この用語辞典の目的 † これまで数十年慣れ親しまれてきたビデオゲームの世界にも、AIやVRなど新しい技術の波が寄せて久しいことは、熱心なゲームプレイヤーの皆さまはお気づきでしょう。 「好きなゲームについて、もっと深く理解したい」、「このゲームがどうしてこれほどまでに面白いのか理由が知りたい」など、ゲームについて一歩踏み込んで考えるとき、前述の新しい技術についても、より広い知識と深い理解が必要になります。 そういう思いの一助になればと、この用語辞典では、ゲームに使われているAIに関する記事を読むときに頻出する言葉を解説しています。 単純に用語意味が知りたい方をはじめ、その概念やシステムが登場してから今日に至るまでの経緯や歴史が知りたい方や、ビデオゲーム内で実際にどう使われているかを知りたい方に向けて、そして開発者や研究者の方に有用なコードを貼るなどできるコメント欄の設置など、ひとつの項目内で

最近はゲームもAIがプレイしてくれる時代だ。 ゲーム攻略で人間を超えた人工知能、その名は「DQN」 有名なDQN。フルネームはdeep Q-networkと呼ばれる強化学習の一種だ。こういう機械学習系の仕組みはマシンパワーでもって学習をぶん回して動かさないといけないので、それなりの準備が必要なのが普通だ。だけど最近はこの手の物をブラウザ上で簡単に試せるようになっている。 REINFORCEjs 例えばREINFORCEjs。これはDQNをJavaScriptで実装したもの。使い方もえらく簡単。 // DQNエージェントにゲームの状態を与えると var action = agent.act(state); // アクションとしてどう行動すればよいかが帰ってくるので // それに従って行動して // その行動が正しかったどうかを示す報酬をDQNエージェントに教える agent.learn(re

鳥肌が立った。人間は本当にこの方向に進んでいくべきなのかと、人工知能の研究ではじめて戸惑いを感じた。 人工知能を使ったゲーム大会「第1回人狼知能大会」があると教えてもらって見に行ったのだ。パシフィコ横浜で開催の開発者イベント「CEDEC 2015」で27日に開催されたものだ。大会は大人気で、観客の長い行列ができていた。 人工知能に会話ゲーム「人狼」をプレイさせ、勝者を決める。人工知能が将棋を指す「電王戦」のようなもので、まずは人工知能の中でゲームの優勝者を決める。 人狼というのは「スパイ探しゲーム」だ。 プレイヤーにあたる「村人」たちの中には、夜ごと人をとって食う「人狼」が数人ひそんでいる。村人たちはテーブルを囲み、人狼が誰なのかを推理して村から追放する（処刑する）。人狼は誰が人狼なのか知っていて、自分は人狼ではないと嘘をつく。村人側には人狼かどうかを見抜く「占い師」など特殊能力を持ってい

ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムの組み合わせにより、ゲーム「スーパーマリオブラザーズ」の一面を教師無し学習で解かせている動画です。 最初に学習が十分済んだ状態のプレイが実演されますが、1面を46秒で解いています […] ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムの組み合わせにより、ゲーム「スーパーマリオブラザーズ」の一面を教師無し学習で解かせている動画です。 最初に学習が十分済んだ状態のプレイが実演されますが、1面を46秒で解いています。世の中には41秒で解いてる動画もあるようですが、かなり早い部類と言えるでしょう。 0:46 からは、今回の解法についての解説です。マリオを含む画面上の地形やキャラクターのスプライトを入力に、どのボタンを押すかを出力としたニューラルネットワークをランダムに作り、うまくいったネットワークを組み合わせて次の世代のネットワークを作り試行させます。これを繰

新入社員の松元です。はじめまして。 “分散深層強化学習”の技術デモを作成し、公開いたしました。ロボットカーが0から動作を学習していきます！ まずはこの動画を御覧ください。 以下で、動画の見どころと、使っている技術を紹介します。 動画の見どころ Car 0(○の付いている車)が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっている。ニューラルネットはブレーキが最も多く報酬が得られると推測していることがわかる)。速い速度ほど報酬は大きいが、カーブを曲がりきれず壁にぶつかってしまうので学習が進むとカーブ手前でのみ減速するようになる。 目の前に車がいるときは一時停止して、いなくなってから加速する。 エチオピアには本当にこのような交差点があるらしい。 ぎりぎりですれ違う2台。学習途中ではすれ違いきれずにぶつかって倒れてしまうこともある(早送りシーン中に人が写って

金子です。11月17日から19日まで名古屋大学で開催された IBIS2014 のワークショップに行ってきました。 各発表の内容については神嶌先生のまとめページなどを読んでいただくとして、以下では個人的に特に面白かった発表について簡単に感想を書きたいと思います。 多腕バンディット問題の理論とアルゴリズム 最近は広告や検索結果の最適化などにも使われているバンディット問題ですが、その代表的な2つのアルゴリズム UCB (Upper Confidence Bound) と Thompson Sampling について、基本的な考え方から理論的な性能評価までを知ることができ大変参考になりました。 大規模言語データに基づく自然言語処理とその応用 ウェブページや Twitter のデータを分析して報道に利用する事例（データジャーナリズム）などが紹介されました。自然言語処理に関わる人間として、「憲法9条」

Bayonetta2 開発ブログ 『ベヨネッタ２』発売２周年＆amiibo初公開！ 2016.09.20

キャラクターの学習から，自然なアニメーション作りまで。さまざまな分野で活躍するAIの魅力を伝える「スクウェア・エニックス AIアカデミー」レポート ライター：箭本進一 スクウェア・エニックスは，2014年9月24日，「スクウェア・エニックス AIアカデミー」の締めくくりとなる第5回講演を行った。スクウェア・エニックス AIアカデミーとは，同社のテクノロジー推進部が中心となり，事前の審査で選ばれた学生30名弱に向けて，ゲームAIに関する講義を行う学習会のようなものだ。誰でも参加できるというわけではなく，参加希望者は事前に小論文を提出しなければならないのだから本格的である。 2014年7月から9月にかけ，全5回，各回3時間のカリキュラムが組まれており，講義のあとにワークショップを行うという構成となっていた。第1回の様子はこちらの記事ですでにお伝えしているので興味のある方は参照されたい。 9月2

近年の機械学習ではDeep Learningと呼ばれる分野が一世を風靡しています．コンピュータビジョンや自然言語処理，音声認識などの分野では何らかの問題を解こうとした際に，まず対象の入力データからSIFTやケプストラムといった何らかのアルゴリズムを用いて特徴ベクトルを抽出し，ごりごりと判別していくといった流れが一般的です．しかし，その特徴ベクトルを生成するという生のデータから本質となる部分を抽出するアルゴリズム自体は研究者が一生懸命考えながら作るのが普通でした． Deep Learningの分野で最も有名な手法の一つであるDeep Belief Nets(DBN) [Hinton06]は，研究者がアルゴリズムを作るのではなく，それ自体も機械学習にやらせましょうという動機で生まれたアルゴリズムです．DBNではまるで一昔前にやたら流行ったニューラルネットワークのように各ノードを層状に配置し，そ

今年は、Deep Learningを研究する予定（2014/1/4）だったのだけれど、多層パーセプトロンまで到達した（2014/2/5）ところで少々（？）足踏みしている。Deep Learningの構成要素であるボルツマンマシンを理解するのに手間取っているためだ。ボルツマンマシンの理解には、マルコフ確率場やMCMCの理解が必要なことがわかったので少し廻り道してモンテカルロ法を先に勉強（2014/6/20）していたというわけ。 ただ、そればかりでは少々退屈になってきたので少し先回りして Deep Learning の先駆者のBengioさんが書いた論文 Learning Deep Architectures for AI を勉強している。示唆に富む見解が多いのであとで振り返られるように記録しておきたい。 まずは、1.1節のDesiderate for Learning AIの部分。人工知能を

［CEDEC 2014］七並べを遊ぶとAIが分かる！　「ゼビウス」の生みの親，遠藤雅伸氏のワークショップをレポート ライター：箭本進一 神奈川のパシフィコ横浜にて，本日（2014年9月4日）まで開催されているCEDEC 2014。ゲーム開発者向けのイベントということで，高度な技術論にじっと聞き入るというイメージが強いが，中には体験と学習が合わさったワークショップなどがあるのも，魅力の1つだ。9月3日には，東京工芸大学芸術学部の教授にして，「ゼビウス」や「ドルアーガの塔」などの生みの親でもある遠藤雅伸氏による，「七並べで学ぶゲームAIの働き〜今さら聞けないAIって何？〜」というワークショップが実施されていたので，これをレポートしよう。 遠藤雅伸氏 ワークショップは立ち見が出るほどの盛況に 各テーブルには，ジョーカーを抜いたトランプと，プレイヤー各人のパス可能回数を示すチップが配られた 今回の

序 KMCでは2048のAIを作って戦わせるコンテストである「第一回2048AIコンテスト 結果報告 - KMC活動ブログ」が開催たそうですね。これを見て2048AIを私も作ってみたくなりました。 ところで、ボードゲーム上でAIとはおおよそ「勝率が最も高まる手を現在の状況を元に出力する」ものだと思います。チェスなどのゲームに置いて有名な「ミニマックス法」などは相手が最も自分に取って都合が悪い選択をして、自分が最高の選択をし続けた場合一番最初に選ぶべき最高の手を出力するアルゴリズムです。 このような次におこる状況を予測して手を決定するアルゴリズムは、探索アルゴリズムなんて呼ばれたりしています。 探索アルゴリズムを利用する上で大事なのは、読みの深さと評価関数の良さです。読みの深さとは、言葉の通りゲームの状況を何手先まで読む事が出来るかを表し、深ければ深いほどより大局的な戦い方が出来るようになる

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

「SimCity」のサーバー状況を確認できるサイトがオープン。また，パスファインディングの問題に関する開発者ブログも公開 ライター：奥谷海人 2013年3月5日に欧米で発売されて以来，サーバーへのアクセス過多が原因で安定したプレイができない状態が続いていた「SimCity」だが，デベロッパのMaxisが，現在用意されているサーバーの状況を確認できる専用ページをSimCity公式サイトでオープンした。 「シムシティ」公式サイト SimCity Server Status サーバーの状況は文字とアイコンで表示されており，すべてのプレイヤーが問題なくアクセスできる「Available」は緑色に，都市データのセーブファイルをすでに持っている人を優先する「Full」は黄緑色に，ログイン後に待ち時間を要求される「Waiting Room」は黄色に色分けされており，赤色のアイコンはサーバーダウンやメンテ