SHIBUYA Synapse #2

なっつー@BNUT @yashinut

7割以上がビヘイビアツリーを使っている（何の7割かは聞き取れなかった・・） #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

スクエニでは独自の開発ツールがあり、ゲームデザイナがステートマシンをつくる。 #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

ビヘイビアツリー内で並列思考ができる仕組みもある #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

ユーティリティベースAI キャラクタにパラメータを設定して、パラメータが変動することによって、現状に最適な行動を選択する。 #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

敵の速度やHPなど入力として、ニューラルネットワークを 用いてどれを攻撃するかなどを判断する。 #shibuya_synapse

keno @keno_ss

Lisp 出てきた #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

機械学習、強化学習、遺伝子的アルゴリズムをそれぞれ用いた事例紹介 #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

ナビゲーションAI。簡単に言うと環境認識のこと #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

スタートとゴールを指定して、パスを自動的に作成する。 #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

現代のメタAI。敵の配置や強さなどを自動で決定する。 #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

ユーザのリラックス度に応じて敵の出現頻度を変える。 #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

メタAIで他のAIとの連携をとる。メタAIに行動をしてよいか確認しにいく。 #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

プレイヤーの場所から熱伝導させてヒートマップを作成する。プレイヤーから近いほど色が赤い。 #shibuya_synapse

yu4u @yu4u

Black & White、ゲームの中でユーザの教師に対しパーセプトロンが学習してたらしい… #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

敵が攻撃したときに、どの攻撃だとどの範囲にダメージを与えられるなどを学習する。その情報を行動を判断する材料とする。 #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

データの可視化。一目で見て分かるように様々なフィルタリングを用意して色んなデータを可視化する。 #shibuya_synapse

ばんくし王 @vaaaaanquish

ゲームログからユーザの緊張度を測って良い波ができるようにフィールドや敵配置を自動生成するシステムとゲームデザイナーの協業 #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

セリフのやりとり頻度や、NPCのイベント発火数なども可視化してバグがないか確認する #shibuya_synapse

かくたす @ksaw_

ゲームAIくんがリリースに備えて毎晩トレーニングしてるのかわいい #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

ゲームの外の研究の問題点。先行研究が少なかったり、共通のフレームワークがないなど #shibuya_synapse

Yosuke Yasuda @yasu_919

ゲームAI開発、結構先端の理論とか使われてて面白そう #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

続いてゲームバランスの調整についての話 #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

ゲームの外のAIはプレイヤーの立場をAIとする。入力と出力はプレイヤーが取れる情報とほぼ同等で、ゲームのデータに直接アクセスできないようにする、 #shibuya_synapse

ばんくし王 @vaaaaanquish

ゲームのデバッグ、テストはプレイヤーAIで、という話はわからんでもない。 #shibuya_synapse

なっつー@BNUT @yashinut

AIにゲームを自動プレイさせる。新しいゲーム要素が追加されたときに、自動で再生成してプレイさせるのが望ましい。仕様変更のたびに書き直すのは大変。 #shibuya_synapse