これからゲームAIで「Situated Cognition」の考え方が重要になる理由

この20年のデジタルゲームのキャラクターAIの歴史を振り返って、これから重要になる「Situated Cognition」の考え方を説きます。 (参考) William Clancy, Situated Cognition https://amazon.co.jp/Situated-Cognition-Representations-Computational-Perspectives/dp/0521448719
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三宅陽一郎MiyakeYouichiro @miyayou

デジタルゲームのキャラクターを自律型エージェントにしよう、と僕だけでなく、世界中のゲームAI開発者はやってきたと思うし、その試みはある程度、成功しただろう。 #ゲームAI

2021-09-05 22:20:45
三宅陽一郎MiyakeYouichiro @miyayou

Situated Cognition という考えがあって、これはそういった汎用的な人工知能というよりは、知能というものは、知性というものは、その場の環境に即して、その場で作られものであって、一般的な思考、をしているわけではない、という考えである。 #ゲームAI

2021-09-05 22:21:59
三宅陽一郎MiyakeYouichiro @miyayou

デジタルゲームの人工知能はSituatedという部分をナビゲーションデータなど世界表現を使って分離することで、データドリブンなアーキテクチャを構築しようとしてきた。つまり、それによって、データを入れ替えつつ汎用性を維持するキャラクターのためのアーキテクチャを作ってきたと言える。 #ゲームAI

2021-09-05 22:23:23
三宅陽一郎MiyakeYouichiro @miyayou

ところが、ディープラーニングによって学習するエージェントというものは、その場に即した知能を形成するという意味で、Situated なのである。つまり、この20年間目指してきた自律性のアプローチは、ディープラーニングによって再び Situated なものに戻った。 #ゲームAI

2021-09-05 22:24:57
三宅陽一郎MiyakeYouichiro @miyayou

よく考えれば、これは当たり前のことで、ディープラーニングは場そのもの、状況そのものを学習してしまうのだし、マップ依存の部分を過学習と言っていくら緩和したところで、マップの形状と状況を切り離すことはできないので、どうしてもマップ依存の人工知能となってしまう。 #ゲームAI

2021-09-05 22:27:19
三宅陽一郎MiyakeYouichiro @miyayou

またディープラーニングには、ナビゲーションデータの読み込みなど存在しないので、データの入れ替えなど最初から存在しない。つまり、これまでスパーシャルAIに任せてきたマップ依存の部分がまるまるディープニューラルネットワークの中に含まれる形で学習されてしまっている。 #ゲームAI

2021-09-05 22:28:57
三宅陽一郎MiyakeYouichiro @miyayou

つまり、ゲームエージェントのディープラーニング学習(ディープニューラルネットワークによる学習)は、Situated Learning であり、Situated Recognition である。 #ゲームAI

2021-09-05 22:30:54
三宅陽一郎MiyakeYouichiro @miyayou

ゲームAIはこの20年、Situated なものから逃れようと汎用性を目指してきた。場に埋め込まれたAIから自律型AIへ、これがこの20年の標語だったのだ。 しかし、それをディープラーニング、ディープニューラルネットワーク、DQNは覆してしまった。 #ゲームAI

2021-09-05 22:32:12
三宅陽一郎MiyakeYouichiro @miyayou

なので、これからは、20年で一周してしまったけれど、ゲームAIでは、Situated Learning、Situated Recognition の考え方が重要になるだろう。 なので、この本などが重要になるだろう。 William Clancy, Situated Cognition amazon.co.jp/Situated-Cogni… #ゲームAI

2021-09-05 22:33:30