(57)【要約】【課題】  ２つの異なる複雑性のシミュレーションで一貫してシミュレートする方法。【解決手段】  当該方法は、特に生物様の自律的なエージェント（生物学的、人工的、又はハイブリッドの）のシミュレーションに関連する。モデル、特定の場合には生物モデル、は少なくとも２つの部分を含む。第１の部分は、異なる複雑性のシミュレーションの両方において使用される機能を含む。第２の部分は２つの選択バージョンを含み、第１のバージョンは一方の複雑性のシミュレーションに使用され、第２のバージョンは他方の複雑性のシミュレーションに使用される。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つの異なる複雑性のシミュレーションに使用するための、生物のシミュレート方法であって、以下の少なくとも２つの部分
前記異なる複雑性のシミュレーションの両方において使用するための機能を含む第１の部分、
２つの選択バージョンを含む第２の部分、
を含む前記生物のモデルを利用することを包含し、第１のバージョンが、前記異なる複雑性のシミュレーションのうちの一方に使用され、第２のバージョンが、前記異なる複雑性のシミュレーションのうちの他方に使用される、方法。
【請求項２】
前記第１の部分が、前記生物の行動を選択するよう構成されている行動選択機構を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記行動選択機構が、現在の行動状態、前記生物の１つ又は複数の内部状態変数、前記生物を取り巻く環境、前記生物への１つ又は複数の感覚インプット、のうちの少なくとも１つに基づいて前記行動を選択するよう構成されている、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記行動選択機構が、相互に排他的な行動状態のセットからなる、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記第２のバージョンが、前記シミュレーションのうちの複雑性の低い方に使用され、前記第１のバージョンの機能に近似するよう構成されている、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第１のバージョンが、ニューラルネットワークを利用する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第２の部分が、前記選択された行動を実行するよう構成されている、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記第１のバージョンが、アニマットの３次元物理シミュレーションを利用し、前記第２のバージョンが、前記アニマットのパラメータ化モデルを利用して行動を近似する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
複数の生物の行動をシミュレートする方法であって、少なくとも２つのシミュレーションモードを利用することを包含し、第１のモードが、前記生物全ての行動をシミュレートするよう構成されており、第２のモードが、前記第１のモードよりも詳細なレベルで、前記生物の少なくとも１つの行動をシミュレートするよう構成されており、両方のシミュレーションモードにてシミュレートされる生物のモデルが、以下の少なくとも２つの部分
前記シミュレーションモードの両方において使用されるよう構成されている機能を含む第１の部分、
２つの選択バージョンを含む第２の部分、
を含み、第１のバージョンが前記第１のモードに使用され、第２のバージョンが前記第２のモードに使用される、方法。
【請求項１０】
２つの異なる複雑性レベルのプロセスをシミュレートする方法であって、以下の少なくとも２つの部分
前記異なる複雑性のシミュレーションの両方において使用するための機能を含む第１の部分、
２つの選択バージョンを含む第２の部分、
を含むモデルを利用することを包含し、第１のバージョンが、前記異なる複雑性のシミュレーションのうちの一方に使用され、第２のバージョンが、前記異なる複雑性のシミュレーションのうちの他方に使用される、方法。
【請求項１１】
前記第２の部分の前記２つの選択バージョンのどちらを前記プロセスのシミュレーションに使用すべきかの選択に関するルールの結果を判断するために、１つ又は複数の状態を評価することをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記第２のバージョンが、前記シミュレーションのうちの複雑性の低い方に使用され、且つ前記第１のバージョンの機能に近似するよう構成されている、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記第１のバージョンが、ニューラルネットワークを利用する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
２つの異なる複雑性のシミュレーションにおいて生物をシミュレートするよう構成されているシミュレータ装置であって、以下の少なくとも２つの部分
前記異なる複雑性のシミュレーションの両方において使用するための機能を含む第１の部分、
２つの選択バージョンを含む第２の部分、
を含む前記生物のモデルを利用するよう構成されており、第１のバージョンが、前記異なる複雑性のシミュレーションのうちの一方に使用され、第２のバージョンが、前記異なる複雑性のシミュレーションのうちの他方に使用される、シミュレータ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、シミュレーションの改良に関する。特に、２つの異なる複雑性（complexity）のシミュレーションにおいて使用するための、生物のシミュレーションに適用することが可能である。
【背景技術】
【０００２】
後に示すように、本発明はより広範な用途を有するが、生物のシミュレーションに関連して生みだされたものである。当技術分野に関して、以下、論ずることとする。
【０００３】
生命科学に関する研究が抱える問題の１つは、生態系の変化及び生物形態の進化が長い期間を経て行われることにある。それ故、生命過程は、様々な様式でシミュレートされてきており、それにより生物の相互作用並びに出現する個体群パターンを研究することが可能となっている。
【０００４】
アニマット（animat）とは、問題−障害、指示、危険、目標がもたらされる環境下で、能動的且つ意図的な行動を示す人工生物である。アニマットは、多くの場合、現実の物理環境における複雑な問題を解くために観察される、生物学的生物体によって生命を吹き込まれる。実際に、アニマットは、このような生物体がとり得る行動及び／又は進化をモデリングするように、オリジナルの生物学的生物体に可能な限り近似するよう設計することが可能である。
【０００５】
用語「アニマット」の使用に関しては、実際の生物学的生物体によって直接生命を吹き込まれる人工生物のみならず、現実又は仮想のロボットもしくは「サイボーグ」（一部が動物で、一部が機械であるもの）などの、仮想の動物及び他の自律的エージェントも意味する意図のあることが理解されよう。
【０００６】
このようなシミュレーションを可能な限り正確にするためには、各人工生物に対して利用できる限り多くの演算資源を惜しみなく使用することが望ましい。アニマットシミュレーション法は、利用可能な演算資源に依存する。かなりの処理パワーを利用することが可能な場合、忠実度の高いシミュレーション（Ｈｉ−Ｆｉシミュレーション）を実行することが可能である。このような高忠実度シミュレーションでは、行動の選択、環境及び他のアニマットの感知及び相互作用に、演算的に高価な方法、例えば、ある形態の３Ｄ剛体物理学シミュレーションを用いて、環境及びアニマットの身体の各種部分をモデリングすること、レイトレーシングコンピュータグラフィックスを使用して視覚的な感覚インプットを合成すること、音波の伝播、吸収、及び、反射のシミュレーション等が使用される。
【０００７】
比較的小量の演算パワーしか利用することができない場合、比較的忠実度の低いシミュレーション（Ｌｏ−Ｆｉシミュレーション）を利用して、シミュレーションが妥当な速さで進むことを確保する。このようなＬｏ−Ｆｉシミュレーションでは、環境の二次元（２Ｄ）モデルのみを使用し、また、アニマットの身体の簡易モデル、例えば、アニマットを所定の行動特性（速度、回転速度等）を有する質点として処理するなど、演算的にあまり高価ではない方法を使用することになる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
任意の所与のタイプのアニマットは、シミュレーションのレベルに関係なく、一貫した様式で活動することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
第１の態様では、本発明は、２つの異なる複雑性のシミュレーションにおいて使用するための、生物のシミュレート方法を提供する。当該方法は、少なくとも２つの部分、即ち、前記異なる複雑性のシミュレーションの両方において使用するための機能を含む第１の部分、及び２つの選択バージョンを含む第２の部分、を有する生物モデルを利用することを包含し、第１のバージョンは前記異なる複雑性のシミュレーションのうちの一方で使用され、第２のバージョンは前記異なる複雑性のシミュレーションのうちの他方で使用される。
【００１０】
さらなる態様では、本発明は２つの異なる複雑性レベルのプロセスをシミュレートする方法を提供する。当該方法は、少なくとも２つの部分、即ち、前記異なる複雑性のシミュレーションの両方において使用するための機能を含む第１の部分、２つの選択バージョンを含む第２の部分、を有するモデルを利用することを包含し、第１のバージョンは、前記異なる複雑性のシミュレーションのうちの一方で使用され、第２のバージョンは前記異なる複雑性のシミュレーションのうちの他方で使用される。
【００１１】
このように、本発明には、生物のシミュレーションよりも広い用途のあることが分かる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明をよりよく理解するため、また本発明の実施形態をどのように実施することができるかを説明するために、以下、例示のために添付の図面を参照することにする。
【００１３】
始めに、生物のシミュレーションに用いる本発明の好ましい実施形態について説明する。その後に、本発明のさらなる一般的な実施形態に関して、シミュレーション問題に対するその適用とともに論ずる。
【００１４】
本発明の好ましい実施形態では、単一の演算資源が、Ｌｏ−Ｆｉシミュレーションでの比較的大規模なアニマット個体群（例えば、１００，０００）のシミュレーションに利用され、関連するＨｉ−Ｆｉシミュレーションが、Ｌｏ−Ｆｉシミュレーションのスレーブプログラムとして実行される。
【００１５】
演算資源の種類については、当業者に周知の従来の演算資源を使用することができるため、本明細書では詳細には論じない。適切なプロセッサ、メモリ、並びに（必要に応じて）命令を受け取り表示するあるいは他の方法でデータをアウトプットする手段、を備える、任意の演算システムを提供することができる。多数の実在物の同時シミュレーションは、演算集約的な作業であるため、例えば、リアルタイムシミュレーションではそれなりに高い演算パフォーマンスが必要になる傾向が高い。しかしながら、理解されるように、本発明の態様では、シミュレーションの実行に利用し得る演算資源が何であれ、演算資源を最も効果的に使用することが可能である。
【００１６】
１つ又は複数のアニマットの行動に関するより詳細なシミュレーションが必要な場合、例えば、当該固体群からのアニマットがより綿密な検査のためにユーザによって選択される場合、あるいはまた、アニマットがより詳細なシミュレーションを必要とする場合、Ｈｉ−ＦｉシミュレーションがＬｏ−Ｆｉシミュレーションと組み合わされる。例えば、これは、アニマットが他のアニマットに遭遇する場合、及び／又は観測可能な行動の変化につながり得る、環境の変化（例えば、水や食料との遭遇）を経験する場合に起こり得る。
【００１７】
Ｈｉ−Ｆｉシミュレーションの詳細モデルと、Ｌｏ−Ｆｉシミュレーションに使用されるより抽象的な表現体との間には高い相関性があることが望ましい。例えば、Ｌｏ−Ｆｉシミュレーションが、他のアニマットに引き寄せられているようなある特定のアニマットをシミュレートしながら、同じシミュレーションにおいて、Ｈｉ−Ｆｉシミュレーションが、その特定のアニマットを前記他のアニマットに反発するものとしてシミュレートすることは明らかに望ましくない。Ｈｉ−Ｆｉシミュレーションは、これら２つのアニマットの詳細な相互作用のモデリングに利用されるため、これは循環挙動、即ち、これら２つのアニマットが相互作用するのに十分近くにいる場合、Ｌｏ−ＦｉシミュレーションがＨｉ−Ｆｉシミュレーションを呼び出し、そしてＨｉ−Ｆｉシミュレーションはアニマットが互いに反発することを示し、Ｌｏ−Ｆｉシミュレーションはアニマットが互いに引き寄せ合うことを示し、Ｈｉ−Ｆｉシミュレーションを再び呼び出す等、につながり得る。
【００１８】
このような問題を克服するために、好ましい実施形態では、各アニマットの脳は、２つの部分、即ち、上位脳（ＨＬＢ）と下位脳（ＬＬＢ）とに分けられる。
【００１９】
ＨＬＢは、行動選択機構であり、外部（感覚）イベント及び状況、並びに内部（例えば、シミュレートされた生化学及びエネルギー反応レベル）イベント及び状況を用いて、どの行動が任意の所与の時にふさわしいかを判断するよう構成されている。アニマットのＨＬＢは、Ｈｉ−Ｆｉシミュレーション及びＬｏ−Ｆｉシミュレーションの両方に使用される。ＨＬＢの内部動作は、両方のシミュレーションにおいて同一である。
【００２０】
Ｈｉ−ＦｉシミュレーションとＬｏ−Ｆｉシミュレーションとには、異なるＬＬＢが設計される。ＬＬＢは、現在選択されているＨＬＢ行動を実行することが可能である。この特定の実施形態では、Ｈｉ−ＦｉシミュレーションＬＬＢは、より演算的に高価な方法を使用してＨＬＢ行動を実行する。Ｌｏ−ＦｉシミュレーションＬＬＢは、可能な限りＨｉ−ＦｉシミュレーションＬＬＢの効果に近似するように設計されているより安価な方法を使用する。
【００２１】
例えば、この実施形態におけるＨｉ−Ｆｉシミュレーションは、各アニマットの３Ｄ物理的シミュレーションをはじめとする、ある形態の三次元（３Ｄ）モデリングされた環境を使用するよう構成されている。したがって、Ｈｉ−ＦｉシミュレーションＬＬＢは、ニューラルネットワークを使用して、アニマット身体の肢関節を制御するよう構成され、肢と環境との相互作用が、物理的シミュレーションの剛体動力学を用いてモデリングされる。
【００２２】
一方、Ｌｏ−Ｆｉシミュレーションは、２Ｄ（二次元）の環境モデルのみを有し、対応するＬＬＢは、単にＨｉ−Ｆｉシミュレーション行動のパラメータ化モデルを使用して行動を近似する。例えば、ＬＬＢは、動物の身体を、速度、回転速度等、所定のパラメータを有する質点として処理する。
【００２３】
アニマットのモデルを２つの部分に分けることにより、必要とされる各シミュレーションモードにおいて最もふさわしい方法を使用しつつ、Ｈｉ−Ｆｉシミュレーション及びＬｏ−Ｆｉシミュレーションの両方においてアニマットの一貫した行動を確保することが可能である。
【００２４】
図１は、Ｈｉ−Ｆｉシミュレーション（「高忠実度」）及びＬｏ−Ｆｉシミュレーション（「低忠実度」）に固有のシミュレーション要素を示している。点線１０は、シミュレーションとは独立した構成要素とシミュレーションに固有の構成要素との間の境界を表している。
【００２５】
見て取れるように、好ましい実施形態では、環境２０は、２つの部分、即ち、Ｌｏ−Ｆｉ抽象環境１２０及びＨｉ−Ｆｉ具象環境２２０に分けられる。これに対応して、２つのアニマット表現体、即ち、Ｌｏ−Ｆｉアニマット３０及びＨｉ−Ｆｉアニマット４０が存在する。
【００２６】
両方の表現体に、センサ５０及びアクチュエータ６０がある。Ｌｏ−Ｆｉ表現体では、センサは演算的に高価ではない抽象体１５０によってモデリングされ、アクチュエータも同様に簡易化された抽象体１６０によってモデリングされる。Ｈｉ−Ｆｉ表現体では、センサは正確且つ現実的（しかし、演算的に高価）な具象体２５０を用いて機能提供され、アクチュエータも同様に正確且つ現実的（しかし、演算的に高価）な具象体２６０を用いて機能提供される。
【００２７】
センサ及びアクチュエータはそれぞれ、シミュレートされる環境の適切な表現体を必要とするため、Ｌｏ−Ｆｉシミュレーションにおいては、環境２０においてアニマットが何を感知するかを演算するプロセス１２１０は、感知の物理学（Ｐｈｙｓｉｃｓ）の抽象表現１２１を利用することで実現される。同様に、現在のアクチュエータ設定１６０の結果である、環境２０とアニマットとの関係の変化を生じさせるプロセス１２２０も、動作の物理学の適切な抽象表現１２２を利用することで実現される。
【００２８】
Ｈｉ−Ｆｉシミュレーションアニマットの場合についても同様に、アニマットが何を感知するかを決定するプロセス２２１０は、関連するセンサの物理学２２１の利用可能な高忠実度具象体を有するＨｉ−Ｆｉセンサ２５０に依存する。同様に、Ｈｉ−Ｆｉシミュレーションアクチュエータ２６０の効果を決定するプロセス２２２０も、環境２０における動作の物理学の高忠実度モデル２２２を必要とする。
【００２９】
本明細書では、用語「物理学（ｐｈｙｓｉｃｓ）」とは、環境の「物理法則」に関する性質を意味するために使用されており、それは、既知の現実世界での物理法則に関する一般知識と同様の物理システムについても、また、現実世界のものとは異なる架空の仮想的な物理システムについても、両方意味し得ることを理解されたい。仮想的な物理システムの一例は、高速で崖の縁から飛び降りたアニメーション化されたキャラクタが、通常、空中にいると気付くまで空中を水平に走り続け、空中にいると気付いた時点で水平移動をやめ、その代わりに垂直に下方に落下し始める、多くのユーモアのあるアニメーション化された漫画の「物理法則」である。
【００３０】
再び図１を参照すると、本発明の好ましい実施形態の一例では、意図される用途は、アフリカ平原での野生動物の演算シミュレーションであり得る。シミュレートする各種の動物毎に、Ｌｏ−Ｆｉシミュレーション表現体及び対応するＨｉ−Ｆｉシミュレーション表現体が存在することになる。
【００３１】
この例では、アニマットは、シミュレートされているアンテロープ、又はシミュレートされているライオンである。シミュレーション中の個々の動物はそれぞれ、更新の計算が演算的に高価ではなく、必要とする記憶空間（ＲＡＭ空間又はディスク空間）が比較的少ない、自身のＬｏ−Ｆｉアニマット表現体３０を有する。個々の動物のＨｉ−Ｆｉアニマット表現体は、シミュレーションの目的のために必要な場合、例えば、生物が獲物と格闘する、又は獲物を追跡するか、捕食者から逃れる場合にのみ、作り出される。
【００３２】
好ましい実施形態のこの例では、シミュレートされる何千頭ものアンテロープ及び何百頭ものライオンが存在することができ、それぞれ、二次元（２Ｄ）平面上に座標（ｘ，ｙ）を有する点として、Ｌｏ−Ｆｉ環境１２０内に表現される。Ｌｏ−Ｆｉアクチュエータ１６０は、単純に、２Ｄベクトルをアニマットの座標に適用し、その位置を更新することができる。ベクトルの方向及び大きさは、アニマットが走る、食べる、眠るときに応じて変化する。アンテロープアニマットのＬｏ−Ｆｉセンサ１５０は、単純に、環境のＬｏ−Ｆｉセンサの物理学的表現体１２１を調べて、最も近い食糧源、最も近い水源、最も近い他のアンテロープ、及び最も近いライオンの距離及び方向を決定することができる。食糧源及び水源は、基平面（ｇｒｏｕｎｄ−ｐｌａｎｅ）上の円形区画として、Ｌｏ−Ｆｉ抽象環境１２０内に簡易的に表現することができ、それによって、３つの数値、即ち、円形区画中心の（ｘ，ｙ）座標及びその半径、で表現することが可能である。したがって、何千頭ものアンテロープ、何百頭ものライオン、及び多数の食糧区画、及び多数の水区画からなるＬｏ−Ｆｉシミュレーション表現体は、多くの演算パワー又は記憶空間を必要とすることなく表現し得ることが分かる。
【００３３】
この例では、ライオンがアンテロープに十分に近く、ライオンが空腹であり、且つそれに十分なエネルギーがあるならば、それはアンテロープを追いかける場合があり得る。この時点では、Ｌｏ−Ｆｉシミュレーションの抽象体１２０及びアニマット表現体３０は、２つの生物間の相互作用の詳細を得るには十分なものではない。したがって、各動物のＨｉ−Ｆｉシミュレーション表現体が作り出され、Ｈｉ−Ｆｉセンサ２５０及びＨｉ−Ｆｉアクチュエータ２６０が、Ｈｉ−Ｆｉ具象環境２２０と相互に作用する。
【００３４】
忠実度及び現実性を高めるため、Ｈｉ−Ｆｉ環境２２０は、可能性のある障害又は妨害を形成する丘、木々、及び川などの、自然の地形特徴の表現体をはじめとする、動物の３Ｄ環境モデルを含むことができる。Ｈｉ−Ｆｉセンサ物理学２２１によって、３Ｄグラフィックス技法を使用して、各Ｈｉ−Ｆｉアニマットにおける方向視野をモデリングすることができ、この場合、センサＨｉ−Ｆｉ具象体は、動物の視覚系統（視野、視力等）を適宜モデリングするピクセルアレイとして各アニマットの「網膜」をモデリングする必要がある。同様に、Ｈｉ−Ｆｉアクチュエータ物理学２２２によって、従来技術では「物理エンジン」商業ミドルウェアソフトウェア製品「Mathengine」（マスエンジン社）及び「Havok」（ハボック社）として知られているものなどの、ニュートン運動学（Newtonian kinematics）及び動力学に関する高度な数学的モデリングを使用することができ、いずれの場合でも、アクチュエータＨｉ−Ｆｉ具象体２６０は、Ｈｉ−Ｆｉアクチュエータ物理学２２２に選択される物理エンジンと合致する様式にて、動物の身体の骨格及び筋組織を表現する。
【００３５】
Ｈｉ−Ｆｉアクチュエータ物理学２２２とＨｉ−Ｆｉセンサ物理学２２１は、対応する態様のＬｏ−Ｆｉ抽象環境１２０においてよりも、Ｈｉ−Ｆｉ具象環境２２０内で密接に結びつくことが理解されよう。（例えば）視覚を用いて生物が何を感知するかが、その生物の目及び頭の現在の向きによって影響を受け、そして目及び頭の向きは生物の注視アクチュエータ（眼球及び首の筋肉）の動作によって決定されることが考えられよう。通常、高忠実度シミュレーションでは、このような感覚運動の結びつきを表現する必要があるが、低忠実度表現では除外することができる。
【００３６】
さらに、２２０内の２２１と２２２との結び付きは、生物の「自覚」、例えば動物の内受容（例えば、痛み／傷の感覚、満足感等）のモデリング、又は機械での同様の監視機能（例えば、油面のモニタ／センサ、エンジン温度、タイヤ圧等）、に拡張可能なことが理解されよう。
【００３７】
本明細書に記載する例では、追いかけているライオンと追いかけられているアンテロープからなるＨｉ−Ｆｉアニマット例では、明らかに、相互作用の結果（即ち、アンテロープが逃げ切るか否か）を決定するために、比較的大量のデータ記憶空間及びコンピュータプロセッサ計算が必要である。これらＨｉ−Ｆｉシミュレーション表現体を必要時に作りだし、必要がなくなればすぐに処分するだけで、実際には、シミュレート生物のうちの非常に少数しかこのような高忠実度シミュレーションを正確に計算し格納することができないコンピュータプロセッサ及びメモリ格納システムを使用しながらも、何千頭もの生物のかなり複雑な高忠実度シミュレーションを行っているという印象を与えることが可能である。Ｈｉ−Ｆｉシミュレーションのアニマット表現体４０は、必要なときだけ作り出され、必要である期間のみ保持される。少数のアニマットのみが正確かつ複雑な演算を必要とする様式にてそれぞれの環境（及びその他のアニマット）と相互作用する限り、シミュレーション中の残りの生物は、Ｌｏ−Ｆｉシミュレーションのアニマット表現体３０を用いて満足のいくように表現することができる。
【００３８】
Ｌｏ−Ｆｉアニマット表現体３０は、特定の行動状態又は動作モード（休息をとる、睡眠をとる、探索する、又は食べる等）の選択を担当する上位脳、即ちＨＬＢ７０を備えるものと見ることができる。これらの状態間における変化は、生物の内部状態９０の変化（エネルギーレベルの変化等）、並びにＬｏ−Ｆｉセンサ抽象体１５０によってもたらされる抽象的な感知データの変化（changchanging）によって生じる。
【００３９】
Ｈｉ−Ｆｉアニマット表現体４０は、ＨＬＢ７０及び内部状態値９０を有するだけでなく、各行動にふさわしい様式にてアクチュエータを始動させるレベルの、特定の行動を具体化する下位脳、即ちＬＬＢ８０をさらに備える。ＬＬＢの動作は、内部状態値９０及びセンサＨｉ−Ｆｉ具象体２５０から受け取る感覚情報によって影響を受ける、即ち変化し得る。ＨＬＢ７０の動作もまた、ＬＬＢ８０に影響を及ぼし得る。各例のＨｉ−Ｆｉアニマット表現体では、ＨＬＢは１５０からインプットされる抽象的なＬｏ−Ｆｉ感覚データにより影響を受け得るが、この場合、１５０のデータソースは、Ｈｉ−Ｆｉ／Ｌｏ−Ｆｉコンバータ１００である。
【００４０】
したがって、この実施形態では、センサＬｏ−Ｆｉ抽象体１５０及びＨＬＢ７０が、Ｌｏ−Ｆｉ及びＨｉ−Ｆｉ複雑性レベル両方のシミュレーションに使用されるが、他の構成要素はＬｏ−ＦｉあるいはＨｉ−Ｆｉ複雑性レベルのいずれか一方のみに固有であることが理解されよう。
【００４１】
好ましい実施形態では、ＨＬＢ７０は、Ｈｉ−Ｆｉシミュレーション及びＬｏ−Ｆｉシミュレーションの両方において使用される、単純な確率論に基づく行動選択機構である。基盤となる機構は、マルコフネット（Ｍａｒｋｏｖ  ｎｅｔ）、即ち異なる状態によって異なる行動様式又は活動が表される有限状態プロセスである。ある状態から別の状態に変化する確率は、アニマットの内部状態変数（即ち、例えば当該生物のエネルギーレベル又は恐怖レベルを指示する、シミュレートされる生化学的レベル及びエネルギーレベル）、並びに受け取る任意の感覚インプットに依存する。
【００４２】
図２は、人工生物の、故意に単純化された行動選択機構に使用される、３つの考え得る状態（休息４１０、睡眠４２０、及び探索４３０）を表す状態機構を示している。
【００４３】
各状態を結び付ける矢印は、各状態間の変化の確率を表しており、例えば、ＲＳ＝０．３は、休息状態から睡眠状態に移行する生物の確率が、任意の所与の時間間隔において０．３であることを示し、ＲＥ＝０．５は、休息状態から探索状態に移行する生物の確率が、同じ時間間隔において０．５であることを示し、ＲＲ＝０．２は、休息状態のままである生物の確率が、同じ時間間隔において０．２であることを示す。
【００４４】
どの時点においても、生物はいかなるときでも考えられる状態のうちの１つの状態にのみあるものと仮定する。したがって、行動が再評価される際は、常に、その状態から（同じ状態に戻るか、あるいは別の妥当な状態になる）変化する行動の確率のみが評価される。任意の所与の状態から変化する（並びに、同じ状態に戻る、あるいは別の状態になる）確率の値は０から１の範囲であり、０という値は指定された状態間で変化する可能性がないことを意味し、１というアウトプットは、それが可能な唯一の変化であることを意味する。明らかなことに、所与の状態から変化する確率をすべて加算したものは常に１に等しい。
【００４５】
この好ましい実施形態では、生物は、センサによって環境を知覚する。好ましくは、このようなセンサは、環境（シミュレートされる現実の物理環境であっても、又は仮想の物理環境であってもよい）に関する情報を識別することができる。センサは、例えば、可視の物体数、場所、物体の種類等を検出し、処理が行われて、感知された事物が生物の行動に影響を及ぼす可能性があるか否かを判断する（食糧が感知されたか、敵が感知されたか、可能性のある交配の相手が感知されたか）。
【００４６】
さらに、生物は、空腹、疲労、渇き、及び生殖欲求等の内部動因に応じて、他のインプットも有する。
【００４７】
各行動状態間の変化確率は固定されているものではなく、代わりに、感覚インプット、内部動因、及び生物の体温等の因子に依存する関数である。
【００４８】
図２に示す変化確率値は、単なる例として与えたものであり、実際には、これら他の因子に応じて、時間の経過と共に変化するであろう。
【００４９】
上記実施形態は、単なる例として与えたものであり、他の各種実施形態が当業者には明らかとなることが理解されよう。例えば、本発明の一実施形態は、シミュレーション内の全ての生物に適用するのではなく、一部の生物のみに適用することができる。
【００５０】
本明細書において説明した単純な状態変化ネットワークは、ＨＬＢ行動選択機構の考え得る実施形態のうちの１つにすぎず、他の方法を代わりに使用し得ることは理解されよう。他の方法の例としては、
・T. Tyrrell. Computational Methods of Action Selection. PhD Thesis, University of Edinburgh 1993.
・B. Blumberg. Old Tricks, New Dogs: Ethology and Interactive Creatures. PhD Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1997.
において説明されるものが挙げられる。
【００５１】
この他に、生物のシミュレーションに関して本明細書に説明した態様の手法をより広範にシミュレーションに使用し得ることが理解されよう。特に、シミュレーションを、状態及び状態間の考えられる変化を定義する第１の部分、即ち状態機構と、これら変化を異なる複雑性レベルで実施するよう適合された２つ以上の選択肢からなる第２の部分に分け得る他の態様も考えることができる。
【００５２】
概略的な「第１の部分」を、図３Ａに示している。当該部分は、図２の状態機構によく似ている。３つの状態（Ａ、Ｂ、及びＣ）が、考え得る状態間の変化、及び（この場合）各変化の確率と共に示されている。概略的な「第２の部分」、即ち第２の部分の集まりを図３Ｂに示している。まず、演算システムによって決定される（５０１）少なくとも１つの条件を参照してルールを評価する（５０２）ことが望ましい。これは、例えば、シミュレーションの実行に利用することができる、又は特定の期間にわたって利用可能であると予測される、プロセッサ時間であり得る。これは、シミュレーションが、一群の１つではなく単一のシミュレーションであり、且つシミュレーションに対する制約が、利用可能な演算資源が変化するにも関わらず、固定の時間以内に実行しなければならないというものである場合に、当てはまり得る。条件はまた、シミュレーションの有意性の目安でもあり得る（アニマットの場合−シミュレートされる実在物のいずれが重要であるか、又はその時点で重要であるかについて、いくつか判断が下され、また、演算資源をこのような実在物に優先的に割り振ることができる−よりも。しかしながら、ここでは、「シミュレートされる実在物」は、具体的な生物ではなく、単純なプロセスであり得ることに留意されたい）。
【００５３】
ルールの評価に基づいて、選び得る第２の部分の選択肢５０３、５０４、５０５が、図３Ａ中の各変化を評価するために続く（ここに示すように、単に２つではなく３つ以上の選び得る複雑性レベルを利用することができる）。これら第２の選択肢は、それぞれ同じ変化のセットを有するが、ルール又はこれらルールを実施する方法が異なり、それによって、当該選択肢は、異なる演算複雑性レベルのものとなる。ここで、例えば、選択肢５０３は、単純に、特定の期間にわたって評価すべき変化確率を提供する。選択肢５０４は、変化を計算するにあたってさらに変数ａ、ｂ、及びｃを含む。これは、選択肢５０３よりも演算複雑性の高いものとなるであろうが、それによって、選択肢５０３が選択肢５０４のプロセスの近似を与えるようになることが好ましい（したがって、両方とも、合理的に、図３Ａに示す第１の部分の実施態様とみなすことができる）。選択肢５０５は、さらなる変数ｄ、ｅ、及びｆを含み、したがってこの例では、演算複雑性がさらに高いものとしか考えられないが、さらなる変数が存在することは必ずしも演算複雑性に帰着するわけではなく、他の原因（評価するのがより複雑な相関的要素のような）にもまた起因し得ることが理解される。これら種々の選択肢がシミュレーションに用いられる。図３Ｂは、待機ステップ５０６の後に、周期的なルールの再評価５０２を有するループ構造を示している（当該シミュレーションが処理中に複雑性レベルを変更し得ることを示唆するものである。これは、例えば、利用可能な演算資源が変化する場合に望ましいであろう）が、他の場合では、シミュレーションを終了条件に達するまで単純に継続することもできる。
【００５４】
上記から理解されるように、このようなシミュレーションの手法は、大規模な複数の生物に関するシミュレーションにその適用が限定されるものではない。当該手法は、複雑性レベルの異なる利用可能な演算資源を有する単一の生物、実在物、さらにはプロセスのシミュレーションにも適用することが可能であり、又は複数の実在物又はプロセスのシミュレーションにも適用することが可能である。
【００５５】
読み手の関心は、本出願に関連して本明細書と同時に、又は先立って提出され、本明細書と共に公衆の閲覧に付される、全ての論文及び文書に向けられ、かかる全ての論文及び文書の内容は、参照することで本明細書に取り入れることとする。
【００５６】
本明細書（併記の特許請求の範囲、要約書、及び図面を含む）に開示している特徴の全て、及び／又は開示された任意の方法又はプロセスのステップの全てを、かかる特徴及び／又はステップの少なくともいくつかが相互に排他的である場合を除き、任意の組み合わせにて結合させることができる。
【００５７】
本明細書（併記の特許請求の範囲、要約書、及び図面を含む）に開示している各特徴は、特に指定のない限り、同一、同等、もしくは同様の目的に適う代替の特徴により置き換えることができる。したがって、明示的に別段の定めがある場合を除き、開示する各特徴は、包括的な一連の等価もしくは同様の特徴の一例にすぎない。
【００５８】
本発明は、上記特定の実施形態（単数又は複数）に限定されるものではない。本発明は、本明細書（併記の特許請求の範囲、要約書、及び図面を含む）に開示した特徴のうちの任意の新規な１つもしくは任意の新規な組み合わせ、又は開示した任意の方法もしくはプロセスのうちの任意の新規な１つもしくは任意の新規な組み合わせにまで及ぶ。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の好ましい実施形態による、異なる複雑性のシミュレーションとは独立したシミュレーション構成要素、並びに異なる複雑性のシミュレーションに固有の構成要素を表すブロック図
【図２】本発明の好ましい実施形態による、種々のモード及び関連する上位脳のモード間の変化確率
【図３Ａ】本発明の態様のシミュレーションへの一般的な適用
【図３Ｂ】本発明の態様のシミュレーションへの一般的な適用
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【外国語明細書】
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