生態学的ゲームＡＩ論
これからのゲームAIのための新しい基礎
CEDEC 2009 講演

三宅 陽一郎y_miyake@fromsoftware.co.jp
9/1/2009

講演内容
第１部 バイオフィリア（１０分）
第２部 生態学
１章 アフォーダンス （１５分）
２章 環世界（１０分）

付録: KGC2009 講演資料（英語）生物はその世界に根を張って生きている

http://pub.ne.jp/snowleopard/?cat_id=101156

その生物はその世界に根付いていること

第一部 バイオフィリア
なぜ人はゲームに知性を求めるか？

なぜ人はゲームに知性を求めるか？

ゲームAI連続セミナー http://codezine.jp/article/detail/1003
http://setiathome.ssl.berkeley.edu/

宇宙に知性を求める＝

ゲームに知性を求める

人は自分の経験する世界に生命や知性を求めようとする傾向を持つ

バイオフィリア

E.O.ウィルソン「バイオフィリア」

人間の知性に対する感覚
人は本来的に、その対象が知性であるか、ないかを、明確に、そして精緻に判断する直感的能力を持っている。
知性に対する判断能力
チューリング・テストは、AIの能力と同時に、人間の知性に対する判断能力の高さと特性を、測るためのテスト。

＋
人は自分の経験する世界に生命や知性を求めようとする傾向を持つ
バイオフィリア（生物、生命への嗜好）人間の住まうメディアの変化
より安全な人間だけの世界を求めて、内へ内へ、都市へバーチャルワールドへと進んで来た。

自然都市

Virtual World・ゲーム

人間の住まうメディアの変化
より安全な人間だけの世界を求めて、内へ内へ、都市へバーチャルワールドへと進んで来た。

そうすることで、失ったもの、得たもの、とは何か？
自然都市

Virtual World・ゲーム

デジタルゲームのためのテトラッド
人間が作った人工物が持つ普遍的な４つの影響の形式（マルクーハンのテトラッド）
人間のための安全な世界を強化

人間の原初的・本能的な欲求を回復

現実と仮想世界を反転

肉体的な労働、現実感を衰退

http://www.soi.wide.ad.jp/class/20050003/slides/03/index_15.html

デジタルゲームのためのテトラッド
人間が作った人工物が持つ普遍的な４つの影響の形式（マルクーハンのテトラッド）
人間のための安全な世界を強化

現実と仮想世界を反転

メカフォリア

人間の原初的・本能的な欲求を回復
バイオフィリア

肉体的な労働、現実感を衰退

http://www.soi.wide.ad.jp/class/20050003/slides/03/index_15.html

人間の住まうメディアの変化
より安全な人間だけの世界を求めて、内へ内へ、都市へバーチャルワールドへと進んで来た。

人は逃げ込んだ世界の先でも、リアルな世界と同じ感覚の再現を望む。
＝生命に関連するあらゆるものの再現を望む

そうすることで、失ったもの、得たもの、とは何か？
自然都市

Virtual World・ゲーム

バイオフィリア
人は無意識に自分たちの生きている空間に知性を求める。
生物、生命により添って、進化して来た歴史を持つ。

現実のジャングル

Far Cry

世界＝環境＋生物（知性体）を無意識に求める。

レベルデザインとバイオフィリア①レベルデザインのバランス
有機（バイオフィリア）

無機（メカフィリア）

レベルデザインは無意識のうちに、メカフィリアとバイオフィリアのバランスの取れたものになっている場合が多い。

レベルデザインとバイオフィリア
Killzone②ステージ全体のバランス

無機（メカフィリア）

有機（バイオフィリア）

（混合型）

スーパー
マリオ１

スーパー
マリオ２

スーパー
マリオ３

マリオ４

野外

人工地下

樹の上（空）

人工地下

複数のステージを持つゲームは、有機と無機のバランスを取る

人間の住まうメディアの変化
より安全な人間だけの世界を求めて、内へ内へ、都市へバーチャルワールドへと進んで来た。

人は逃げ込んだ世界の先でも、リアルな世界と同じ感覚の再現を望む。
＝生命に関連するあらゆるものの再現を望む。

そうすることで、失ったもの、得たもの、とは何か？
自然都市

Virtual World・ゲーム

人がＡＩに求めるもの
人と人が持ち得るあらゆる感情・関係性の再現を求める
愛、罪、愛着、憎悪、憧れ、軽蔑、
無関心、執着、忘却、嫉妬、
信頼、疑惑、恋愛、殺意…

愛、罪、愛着、憎悪、憧れ、軽蔑、
無関心、執着、忘却、嫉妬、
信頼、疑惑、恋愛、殺意…
ＡＩ

人がＡＩに求めるもの
それもまた、生命に満ちた何か（バイオフィリア）

しかし多く、外見は非常に有機的でも、ゲームに出るＡＩは非常に無機的な知性バイオフィリア
生きたNPCの楽しみとは何か？

より深いAIの楽しみ方へ
ユーザーを誘うAI
アニメーション
３つの協調が必要

CG, テクスチャ

時間

エンカウントステージ・イベント

人がＡＩに求めるもの
それもまた、生命に満ちた何か（バイオフィリア）

しかし多く、外見は非常に有機的でも、ゲームに出るＡＩは非常に無機的な知性

不満・ストレス（満たされぬバイオフィリア）
では、一体ゲームのＡＩはどういう方向に発展すべきか？

ゲームＡＩの進むべき方向
より生命に近い方へ
メカフィリアバイオフィリア

賢さだけではない、
より生物ライクな知性を実現する。
生態学的アプローチ

参考文献(1) E.O.ウィルソン 「バイオフィリア」 （ちくま学芸文庫）

参考文献
(1)

(2)
(3)

徳田幸徳、 情報システムにおける自律分散協調論 、P.14-17
マクルーハン理論：
４つの普遍的な質問
http://www.soi.wide.ad.jp/class/20050003/slides/03/14.html
徳田幸徳、 ユビキタス社会の展望と課題 、P.9-11、ユビキタスコンピューティング
http://www.pref.gifu.lg.jp/pref/s11120/seikabutu/houkoku/siryou5_6kouen1.pdf
マーシャル・マルクハーン、「メディアの法則」 （NTT出版）

参考文献(1) コンラート・ローレンツ 「鏡の背面」 （新思索社）(2) コンラート・ローレンツ 「攻撃」 （みすず書房）

第２部 生態学

ゲームAIの歴史
ー 過去、現在、未来 −エージェント・アーキテクチャの時代（エージェント工学）

生態学的AIの時代

AI構造化の時代
アルゴリズムの時代

パターンの時代

http://www.dcaj.org/report/2007/ix1_07.html
http://www.dcaj.org/report/2008/ix1_03.html

ゲームにおけるエージェント

ゲーム世界

感覚を通じてゲーム世界と自分の状態を取得

身体を通じてゲーム世界と相互にインタラクション

エージェント・アーキテクチャーにおける情報の流れ
ＮＰＣ

感覚を通じてゲーム世界と自分の状態を取得

身体を通じてゲーム世界と相互にインタラクション

ゲーム世界

この情報の流れに仕掛けをしてみよう！
「人工知能＝からくり」
作り方を勉強しよう！

説明の仕方『技術を仕掛けて効果を得る』
時間

ＮＰＣの知能部分

ＮＰＣから見た認識

認識
過程

意思決定
技術
機構

行動生成
過程

（各部分に技術を組み込む）

知識モデル化 記憶と思考の相互作用

一時記憶(Working Memory)
センサー

事前記憶

エフェクター

知覚する

内部状態

行動する

知識表現・世界表現・アフォーダンス
効果(ゲーム世界の特徴を抽出したデータのこと)（知性が特性を得る）

ゲーム世界

相互作用

時間

身体

エージェント・アーキテクチャ 時間
ＮＰＣの知能部分

ＮＰＣから見た認識

認識
過程

意思決定
機構

行動生成
過程

知識モデル化 記憶と思考の相互作用

一時記憶(Working Memory)
センサー

事前記憶

エフェクター

知覚する

内部状態

行動する

知識表現・世界表現・アフォーダンス
(ゲーム世界の特徴を抽出したデータのこと)

ゲーム世界

身体
相互作用

時間

エージェント・アーキテクチャの数々
FEAR

HALO

CHROMEHOUNDS

ゲームＡＩ連続セミナー（第２〜４回）、ＣＥＤＥＣ２００８で解説、人工知能学会誌の解説論文、などで解説

エージェント・アーキテクチャを発展させる
エージェント・アーキテクチャ
① 整合的
② 合目的
③ 意識的

より生命の知性に近づきたい＋ 生態学的知識に基づく技術
生態学（ecology） ＝ 生物と環境の間の相互作用を扱う学問分野

Gray’s anatomy

身体と脳

人間の脳は、古い脳の上に、或いは、古い脳の間を縫うように、
新しい脳の部分が発展して来た。
体をコントロールする部位や、
動物的衝動は普段、抑圧されている。

意識/無意識の知性
知性全体

人の意識的な部分
意識自身には機能がない

意識
無意識

身体の制御
感覚の統合
認識世界の構築
情動・欲求の形成

身体環境

意識/無意識の知性
知性全体
意識

人の意識的な部分
意識自身には機能がない

意識的な知性

無意識
身体の制御
感覚の統合
認識世界の構築
情動・欲求の形成

無意識的な知性

身体

環境

意識/無意識の知性
知性全体
意識

人の意識的な部分
意識自身には機能がない

意識的な知性無意識
無意識的な知性

身体の制御
感覚の統合
認識世界の構築
情動・欲求の形成

我々が意識している知性は、全体の知性の一部であり、
身体
かつ、かなり表層の知性である。
知性の母体は、無意識で構成されており、その上に、意識的な知性がある。
環境意識/無意識の知性
知性全体
意識

意識的な知性無意識

無意識は、基本的な
知性の母体

無意識的な知性

身体環境

環境から意識をつなぐこの部分は、
知的基本機能の宝庫と言える。
この部分も、
しっかり実装する。

意識/無意識の知性
知性全体
意識

人の意識的な部分
意識自身には機能がない

意識的な知性無意識
身体の制御につながる感覚を統合する

無意識的な知性

身体

環境

意識/無意識の知性
知性全体
意識

人の意識的な部分
意識自身には機能がない

意識的な知性

環世界
無意識
無意識的な知性

身体の制御につながる感覚を統合する

我々が知覚していると思っている世界は、
身体
決して客観的な世界そのものではなく、無意識の中で感覚と経験から再構築された世界。
＝ その生物の「環世界」という環境

意識/無意識の知性
知性全体
環境に応じて許容される動作
意識

意識的な知性

アフォーダンス
無意識
無意識的な知性

複雑な身体の動作を環境に応じて適切に行なうために、
無意識の中で、その空間で取り得る行動が解析されている。
この情報のことを「アフォーダンス」という。
身体環境

知性にとって空間は単なる空間でない① アフォーダンス
空間は行為によって解釈されている② 環世界
知性が認識して使用しているのは、
客観的世界ではなく主観的世界
我々は自分が産み出したイリュージョンを通じて行動している。

生態学的ゲームＡＩへ講演内容
第１部 バイオフィリア（１０分）
第２部 生態学
１章 アフォーダンス （１５分）
２章 環世界（１０分）

第二部 生態学
第一章 アフォーダンス
第二章 環世界

アフォーダンス① リンゴを見たとき、なぜリンゴを判断できるか？ （学習）② リンゴを見たとき、なぜ食べることができると思えるか？（学習）③ リンゴを見たとき、なぜ唾液が出るか？（無意識）アフォーダンス
知性全体
意識

意識的な知性無意識
無意識的な知性

身体環境アフォーダンス
知性全体
意識

意識的な知性無意識
無意識的な知性

リンゴはリンゴと意識に知覚された時点で、既に食べられるものとして映っている。 このように、環境世界における対象について、身体が為しえる行為の情報を「アフォーダンス」という。
身体環境

人は自分の身体を基準にして環境に対していろいろな情報が埋め込んでいる
左右に動かせる

スイッチを入れれば投影できる

折り曲げることができる

倒れるかも

通れない
通れるかな？
引けば座れるこけるかも
プロジェクターのコンセント届くかもしれない

歩くことができる…だから行動できるアフォーダンスはキャラクターの動作状態によって変化する
セカイカメラアフォーダンス
速度5m/s以下

飛び越えられない穴

速度5m/s以上

飛び越えられる
イラスト: アンの小箱 http://www.anne-box.com/

少なくともリアルな環境で動くロボットを作ることが必要なのであれば、２１世紀には機能的意味論（functional semantics）を構築するという入念な作業が待ちうけている。
生態心理学の構造、P.185

アフォーダンス空間
その状況（時、場所）における、そのキャラクターのアフォーダンスの集合

状況の変化と共にアフォーダンスは変化して行く。
（例）敵を撃てるアフォーダンス
見つからずに逃げることができる
ドアを開けることができる
目の前の物を動かすことができる…

アフォーダンス情報の抽出
生物が無意識で行なっている過程。
しかし、デジタルゲームでは、
事前解析、データ埋め込み、リアルタイム解析で行なう。

マップ

解析

アフォーダンス情報(例)Halo2 事前データ準備

アフォーダンス表現 ＝ オブジェクトをどう動かせるかという情報

(例) クロムハウンズ 事前解析
アフォーダンス表現 ＝ メッシュの通りやすさのアフォーダンス

(例) Killzone リアルタイム解析
アフォーダンス表現 ＝ 相手の位置を撃てるかどうかという情報

４０点 … 立った状態のみ射線が通る
２０点 … 座っても立っても射線が通る

ステージのアフォーダンス解析
ドアの知識表現
位置 x: 3.0 y:.10,0
レバーで開けることが出来る
壊して開けることが出来る

ドア
レバー

レバーの知識表現
位置 x: 5.0 y:.5,0
引くが出来る。
（結果：ドアが開く）

車
車の知識表現
位置 x: 3.0 y:.2,0
乗って動かすことが出来る。
時速８０ｋｍで動く。

各オブジェクトのアフォーダンスされた行動から、最適な行動を選び出す、というロジックの作り方も出来る。

アフォーダンス＋プランニングF

アクション・プランニング

E

D

A
C

D

A

C

B

各オブジェクトのアフォーダンスされた行動から、行動を連ねたアクション・プランを構成する

参考文献
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)

佐々木正人 「アフォーダンス入門」 （講談社学術文庫）
佐々木正人 「アフォーダンス − 新しい認知の理論」（岩波書店）
エドワード・ホール 「かくれた次元」 （みすず書房）
佐々木正人 「知覚はおわらない」 （青土社）
佐々木正人・三嶋博之編 「アフォーダンスと行為」 （金子書房）
佐々木正人・三嶋博之編訳 「生態心理学の構想」 （東京大学出版会）
J.J.ギブソン 「生態学的視覚論」 （サイエンス社）
ニコライ・Ａ・ベルンシュタイン「デクステリティ ー巧みさとその発達」 （金子書房）

第二部 生態学
第一章 アフォーダンス
第二章 環世界環世界とは？
生物が主観的に構成している世界＝生物に見えている世界＝我々が知覚している世界

時にイリュージョンなどと呼ばれる。
生物はイリュージョンを通じてしか知覚できない。
生物はイリュージョンの中で行動するしかない。

環世界のスキーム
作用器官

知覚器官

客体

実行器

受容器
知覚と作用で客体を つかんでいる＝“現実”（主観世界）の構成要素

環世界のスキーム
作用器官
集合

知覚器官
集合

客体の集合
＝環世界そのもの
知覚と作用で客体を つかんでいる ＝“現実”の根底を構成生物の進化と環世界
感覚

環世界

作用と感覚はセットで環世界を構成する“現実”の深化作用ミツバチの環世界
現実

環世界

ミツバチは、
密のある花しか感知しない。

ユクスキュル/クリサート、 「生物から見た世界」 （岩波文庫）

カタツムリの環世界を研究する実験
実験①かたつむりをゴムボールに乗せる。
②カタツムリの前に棒を出し入れする。
③棒の出し入れの頻度を変化させる。

結果
一秒間に１〜３回の出し入れの頻度では、カタツムリは棒を渡ろうとしない。
４回以上だと棒を渡ろうとする。

結論
カタツムリにとって、秒間４回以上の棒は、棒が止まって見える。
＝カタツムリの環世界の更新頻度は、４回以下。（人間は１８回/秒程度）
ユクスキュル/クリサート、 「生物から見た世界」 （岩波文庫）

ニワトリの環世界を研究する実験
実験
雛の足をくくって、親鳥が怒るかを見る。
（上）雛の声が聞こえないように透明ドームをする。
（下）見えないように。ついたてだけ

結果（上） 親鳥は無視。
（下） 見えないのに助けに行こうとする。

結論
ニワトリにとって、雛の姿は重要ではない。
その声によって認識しているのが、ニワトリの環世界。
（見えていないわけではない）

ユクスキュル/クリサート、 「生物から見た世界」 （岩波文庫）

ヤドカリの環世界を研究する実験
ヤドカリの状態に応じてイソギンチャクの意味が変化する（上）ヤドのカムフラージュの飾りにしようとする（中）ヤドがないのでヤドにしようとする（下）お腹空いているので食べようとする

ユクスキュル/クリサート、 「生物から見た世界」 （岩波文庫）

参考文献(1) ユクスキュル/クリサート、 「生物から見た世界」 （岩波文庫）(2) 日高敏隆、「動物と人間の世界認識」 （ちくま学芸文庫）(3) 伍賀正典他、 身体性の拡張に関連する進化型自律移動ロボットの特徴解析 、
人工知能学会（２００８）
http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/conf/2008/program/pdf/100394.pdf

人間の環世界
高度に抽象化された環世界
知性全体
意識的な知性意識
無意識

無意識的な知性

身体

環世界
環境

人間の環世界
高度に抽象化された環世界
人間の場合、蓄積された知識や知性全体経験によって、環世界が変化する。

意識的な知性意識

例えば、天文学を学んだ人と、生物学を学んだ人が構成する環世界には、違いがある。

無意識
無意識的な知性

蓄積された
知識・経験

身体

環世界
環境

社会や伝承による環世界
蛇は恐ろしい生き物だ

高度に抽象化された環世界
知性全体
その社会の人間が構成する環世界では、蛇が恐ろしいものとして、映ることになる。

蓄積された
知識・経験

身体

環境
環世界

メディアが変化させる環世界：
ゲームユーザーの環世界
ゲームユーザーは、デジタルゲームに対して環世界を構築する。

http://boltpeters.com/services/video-game-research/

http://futuresoflearning.org/index.php/Firda_08/C10/

生物の環世界① 生物は、それぞれ固有の環世界を構築する。
② 構築された環世界に応じて行動が決定される。
③ 構築された環世界には、その生物の知恵や知識が埋め込まれている。

環境

刺激

行為

生物の環世界① 生物は、それぞれ固有の環世界を構築する。
② 構築された環世界に応じて行動が決定される。
③ 構築された環世界には、その生物の知恵や知識が埋め込まれている。

環境

環世界

行為

生物の行動は、
単に刺激に対する反射ではなくて、
環世界を通した反応である。
（ユクスキュル）NPCはゲーム世界から環世界を切り取る
ＮＰＣ

環世界に知的機能を詰め込んでしまう

ゲーム世界

実装するときは
ここが一番重い

環世界

ゲーム世界、アフォーダンス情報の更新。

ＮＰＣ（生物）はゲーム世界から環世界を切り取る。

(例) クロムハウンズの環世界（ＡＩにはこう見える）
アフォーダンス表現 ＝ メッシュの通りやすさのアフォーダンス

実際のローポリゴンのデータは持っていない。インタラクションのみ。

ミツバチの環世界/CHの環世界
現実環世界

ゲーム世界からＡＩの環世界を構成する
ＡＩには適切な環世界を構築してやることが重要

環世界の利点
① 環世界に知性の機能を埋め込むことが出来る。
② 環世界そのものがＡＩの個性になる。
③ ＡＩが間違うことが出来る（思い込み、驚き）。
環世界の要件
① アフォーダンス情報が含まれること。
② 環世界を自分を含んだ形でシミュレーションできること（＝予想機能）。

NPCはゲーム世界から環世界を切り取る
ＮＰＣ

環世界に知的機能を詰め込んでしまう

ゲーム世界

実装するときは
ここが一番重い

環世界

ゲーム世界、アフォーダンス情報の更新。

ＮＰＣ（生物）はゲーム世界から環世界を切り取る

NPCはゲーム世界から環世界を切り取る
ＮＰＣ
ＮＰＣ

ゲーム世界

環世界

環世界

NPCはゲーム世界から環世界を切り取る
ＮＰＣ
ＮＰＣ

ゲーム世界

環世界

環世界

ユーザー/NPCは同一のゲーム世界から環世界を構成する
ＮＰＣ

環世界

ゲーム世界
環世界

ユーザー

ユーザー/NPCは同一のゲーム世界から環世界を構成する
ＮＰＣ

環世界
ゲーム世界
環世界

ユーザー

環世界の構成＝作用と感覚のセット
ＮＰＣ

敵Ａ

オブジェクトＢ
極めてプリミティブな構成

敵Ｂ人間の環世界
高度に抽象化された環世界
知性全体
意識的な知性意識
無意識

無意識的な知性

原初的な環世界
身体

環世界
環境

人間の環世界
高度に抽象化された環世界
知性全体
意識的な知性意識
無意識

その上に発展された
精神構造

無意識的な知性

原初的な環世界
身体

環世界
環境しかし、高度な知性は原初のプリミティブな衝動の上に多層的に知性を積み上げて来た…

．．．

高度な知性は原初のプリミティブな衝動の上に多層的に知性を積み上げて来た
意識

意識的な知性…

無意識的な知性．．．

人がＡＩに求めるもの
人と人が持ち得るあらゆる感情・関係性の再現を求める
愛、罪、愛着、憎悪、憧れ、軽蔑、
無関心、執着、忘却、嫉妬、
信頼、疑惑、恋愛、殺意…

愛、罪、愛着、憎悪、憧れ、軽蔑、
無関心、執着、忘却、嫉妬、
信頼、疑惑、恋愛、殺意…
ＡＩ

高度な知性は原初のプリミティブな衝動の上に多層的に知性を積み上げて来た
意識

理性

意識的な知性…

無意識的な知性衝動．．．

クロムハウンズ ゴール総合図
状況に応じて、戦略を選ぶ知能が必要

ゴールを選択する意思決定機構
選択

戦略層
敵を叩く

通信塔
占拠

味方を 本拠地 敵本拠地
守る
防衛
破壊

味方を
助ける

巡回 敵基地する
偵察

複数のゴール

戦術層
パスを
たどる

近付く

攻撃
する

ある地点へ
行く

合流
する

巡回
する

逃げる

振る舞い層
２点間を
移動

歩く、一度
止まる、歩く

静止
する

操作層

歩く

撃つ

止まる

後退
する

前進
する

敵側面
へ移動

ゲームデザインのための
環世界の応用ゲームの面白さ① その世界がユーザーに対して適切な環世界を提供されていること。
② その環世界においてマジックサークル（プレイとその報酬のサイクル）が確立されていること。

メディアが変化させる環世界：
ゲームユーザーの環世界
ゲームユーザーは、デジタルゲームに対して環世界を構築する。

http://boltpeters.com/services/video-game-research/

http://futuresoflearning.org/index.php/Firda_08/C10/

ゲームデザインとユーザー環世界
ゲームをデザインすること＝ユーザーに環世界を形成させ、そこで行動させること

テトリスの
環世界

ＦＦ１１の環世界

ギャルゲーの環世界

現代人が持つ環世界の変化
１９８０年ー１９９５年

本来の環世界ゲームの環世界

現代人が持つ環世界の変化
１９９５年ー２００２年
情報環境世界の拡大とゲーム世界の拡大

本来の環世界情報環境世界ゲームの環世界

現代人が持つ環世界の変化
２００２年ー２００９年
情報環境世界の拡大とゲーム環世界の縮小
ゲームによって満たされていた仮想安心感の縮小
本来の生物的環世界

情報環境世界ゲームの環世界

ゲーム環世界の位置が揺らいでいる

まとめ① ユーザーがＡＩに求める根底には、
バイオフィリアがある。
② 生態学的ＡＩのキーはアフォーダンスと環世界である。
③ 環世界から階層的にＡＩを構成することで、衝動から理性までを含めたＡＩを構成することが出来る。

ご清聴ありがとうございました。

質疑応答

これ以外に、意見や質問があれば、メイルへ
y_miyake@fromsoftware.co.jp

ゲームAIメイリングリスト• 毎日、配信！（三宅から）

ご清聴ありがとうございました。

Photo from http://www.cyberleaf.com/

これ以外に、意見や質問があれば、メイルかアンケートへ

y_miyake@fromsoftware.co.jp(IGDA Japan登録アドレス yoichi-m@pk9.so-net.ne.jp, y.m.4160@gmail.com )http://www.igda.jp

付録：
２００９年１０月に韓国ゲームカンファレンスで行なった講演資料。内容的に重複するところがあるので付属させておきます。

The History and Fundamental of
Digital Game AI
KGC 2009

Youichiro Miyake（FromSoftware)
y_miyake@fromsoftware.co.jp
2009.10

Self-Introduction[Thesis]
Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence 23(1) pp.44-51 20080101
How to Use AI Technologies to Develop Digital Games (<Special Issue> Game AI)[Report]
Digital Content Association of Japan
3rd Chapter, Game AI (2007)
http://www.dcaj.org/report/2007/data/dc08_07.pdf
3rd Chapter, Programming AI
http://www.dcaj.org/report/2008/data/dc_08_03.pdf[Interview]
http://gamez.itmedia.co.jp/games/articles/0901/08/news129_3.html
http://gamez.itmedia.co.jp/games/articles/0901/09/news075.html[Blog] http://blogai.igda.jp/

Game Evolution and AI
FC

SFC

HardwareSimple World,
Simple AI

SS, PS

PS2,GC,Xbox

1999 DC

2005

Xbox360, PS3, Wii
（次世代）

時間軸

Complex World,
Complex AI

AI & its body becomes complex as Game World becomes complex.

Chapter 1. What is Intelligence ?
The fundamental

What is Intelligence ?
What is Intelligence ?
Have you thought about it ?
Is Intelligence thought ?
Is intelligence knowledge?
Is lntelligence different form ability ?

「Environment - Intelligence - Body」
correlation diagram
Intelligence
Information(World’s information)

Environment

Information(for Control,
Command)

Body

Intelligence cannot be defined by itself. Intelligence should be
defined on the correlation of Intelligence, Body, and Environment.

Consciousness/Unconsciousness
Intelligence

Decision – Making,Consciousness has no function.

Conscious intelligence

Consciousness
Unconsciousness
Synthesis of body
Synthesis of all-senses
Build the conscious world
Forming desire & emotion

Unconscious intelligence

Body

Environment

What is Environment for AI ?
Are sensors passive ?

イラスト: アンの小箱 http://www.anne-box.com/

Consciousness/Unconsciousness
Intelligence

Decision – Making,Consciousness has no function.

Conscious intelligence

Consciousness
Unconsciousness
Unconscious intelligence

Reconstruction man’s world Body
from Passive information= Umwelt
Environment

Synthesis of body
Synthesis of all-senses
Build the conscious world
Forming desire & emotion

A man lives in the world he/shereconstructs from environment information.

All object a man recognizes is interpreted in relation to his/her action.
(=Affordance)
イラスト: アンの小箱 http://www.anne-box.com/

Consciousness/Unconsciousness
Intelligence

Decision – Making,Consciousness has no function.

Conscious intelligence

Consciousness
Unconsciousness
Synthesis of body
Synthesis of all-senses
Build the conscious world
Forming desire & emotion

Unconscious intelligence

Body
Attention①：
The World we recognized as real-world is not the world itself.
It is re-constructed from information through senses and experiences. Ｌ

Environment

Human intelligence implements many information for his bodyaction in the objects of the world under his unconsciousness.
Turn on and project

Can slideCan bend

Turn

Not pass
Not pass
Pull and sit
fall
Can connect

Can pass throughThese information enable human’s actions.

Affordance= actions possible for AI to takein the environment= An environment suggests
actions(Example)

Halo2

Affordance ＝ Actions in Environment AI can take
Affordance: “Drive” and direction to move
In Halo2, affordace(actions AI can takes) is implemented in Objects.

Damian Isla (2005), Handling Complexity in the Halo 2 AI, Game Developer's Conference Proceedings., http://www.gamasutra.com/gdc2005/features/20050311/isla_01.shtml

Knowledge Representation
ドアの知識表現
Knowledge
Representation of door
位置 x: 3.0 y:.10,0
Position x:3.0 y:10.0
レバーで開けることが出来る
It can 壊して開けることが出来る
be open by lever or destroying.

ドア
レバー

Knowledge
Representation of lever
レバーの知識表現
Positionx:5.0 y:5.0
位置
x: 5.0 y:.5,0
AI can pull it.
引くが出来る。
（結果：ドアが開く）(Result:
Door open)

車

Knowledge
Representation of Car
車の知識表現
Positionx:3.0 y:2.0
位置
x: 3.0 y:.2,0
AI can ride on it .
乗って動かすことが出来る。
時速８０ｋｍで動く。
velocity: max 80km

Knowledge Representation for game AI
Objects should be implemented with useful knowledge
that AI can use to recognize a Game World precisely.

2D/3D AffordanceControl from a top-view

many ray-cast caluculations（fire-line calculations）
Control from AI’s view

Comparison with 2D-AI and 3D-AI

PACMANPACMANHalo

PACMAN

Halo

Navigation Mesh with the state of terrain surface

Navigation Mesh with the state of terrain surface

Halo2 : World Representation

Halo2 : World Representation

Halo2 : World Representation

Halo2 : World Representation

Positions

Positions

Counter Strike : Navigation Mesh

Counter Strike : Navigation Mesh

Positions

Order“Rout”• Blah blah blah
Order
“Forward”

Order“Initial”

HaloChapter 2.
The History of Digital Game AI

「Environment - Intelligence - Body」
correlation diagram
Intelligence
Information(World’s information)

Environment

Information(for Control,
Command)

Body

Intelligence cannot be defined by itself. Intelligence should be
defined on the correlation of Intelligence, Body, and Environment.

Agent of gameGame world

Sense
the game world around himself

Effect on the game world
through his bodyIntelligence
actioninstinctWORLD
ENVIRONMENT

reaction

BODY

Conscious intelligenceIntelligencepermitactionUnconscious intelligenceinstinctWORLD
ENVIRONMENT

reaction

BODY

Consciousness/Unconsciousness
Intelligence

Decision – Making,Consciousness has no function.

Conscious intelligence

Consciousness
Unconsciousness
Synthesis of body
Synthesis of all-senses
Build the conscious world
Forming desire & emotion

Unconscious intelligence

Body

Environment

「Environment - Intelligence - Body」
correlation diagram
Intelligence
Information(World’s informationand suggest action)

Environment

Information(Body Status,
Mental Status)

Information(for Control,
Command)

Body

Intelligence cannot be defined by itself. Intelligence should be
defined on the correlation of Intelligence, Body, and Environment.

st
1 period

Pattern AI

Intelligence
actionno-instinct
reactionWORLD
ENVIRONMENT

BODY

(Example) Space Invader (1978)

One movement pattern regardless of player’s movement

Space Invader

Intelligence
actioninstinctWORLD
ENVIRONMENT

reaction

BODYst
1 period② Complex Pattern AI
Interactive

AI has some designed actions、andtake one of them to a game situation.

For example, in “Prince of Persia ”,
some sprite-animations are prepared, and the number ofAI aciton pattern corresponds to its animation patterns.

（Example） Prince of Persia

In “Prince of Persia”,
Sprite-animation = AI’s action.

Prince of Persia

st
1 period

Pattern AInd
2 period Structured AI

IntelligencepermitactioninstinctWORLD
ENVIRONMENT

actionactionreaction

BODY

How to solve the conflict of actions =intelligenceIntelligenceNot-permit
actionactionactionActions conflict
Each other!

instinctWORLD
ENVIRONMENT

reaction

BODY

Think about selection of action
Intelligence
actionactionChoose only one action
actionActions conflict
Each other!

instinctWORLD
ENVIRONMENT

reaction

BODY

Halo

Game：SF/FPS
Developer： BUNGIE Studio
Publisher: Microsoft
Hardware: Xbox, Windows, Mac
Publishing year： 2002

Halo

Situation
analysis

Halo NPC
Express AI’s intention

Grant

JackalElite

Quick &
PrettySteadyBig

Enemy（COGNANT）

Human

FriendHalo NPC Architecture
Event“Enemy found!”“Friend dead”“I was shot!”“Player shot !”Sensor

NPC’s intelligence
Situation
Analysis

Decisionmaking

Body
Interaction

Time

MotionControl

Emotion（only for dramaturgy）
Working Memory

Knowledge representation/
World representationGame world

Time

MotionHalo AI Architecture

Events such as“Find Enemy”“Search a friend”“Damaged”“Player fired!”

Situation
analysis

EVENTHalo AI decision-making

ＦＳＭ

Event

Simple logic for selecting an action
for each character from a situation.

Level designers’ work
Event

DecisionMaking
ＦＳＭ
Each behavior has a trigger to cause.
An event causes some numbers of behaviors

Halo AI Architecture
Events such as“Find Enemy”“Search a friend”“Damaged”“Player fired!”

Situation
analysis
Direction（dialogue）

Halo NPC Architecure
Event“Enemy found!”“Friend dead”“I was shot!”“Player shot !”Sensor

NPC’s intelligence
Situation
Analysis

Decisionmaking

Body
Interaction

Time

MotionControl

Emotion（only for dramaturgy）
Working Memory

Knowledge representation/
World representationGame world

Time

MotionReference for Halo & Halo2
Damian Isla (2005), “Dude, where’s my Warthog? From
Pathfinding to General Spatial Competence”,
http://www.aiide.org/aiide2005/talks/isla.ppt
http://nikon.bungie.org/misc/aiide_2005_pathfinding/index.html

Damian Isla (2005), Handling Complexity in the Halo 2
AI, Game Developer's Conference Proceedings.,
http://www.gamasutra.com/gdc2005/features/20050311/isla_01.shtml

Jaime Griesemer(2002),The Illusion of Intelligence: The
Integration of AI and Level Design in Halo,
http://halo.bungie.org/misc/gdc.2002.haloai/talk.html

Robert Valdes(2004), “In the Mind of the Enemy
The Artificial Intelligence of Halo2”,
http://www.stuffo.com/halo2-ai.htm (現在はclosed)

Think = FSM(Finite State Machine)
Intelligence
actionactioninstinctWORLD
ENVIRONMENT

FSM
actionreaction

BODY

(Example) Quake HFSM

http://ai-depot.com/FiniteStateMachines/FSM-Practical.html

Finite State Machine

Quake

Halo2 (2004)

Game：SF/FPS
Developer： BUNGIE Studio
Publisher: Microsoft
Hardware: Xbox, Windows, Mac
Publishing year： 2004

Halo2 NPC Architecure
Event“Enemy found!”“Friend dead”“I was shot!”“Player shot !”Sensor

NPC’s intelligence
Situation
Analysis

Decision- DAG Motion
making HFSM Control

Emotion（only for dramaturgy）
Working Memory

Knowledge representation/
World representationGame world

Body
Interaction

Time

Time

MotionDecision-making by HFSM（Hierarchical FSM）
ＤＡＧ (Directed acyclic graph) = behavior tree
Retreat

Flee

Cover
Self-preservation
Guard

Grenade
Vehicle strafe
ChargeRoot

Melee
Vehicle fightEngageIdle

0th layer

1st layer

Fight

Presearch

Search

Uncover
Uncover

Guard

Investigate

Guard

2nd layer

3rd layer

Think about planningIntelligence
2sec

action1sec

actionMake a plan for actions
3sec

actionActions conflict
Each other!

instinctWORLD
ENVIRONMENT

reaction

BODY

F.E.A.R (2004)

Game：Horror FPS
Developer：Monolith Production
Publisher: SIERRA
Hardware: Windows, PS3
Publishing year： 2004

F.E.A.R NPC
Find what AI should do by itself.
Find the way to achive the goal by itself.
（C4 Architecture + Goal-Oriented AI)

Rat
Move but not attack

Assassin

Human

Run on ceiling and wall

Walk

Enemy

F.E.A.R NPC AI architecture
NPC’s intelligence
Cognitive
Process

SensorGoal-oriented
Action Planning

SymbolCommon representationof all knowledge

Motiongeneration

Blackboard
MotionWorking Memory

Knowledge representation/
World representation
Body

Game world
Interaction

Time

Time

What is PLANNING ?

What is planning ?
Initial State

Action1 Action2 Action3 Action4

Fundamental Concept：

Initial State

Goal

Goal

PlannerExample for action planning
Planning of actions ＝Action Plainning

Initial State

Goal

ThirstyNotthirsty

move

drink

Planner
What action can AI take ?

move

drink

Chaining

Representation of action for plannerP r e c o n d it io n

I k n o w t h e p a lc e
t o d r in k

A I c a n g e t w a t er

A c t io n

G o to t h e
p a lc e t p d r in k

D r in k

A I c a n g e t w a t er

n o t t h ir s t y

E ffe c t

Precondition ＝ Condition needed to take the action
Effect＝ Result caused by the action

Chaining

Planning by Chainning
Planner

InitialState
I know the palace
to drink

Thirsty

I know thepalce to drink

Goal

Go to thepalce tp drink

Chain!
Thirsty

AI can get water

I know the palace
to drink

AI can get waterNot thirsty

Drink

Not thirsty

Pools of Actions

Not
thirstyPlanning system for F.E.A.R.
kTargetIsDead = ture
Solder A diedkTargetAtme = ture
Solder B is aiming at me.

kWeaponIsLoaded = false
I have no weapon…

Planning system for F.E.A.R.
Simple representation of agent’s world
20 symbols for representing agent’s world
SymbolkSymbol_AtNodekSymbol_
WeaponArmedkSymbol_TargetIs
AimingAtMe

kSymbol_AtNodeTypekSymbol_
WeaponLoaded

kSymbol_
RidingVehicle

Agent-centric representation

kSymbol_Target
IsSuppressed

kSymbol_
UsingObject
kSymbol_
TargetIsDead

Planning system for F.E.A.R.
Chaining based on symbol representation
Planning
NoCondition

Draw weapon
kSymbol_
WeaponArmedkSymbol_
WeaponArmed

Chaining

Load weapon
kSymbol_
WeaponLoaded

kSymbol_
WeaponLoaded

AttackPlannerkSymbol_
TargetIsDead

Chaining
GOAL
kSymbol_
TargetIsDead

F.E.A.R NPC AI architecture
NPC’s intelligence
Cognitive
Process

SensorMotionGoal-oriented
Planning
generation
ActionPlanning byRepresentation
symbolSymbolCommon representationof all knowledge

ゲーム世界Blackboard
MotionWorking Memory

Knowledge representation/
World representation
Body

Game world
Interaction

Time

Time

F.E.A.R NPC AI architecture
NPC’s intelligence
Cognitive
Process

SensorGoal-oriented
Action Planning

SymbolCommon representationof all knowledge

Motiongeneration

Blackboard
MotionWorking Memory① AI selectrepresentation/
one goal in the situation by itself
Knowledge② World
AI design
its sequence of actions by itself torepresentationachieve the goal.
Body
Game world
Interaction

Time

Time

Planning

PlanningReferences for F.E.A.R.
Orkin, J. (2006), 3 States & a Plan: The AI of F.E.A.R.,
Game Developer's Conference Proceedings.
Jeff Orkin, Applying Goal-Oriented Action Planning toGames, AI Game Programming Wisdom 2, Charles
River Media., 217-228, (2003)(I) Mat Buckland, “Programming Game AI by Example”,
Chapter 9, WORDWARE publishing(II) Jeff Orkin’ HP http://web.media.mit.edu/~jorkin/Hierarchical goal-oriented planning

A goal is a combination of small goals
Goal

Goal

Goal

Goal

Hierarchical goal-oriented planning

A small goal is a combination of smaller goals
Goal

Goal

Goal

Goal

Goal

Goal

Goal

Goal

Goal

In Chromehounds(Xbox360)
real-time Hierarchical Goal-Oriented Planning

HierarchicalFind the
tower
Go to
the tower

Conquer
The tower
Conquer
the tower

Find path tothe tower

shootMove along
the pathwalk

Wait 10seconds

stop

NPC

Strategy

Tactics

Behavior Command

Demo movie for real-time Hierarchical
Goal-Oriented Planning

Players or AI control
this type of machinefrom this view point.

Demo movie

Demo movie for real-time Hierarchical
Goal-Oriented Planning
NPC’s Goal-oriented planning

Strategic goal
tactics goal
behavior goal

Demo movie

Evaluation values of Team Strategies(Sorry, this is Japanese)⑤ TeamAI⑤ TeamAI
NPC’s Goal-oriented planningThis agent is executing the goal “Protect” he has chosen.

Demo movie

⑤ TeamAI⑤ TeamAIA goal from a team strategy has interrupted agent’s goal.

Demo movie

st
1 period

Pattern AInd
2 period Structured AIrd
3 period Autonomous AI

AI has inner model.
Intelligence
actionactionactionActions conflict
Each other!

instinctWORLD
ENVIRONMENT

reaction

Body requires
an action.

BODY

dynamic model by inner parameters &daily-life AI control by objects

From battle AI to daily-life AI !
Daily-life AI is more difficult than Battle AI, because battle AI is limited only to actions ofbattle, but daily-life AI is possible to do everything.

How to make Autonomous AI

Intelligence（mind）

Body

How to make Autonomous AI

Intelligence（mind）

Body

Parameter for “Hungry”（H）

If (H(t) > 0.5)
goto
GetFoodTime（ｔ）

If Hungry parameter is more than 0.5,
Go to get food.

Ｈ(t)＝sin(1/24*t)

How to make Autonomous AI
Intelligence（mind）

Body
Hungry Paramter（Ｈ）

If (H(t) > 0.5)
goto GetFood
Else
Sleep

Ｈ(t)＝sin(1/24*t)
Time（ｔ）

１日

Food

How to make Autonomous AI
become hungry more slowly

Intelligence（mind）

Body
Hungry Paramter（Ｈ）

If (0.8*H(t) > 0.5)
goto GetFood
Else
Sleep

Ｈ(t)＝sin(1/24*t)
Time（ｔ）

１day

Food

How to make Autonomous AI
Intelligence（mind）

Body
Sleep Parameter（S）

Hungry Parameter（Ｈ）

If (H(t) > 0.8 && S(t) < 0.1)
goto GetFood
Else If (H(t) < 0.3 && S(t) > 0.7)
goto Sleep
Else
Free_Walk

Ｓ(t)＝sin(1/48*t)

Ｈ(t)＝sin(1/24*t)
時間（ｔ）

１day

＋
１day

Food
Bed

How to make Autonomous AI(individualize)
Intelligence（mind）

Body
Sleep Parameter（S）

Hungry Parameter（Ｈ）

If (0.5*H(t) > 0.8 && S(t) < 0.1)
goto GetFood
Else If (H(t) < 0.3 && 1.5*S(t) > 0.7)
goto Sleep
Else
Free_Walk
Become hungy and sleepy more slowly…

Ｓ(t)＝sin(1/48*t)

Ｈ(t)＝sin(1/24*t)
時間（ｔ）

１day

＋
１day

Food
Bed

How to make Autonomous AI
Intelligence（mind）

Environment

Body
Hungry Parameter（Ｈ）

If (H(t) > 0.8 && S(t) < 0.1)
goto GetFood
Else If (H(t) < 0.3 && S(t) > 0.7)
goto Sleep
Else If( (1-H(t))*D(t) < 0.9)
Goto Fight
Else
Free_Walk

Enemy

Sleep Parameter（S）

Ｈ(t)＝sin(1/24*t)Dangerous Parameter（Ｄ）

Ｓ(t)＝sin(1/48*t)D(t)＝1/(distance from enemy)

＋
１day

＋
１day

Bed

１day

Food

Breaking
the Cookie-Cutter:
Modeling Individual
Personality,
Mood, and Emotion
in Characters

For example② The Sims 3 (Maxis, EA)

Trait … Character Feature, Personal parameter
Wish … Goal for future
Sims Getting Smarter: AI in The Sims 3(IGN)
http://pc.ign.com/articles/961/961065p1.html

GDC09 http://cmpmedia.vo.llnwd.net/o1/vault/gdc09/slides/Combined.ppt

The Sims : How to make AI
Meta

Peer
Sub

Meta
Peer
Sub

[Principle] Sims (not under direct player control)choose what to do by selecting, from all of the possible
behaviors in all of the objects, the behavior thatmaximizes their current happiness.
AI is constructed as a dynamic system controlled by many parameters.
PeerAI is AI which controls a character’s behavior.

Data structure for Objects
Data (Class, Sate)
Graphics (sprites, zbuffers)
Animations (skeletal)
Sound Effects
Code (Edith)-Main (object thread)-External 1-External 2-External 3

Ken Forbus, “Simulation and Modeling: Under the hood of The Sims” (NorthWerstern University)
http://www.cs.northwestern.edu/%7Eforbus/c95-gd/lectures/The_Sims_Under_the_Hood_files/frame.htm

Data structure for NPC

Ken Forbus, “Simulation and Modeling: Under the hood of The Sims” (NorthWerstern University)
http://www.cs.northwestern.edu/%7Eforbus/c95-gd/lectures/The_Sims_Under_the_Hood_files/frame.htm

最適な行動を選択する
ToiletMood +26-Urinate (+40 Bladder)-Clean (+30 Room)-Unclog (+40 Room)
Hunger +20
Comfort -12
Hygiene -30
Bladder -75
Energy +80
Fun+40
Social +10
Room -60

Mood +18

Bathtub
Mood +20-Take Bath(+40 Hygiene)(+30 Comfort)-Clean(+20 Room)[Principle] Sims (not under direct player control)choose what to do by selecting, from all of the possible
behaviors in all of the objects, the behavior thatmaximizes their current happiness.

Maximizes his current happiness

Refligerator make his happiness up much better than the others.

Maximizes his current happiness

Go to a refrigerator

maximizes his current happiness

He becomes not hungry, and will talk with a girl to kill bored time.

The Sims 3 set more mood & desire parameters.
Action Object

GDC09 資料 http://cmpmedia.vo.llnwd.net/o1/vault/gdc09/slides/Combined.ppt

Conclusion① NPC AI has developed : Pattern AI, Algorithm
AI, Structured AI, and Agent architecture.
② A new paradigm of game AI has given users new
game experiences.
③ NPC AI has changed the role in the game history
from a simple enemy to human-like AI.

(I) References（English）（１） The fundamental of Game AI such as“FSM” ,”Planning”, and ”Evaluation function”“Programming Game AI by Example”（Mat Buckland） http://www.ai-junkie.com/books/toc_pgaibe.html
http://www.jbpub.com/Catalog/9781556220784/student/

Source Code
http://www.wordware.com/files/ai/

(II)References（English）
WEB
Mat Buckland
ai-junkie http://www.ai-junkie.com/ai-junkie.html

Craig Raynolds
RAYNOLDS http://www.red3d.com/
リンク集
http://www.red3d.com/cwr/games/

Steven Rabin
GameAI

http://www.gameai.com/

CGF-AICGF-AI http://www.cgf-ai.com/
リンク集 http://www.cgf-ai.com/links.html

(II)References（English）
Books

AI Game Programming Wisdom 1 - 4

(II)References（English）
書籍

The history of Game AI for bothgame programmer and game designer!

John Ahlquist, Jeannie Novak
Game Development Essentials: Game Artificial IntelligenceReferences for Killzone[1] William van der Sterren (2001),"Terrain Reasoning for 3D Action Games",
http://www.cgf-ai.com/docs/gdc2001_paper.pdf[2] William van der Sterren (2001) ,"Terrain Reasoning for 3D Action
Games(GDC2001 PPT)", http://www.cgf-ai.com/docs/gdc2001_slides.pdf[3] Remco Straatman, Arjen Beij, William van der Sterren (2005) ,"Killzone's
AI : Dynamic Procedural Combat Tactics", http://www.cgfai.com/docs/straatman_remco_killzone_ai.pdf[4] Arjen Beij, William van der Sterren (2005),"Killzone's AI : Dynamic
Procedural Combat Tactics (GDC2005)", http://www.cgfai.com/docs/killzone_ai_gdc2005_slides.pdf[5] Damian Isla (2005), "Dude, where’s my Warthog? From Pathfinding to General
Spatial Competence", http://www.aiide.org/aiide2005/talks/isla.ppt

References for C4 Architecture(1) MIT Media Lab Synthetic Characters Group,
http://characters.media.mit.edu/(2) R. Burke, D. Isla, M. Downie, Y. Ivanov, B. Blumberg,(GDC2001), “CreatureSmarts: The Art and Architecture of a Virtual
Brain”,http://characters.media.mit.edu/Papers/gdc01.pdf(3) D. Isla, R. Burke, M. Downie, B. Blumberg (2001)., “A Layered
Brain Architecture for Synthetic Creatures”,
http://characters.media.mit.edu/Papers/ijcai01.pdf(4) D. Isla, B. Blumberg (2002), “Object Persistence for Synthetic
Characters”,http://characters.media.mit.edu/Papers/objectPersistence.pdf(5) Movies of Duncan,http://web.media.mit.edu/~bruce/whatsnew.html(6) Object Persistence for Synthetic Characters. D. Isla, B. Blumberg. In
the Proceedings of the First International Joint Conference on
Autonomous Agents and Multiagent Systems,
AAMAS2002.,http://characters.media.mit.edu/Papers/objectPersistence.pdf

Thank you for your attention !

y_miyake@fromsoftware.co.jp
http://www.fromsoftware.jp(as a member of IGDA Japan: yoichi-m@pk9.so-net.ne.jp, y.m.4160@gmail.com )http://www.igda.jp