囲碁チャンピオンを打ち破ったGoogleの人工知能「AlphaGo」を作った天才デミス・ハサビスが人工知能を語る
Googleが500億円以上で買収した謎のスタートアップ「DeepMind」。当時、無名の人工知能(AI)開発ベンチャーのDeepMindをGoogleが買収した目的は、天才デミス・ハサビス氏を手中に収めたいからと噂されていました。Googleの期待通りDeepMindはAI技術を磨き上げ、学習してゲームの腕をメキメキ上げるアルゴリズム「DQN」を発表して一躍有名になり、人工知能ソフト「AlphaGo」を開発してこれまで難攻不落と考えられてきた囲碁の世界最強棋士を破るのに成功するなど、世間をあっと驚かせています。 そのDeepMindを率いるハサビス氏にThe Vergeが、AlphaGo VS 囲碁界の魔王イ・セドル(李世乭)九段の世紀の対決の第1戦が終了した翌日の第2戦が始まる前にインタビューしています。 DeepMind founder Demis Hassabis on how A
コンピューター将棋「目的達した」終了宣言へ NHKニュース
将棋のトップ棋士に勝つことを目的に、コンピューター将棋の開発に取り組んできた学会のプロジェクトが「目的を達した」として、終了宣言を出すことが分かりました。羽生善治四冠などのタイトルホルダーとの公式の対戦は実現していませんが、学会は、ここ数年のプロ棋士との対局データを元に分析した結果、「トップ棋士に統計的に勝ち越す可能性が高い」としています。 そして、その年の１０月に行われた対局で、当時の清水市代女流王将を破ったほか、その後、プロジェクトのメンバーらも参加して３年前から行われているプロ棋士とコンピューターソフトが対戦する「電王戦」でも、これまでコンピューターが通算１０勝５敗と互角以上の成績を残しています。 さらに学会では、ここ数年の対局データをもとに、独自に「レーティング」という実力の指標になる数値を算出したところ、最強のコンピューターソフトの実力は、去年７月の段階で、プロのＡ級１０人の平均
［CEDEC 2015］なぜスクウェア・エニックスは，学生向けのAI講座「AIアカデミー」を実施したのか？ 教育者向けの新講座も年末に予定
［CEDEC 2015］なぜスクウェア・エニックスは，学生向けのAI講座「AIアカデミー」を実施したのか？ 教育者向けの新講座も年末に予定 ライター：米田 聡 2014年7月に，スクウェア・エニックスは，学生を対象としてゲームにおける人工知能（以下，AI）を解説するイベント「スクウェア・エニックスAIアカデミー」（以下，AIアカデミー）を開催したことがある。5日間にわたって行われたイベントの第1回（関連記事）は，応募者数が予想を超えるほど盛況で，2014年内に再度開催されたというほど，好評だったそうだ。 三宅陽一郎氏（スクウェア・エニックス テクノロジー推進部 リードAIリサーチャー） そのAIアカデミーで講師を務めた，ゲームAIの第一人者である三宅陽一郎氏が，CEDEC 2015にて「スクウェア・エニックス AIアカデミーの試み 「ゲームAI技術のための教育カリキュラムを考える」と題する
［CEDEC 2015］「FFXV」で導入されるゲームAIの仕組みが明らかに。ゲームエンジン「Luminous Studio」の先進的AIシステム
［CEDEC 2015］「FFXV」で導入されるゲームAIの仕組みが明らかに。ゲームエンジン「Luminous Studio」の先進的AIシステム ライター：西川善司 スクウェア・エニックスの新世代ゲームエンジンとして，4Gamerでもたびたび取り上げている「Luminous Studio」。話題になるのは，先進的なグラフィックス表現ばかりといったイメージがあるかもしれないが，実はAI部分でも，時代を先取りした技術が実装されているのだという。 スクウェア・エニックスがCEDEC 2015で行ったセッション「FINAL FANTASY XV -EPISODE DUSCAE- におけるキャラクターAIの意思決定システム」は，これまで表舞台であまり語られることのなかった，Luminous StudioにおけるAIシステムの設計思想とその構造が語られる興味深いものだった。そこで本稿では，セッション
ゲームAI -基礎編- 『知識表現と影響マップ』
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
embona - ブラウザで動くBonanzaを作ってみた(その1)
今回、ちょっとした縁によりBonanzaをブラウザで動かしてみました。Bonanza 6.0のソースコードをほぼそのまま利用して、EmscriptenでJavaScriptに変換しています。 技術的なことに興味はない、すぐに遊んでみたい！という方はこちらからどうぞ。初回に45Mほどダウンロードが発生します！ご注意ください。 http://tkihira.github.io/embona/index.html 上のURLに行くとCPU vs CPUの戦いが始まります。自分で戦いたい方は新規対局で設定してください UI周りは相当手を抜いて実装したために多数バグがあるかと思います。ご容赦ください ブラウザが固まったりしませんが、CPU思考中に手を入力したり新規対局するのには大変反応が重い（というか思考が終わるまで反応しない）のにご注意ください データダウンロードで43Mbyte、さらに内部で展開
FINAL FANTASY XV -EPISODE DUSCAE- におけるキャラクターAIの意思決定システム | 公式サイト | CEDEC 2015 | Computer Entertainment Developers Conference
- キャラクターの意思決定技術を向上させたいと思うエンジニア - キャラクターの制御をより繊細かつ強力にしたい思うゲームデザイナー - これからのAI技術を知りたい開発者全般 - 最新のゲームAI技術に関心を持つ研究者 を対象としますが、AIに詳しくない方でも原理から説明するので、概要を理解できます。 Final Fantasy XV-EPISODE DUSCAE-で使われた、オリジナルの意思決定システムの仕組み。 グラフベースのAIロジック作成ツールの実装と仕様に関する知見。 上記のAI技術が、実際にゲーム内で様々なキャラクターに対して適用されたケーススタディ。 最新の意思決定技術の俯瞰。 Final Fantasy XV-EPISODE DUSCAE- は、最新の開発技術が盛り込まれたゲームエンジン Luminous Studio を使用して、全分野における高品質な体験の実現を目指して
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
We present the first deep learning model to successfully learn control policies directly from high-dimensional sensory input using reinforcement learning. The model is a convolutional neural network, trained with a variant of Q-learning, whose input is raw pixels and whose output is a value function estimating future rewards. We apply our method to seven Atari 2600 games from the Arcade Learning E
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
同人版 Magic: the Gathering のAIルーチンが興味深い | ず＠沖縄
Magic: the Gathering という時間と金を食い尽くすゲームがある。 私が知ったのは日本語第４版発売後なので1996年ごろ。REXAに改築される前のベスト電器那覇店が扱い始めたのがきっかけ。 JAVY地下の大会の決勝でカウンターポストに負けたんだよなあ。 カードゲームというジャンルが M:tG 以前と以後に分けられるほど画期的なゲームで、ポケモンカードゲームや遊戯王などの派生ゲームがワラワラ誕生したのも懐かしい記憶だ。 コンピュータ版 Magic: the Gathering沖縄には碁会所や雀荘は多く存在するのだが、マイナーゲームは対戦相手を探すのが一苦労。将棋ですら道場は少ない。まして舶来のゲーム。人間の相手は探しづらいので、コンピュータに相手をさせたくなるのは自然の成り行きだ。 さらにTCG自体が金食い虫のゲームなので、コンピュータで代行できれば安上がり。私も市販のソフト
【衝撃】人工知能がゲームを開発したらホラーゲームになった！ 実際にプレイできるぞ（笑）
【衝撃】人工知能がゲームを開発したらホラーゲームになった！ 実際にプレイできるぞ（笑） ユーニーマン 2014年1月5日 「人工知能」とは何か？ ものすごく大雑把（おおざっぱ）にいえば、機械に人間と同じような知能を与えたものである。秘書機能を持つiPhone5の『Siri』が身近な存在だろうか？ いや違うか……。そんな「人工知能」が人の力を借りずにデザインしてしまったゲームが恐ろしく不気味だと話題だ。 ・人工知能『ANGELINA』 そのゲームは『ANGELINA』という名の人工知能が開発した『To That Sect』（あの場所へ……）。『ANGELINA』はゲーム設計をすべて自分でやっただけでなく、みずからもテストプレイ。楽しめるためにはどうすればいいかを調整した。 ・ゲーム開発コンテストに出品 そして作り上げた『To That Sect』を「ルダム・デア」というゲーム開発コンテストに
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人間対AI：囲碁9段の解説者、解説できず視聴者に謝罪 Chosun Online | 朝鮮日報
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