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三宅陽一郎MiyakeYouichiro
@miyayou
その変化は３段階です。(1)AI自身がAIから見た情報を収集させる (2) AI 自身に判断させる (3) AI 自身に行動を生成させる、という３つです。即ちこれが、「自律的なエージェント」（autonomous agent）の概念です。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:35:53
三宅陽一郎MiyakeYouichiro
@miyayou
(1) はAIがAIの視点から見た情報のみを収集する、ということです。これは当然のことのように思えますが、それほど自明なことではなくて、AIの視野、AIの聴覚、AIの触覚、など、AIの五感とその機能と限界を定義することで定義できます。センサーと言います。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:36:13
三宅陽一郎MiyakeYouichiro
@miyayou
(2) はどういうことでしょうか？これは、AIが判断するのですから、先に言ったデザイナーが指定したロジックを埋め込むのと同じではないか、と思われるかもしれません。しかし、ここに一つの違った側面があります。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:36:33
三宅陽一郎MiyakeYouichiro
@miyayou
AIが自分自身の頭脳を持ったということは記憶もまた持ったということです。AIの頭の中には、AIがセンサーから蓄積された記憶、自身の行動の履歴、自身の内部状態があります。こういった記憶に基づいてAIは行動するのです。履歴に基づいた行動です #gameai_rt10
2011-02-20 00:36:50
わんだらぁ
@StellaInerrans
こんばんわ、よろしくです。AIが収集した情報の信頼性に揺らぎを与えると言うことで良いのでしょうか？ AIが見た影は、敵の可能性60%、味方10%、通りすがりのクマ30％みたいに。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:37:11
三宅陽一郎MiyakeYouichiro
@miyayou
履歴と記憶に基づいた行動は、単なる事例の場合分けでは追いつかない、より高度な行動指定を行うことができます。もちろん、場合分けプログラムの場合も細工すれば、場合分けの中に、AIの履歴を施すことはできます。しかし、それは不自然なプログラムです。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:37:12
三宅陽一郎MiyakeYouichiro
@miyayou
エージェント指向で書いた方がずっとすっきります。Agent centric なプログラミングの方がエレンガントですから、プログラムとしても、こちらが正しいプログラムだと言えるでしょう。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:37:29
三宅陽一郎MiyakeYouichiro
@miyayou
(3) は、今回のテーマとはやや離れますが、プランニングや、アルゴリズムによって、行動を動的に生成することです。もはや、現代のAIは、場合分けして、ジャンプ、左、右、とか、アニメーション指定だけでは追いつかない次元になりつつあります。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:38:00
企画屋@川村（ゲームデザイナー芸人）
@yas_kawamura
自分が得た情報。仲間AIから伝えられた情報。当人AIにとっては当然自分の収集した情報が信頼度が高いが、それが正しいわけではない(客観的情報)。また、仲間AIに対する信頼設定や上下関係がある場合、主観的情報信頼度より優先される場合も考えられる。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:38:20
三宅陽一郎MiyakeYouichiro
@miyayou
それは、キャラクターの身体とゲーム世界が複雑になったせいでもあり、行動生成は、これからますます必要な技術になっています。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:38:38
Kazuo
@mimic007
ゲームのような閉世界ではセンサとアクションは完全に定義されるのでAIが活躍する。ロボットはだめ。RT @miyayou: それは、キャラクターの身体とゲーム世界が複雑になったせいでもあり、行動生成は、これからますます必要な技術になっています。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:39:49
三宅陽一郎MiyakeYouichiro
@miyayou
さて、情報の不確定性は、(1)（2) のAI自身が収集した情報について、どれぐらいそれが信頼できるか、と、自分の記憶の中にある情報がどれぐらい信頼できるか、という指標を与えるパラメーターです。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:39:59
にーの。
@CakeTwt
今回のテーマ、ひとつは確か過ぎる情報（＝チート）から脱却して「自然な不確かさ」を出すことでゲーム性を作り出す、というのがあるのかな、と考えています。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:41:25
三宅陽一郎MiyakeYouichiro
@miyayou
さて、説明のため、或いは、現代のFPS-AI の一つの実装方法に則って、ここでは、AIの記憶は、全て「事実ベース」で記憶されるとします。つまり、誰が、どこで、いつ、何を、どのように、…という形式です。プログラマーの方は構造体を思い浮かべてください。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:42:17
企画屋@川村（ゲームデザイナー芸人）
@yas_kawamura
昔のゲームは世界が単純だから、条件と行動分岐さえ指定してやればよかったが、今は世界(ステージ)情報を与えてやらないとAIは世界と自分の関係性を認識できないって事よね。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:42:29
7
@Seven_Systems
その状況だけに合わせた反射行動が（1） 今までの行動を積み重ねて導き出される行動が（2） ということでしょうか？ （3）がもう一つ飲み込めない……。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:42:54
たかひろ
@itohtak
情報の信頼性が重要になるのはAIが記憶を持ったからですね。一度は見つけた敵を見失った時に、以前の場所にどのくらいの可能性で居るのか。それが情報の信頼性？ #gameai_rt10
2011-02-20 00:43:48
三宅陽一郎MiyakeYouichiro
@miyayou
最も簡単な例として、キャラクターAが敵Xを時刻t_0 で位置 p_0 で見たとします。(A, p_0, x_0)。もちろん、これを観測した時点では、信頼度は１です。その後、敵を見失ったとします。それでは、この記憶の信頼度はいくつになるでしょうか？ #gameai_rt10
2011-02-20 00:43:53
浪花の商人
@akindoofnaniwa
個人的には「自然な忘れ方（情報の喪失）」や、欠けた情報の組み合わせによる創発に興味があるかな。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:44:08
企画屋@川村（ゲームデザイナー芸人）
@yas_kawamura
情報の信頼性は、時間経過によっても「風化」させる事でAIにより自然な挙動をさせることが出来る。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:45:09
三宅陽一郎MiyakeYouichiro
@miyayou
一つの方式は、時間と共に信頼度を減衰させる方法です。例えば、経過時間(秒)ｘ0.01 とすれば、１分経つと、0.4 まで信頼度は下がってします。そして、0.2 を切れば、情報自体を破棄する、などというロジックを書くこともできます。 #gameai_rt10
2011-02-20 00:45:32