は幻塔戦記グリフォンを開発するのにあたって、1つのフィーチャーを完成させるためにこの機能を作っていましたが、今はいろいろなフィーチャーで使われています。 Behaviour Tree とは思考 AI のアルゴリズムの1つで、比較的に良く知られているステートマシンと目的が似ています。それはゲーム内のオブジェクトをどう考えさせて、行動させることです。ステートマシンも良い手法ですが、 AI が複雑になってくるのにつれて、管理の難しさが倍に増えるデメリットがあります。そこで、 Behaviour Tree を導入してみたわけです。 当日発表したスライドは以下です。 また、自
電王戦，なんで勝てたんですか？――「ゲーマーはもっと経営者を目指すべき！」第15回は，「BM98」を開発した伝説的なプログラマー・やねうらお氏がゲスト
電王戦，なんで勝てたんですか？――「ゲーマーはもっと経営者を目指すべき！」第15回は，「BM98」を開発した伝説的なプログラマー・やねうらお氏がゲスト 副編集長：TAITAI カメラマン：佐々木秀二 123→ 連載第15回めとなる，ドワンゴ・川上量生氏との対談企画「ゲーマーはもっと経営者を目指すべき！」。今回は，1990年代後半にネット上で一大ブームとなった「BM98」の開発者として知られ，最近では，ドワンゴが主催するコンピューター将棋大会「将棋電王トーナメント」（以下，電王トーナメント）でめざましい活躍を見せる，プログラマーのやねうらお氏がゲストです。 5歳からプログラミングを始め，学生時代はゲームの解析を趣味としていたというやねうらお氏ですが，そんな氏が「BM98」の開発に至った経緯，あるいは電王トーナメントへの参加を決めたいきさつなど，さまざまなことについて語ってもらいました。また，
6さいカンファレンス 第2回「数学の定理を自動で発見するAI を Haskellで作ろう！」まとめ
2012/09/13にくいなちゃんさん主催で開催された6さいカンファレンスのまとめ。 第2回は「数学の定理を自動で発見するAI を Haskellで作ろう！」です。 勝手にまとめてしまったので、何か問題があれば@shogo82148まで。 WELCOME TO HELL!! くいなちゃん: それでは、まず、数学の「定理」とは何か、について説明したいと思います。 みなさん、日常的に「定理」という言葉を使っていると思いますが、「定理」とは何か、説明できますか くいなちゃん: 「教科書に載っている公式が、定理だ！」と思うかもしれませんね。 確かに、教科書にも定理は載っています。 くいなちゃん: では、曖昧な理解の方のために、厳密かつ ゆるふわに説明しましょう。 くいなちゃん: 定理とは、次のように定義できます。 公理であるならば、定理である。 定理を推論規則によって推論したものは、定理である。
「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
ＮＰＣ動作アルゴリズムの自動生成に関する考察
本稿は、情報処理学会「数理モデルと問題解決」研究会の第18回研究報告会（1998年3月20日 於：電気通信大学 西9号館）にて発表されたものです。 ＮＰＣ動作アルゴリズムの自動生成に関する考察 長久 勝 Abstract コンピュータゲームにおいて、俗に言う敵の動作アルゴリズムを自動生成する方法論についての考察。本稿においては、特に対戦格闘型動作アルゴリズムを非線形最適化手法で自動生成する事について述べる。コンピュータゲームを数理モデルとして捉え、数理的な手法を実際の開発に導入する事を提案する。 はじめに コンピュータゲームの制作を工学的な見地から俯瞰してみる時、そこに生じている問題を捉えるのに、その問題の質から次の２つのカテゴリに分類出来る。１つはゲームプログラム内部の実装に関する問題であり、もう１つはゲームに組み込まれるデータの生成に関する問題である。 前者の問題に関して、現在の開発現
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