「AI、芸術、エンターテインメント」
三宅 陽一郎
東北芸術工科大学
2011.11.28
y.m.4160@gmail.com
twitter: @miyayou
http://www.facebook.com/youichiro.miyake

Contact Information
Youichiro Miyake• Mail： y.m.4160@gmail.com• Twitter: @miyayou• Blog： http://blogai.igda.jp• LinkedIn: http://www.linkedin.com/in/miyayou• Facebook：http://www.facebook.com/youichiro.miyake

０．ゲーム概論

ゲームとは何か？
ゲームとは何でしょうか？
考えたことがありますか？
今日は一緒に考えてみましょう。

ゲームの分類

ゲームにはどんな種類のものがあるでしょうか？

ゲームの種類①

ゲームの種類

詳細な分類

さらに詳細な分類

アナログゲーム

カードゲーム
ボードゲームギミックゲーム

ウォーゲーム積み木ゲームシミュレーションゲーム
トレーディングカードゲーム

カタン

スリードラゴンアンティ

人狼？

ゲームの種類
ゲームの種類

詳細な分類
商業ゲームインディーズ・ゲーム
シリアスゲーム②

デジタルゲーム

カジュアルゲーム
ハードコアゲームオンラインゲーム
オフラインゲーム

シムシティ４（コンストラクション）

ハーツオブアイアン２（シミュレーション）

さらに詳細な分類
カードゲームシミュレーションゲーム
アクションゲーム 戦略ゲーム
アドベンチャーゲーム
恋愛シミュレーション・ゲーム
パズルゲーム（落ちゲー）
コンストラクション・ゲーム
ＲＰＧゲーム スポーツゲーム
音ゲーム

パラッパラッパー（音ゲー）ゲームの種類③

ゲームの種類

詳細な分類

さらに詳細な分類

代替現実ゲーム
（ARG）

ネット
カード
現実の施設
ファックス

Perplex City
I love bees
あんたがた

ネット、架空サイト、２ｃｈ、ＴＶ番組、電話、ファックス、セブンイレブンのサービスなど、電話ボックス、看板、など、現実にあるギミックを使用して、ヒントを点在させながら、謎解きをさせるゲーム？

①

ゲームの種類

詳細な分類

さらに詳細な分類

アナログゲーム

カードゲーム
ボードゲームギミックゲーム

ウォーゲーム積み木ゲームシミュレーションゲーム
トレーディングカードゲーム

商業ゲーム
インディーズ・ゲーム
シリアスゲーム②

デジタルゲーム

カジュアルゲーム
ハードコアゲームオンラインゲーム
オフラインゲーム

カードゲームシミュレーションゲーム
アクションゲーム 戦略ゲーム
アドベンチャーゲーム
恋愛シミュレーション・ゲーム
パズルゲーム（落ちゲー）コンストラクション・ゲーム
ＲＰＧゲーム スポーツゲーム
音ゲーム

Perplex City
I love bees
あんたがた

③

代替現実ゲーム（ARG）

ネット カード
現実の施設
ファックス

④

スポーツ

球技・アスリート

サッカー、走り高跳び…

⑤

伝統的ゲーム

身体を使う

おにごっこ、かくれんぼ、缶蹴り、タッチおに①

ゲームの種類

詳細な分類

さらに詳細な分類

アナログゲーム

カードゲーム
ボードゲームギミックゲーム

ウォーゲーム積み木ゲームシミュレーションゲーム
トレーディングカードゲーム

商業ゲーム
インディーズ・ゲーム
シリアスゲーム②

デジタルゲーム

カジュアルゲーム
ハードコアゲーム

カードゲームシミュレーションゲーム
アクションゲーム 戦略ゲーム
アドベンチャーゲーム
恋愛シミュレーション・ゲーム
パズルゲーム（落ちゲー）
コンストラクション・ゲーム
ＲＰＧゲーム スポーツゲーム
音ゲーム

ゲームには、実にいろいろな種類のゲームがある。
オンラインゲーム
オフラインゲーム

Perplex City
I love bees
あんたがた

③

代替現実ゲーム（ARG）

ネット カード
現実の施設
ファックス

④

スポーツ

球技・アスリート

サッカー、走り高跳び…

⑤

伝統的ゲーム

身体を使う

おにごっか、かくれんぼ、缶蹴り、タッチおにゲームを定義できるか？
① ルール ② プレイヤー ③ フィールド…
我々はゲームという概念をよく知っているつもりでいる。
しかし、厳密にゲームを定義することは、それほど簡単なことではない。

ゲームという広大なフィールドは研究するに値する深さと広がりを持っている

ゲームを研究する（研究者）『遊びと人間』
ロジェ＝カイヨワ『Rules of Play』
Katie Salen,
Eric Zimmerman『Ludology』（ゲーム学）
Gonzalo Frasca『フロー体験』
チクセントミハイゲームを研究する（研究者）

遊びの快楽を４つに分類

アゴーン（競争）、アレア（偶然）、ミミクリ（模倣）、インクリンクス（賭）『遊びと人間』
ロジェ＝カイヨワ（１９５８）

人類学から『遊び』を研究する

ゲームを研究する（研究者）

人が心地よくなる体験とは何か？ （フロー体験）『フロー体験』
チクセントミハイ

http://game.watch.impress.co.jp/docs/20080410/ps3on.htm

ゲームを研究する（研究者）『Ludology』（ゲーム学）
Gonzalo Frasca（１９９９）

ゲームを物語論（narratology）ではなくゲームそのものとして扱うべき、という考えから、ゲーム学（ludology）という言葉を作って、ゲーム学の端緒を作る。
※ludoは、ラテン語で「遊ぶ」(I play)を意味する

ゲームを研究する（研究者）

可能性空間（＝ユーザーのアクションがゲーム空間内で味のある範囲）
マジックサークル（＝ ゲームの面白さを味わう行為のループ『Rules of Play』
Katie Salen,
Eric Zimmerman（２００２）

影響・意ゲームで研究する
世の中の現象をゲームとして捉えて研究する
経済
フォン・ノイマン、
モルゲンシュタイン

生物進化
メーナード・スミス

ＥＳＳ（安定な進化戦略）

ゲームで研究する
世の中の現象をゲームとして捉えて研究する
経済
フォン・ノイマン、
モルゲンシュタイン

経済活動をゲームとして捉えて、ミニマックス定理など、ゲーム原理上の定理を用いて、経済現象を定式化した、革命的な仕事。

ゲームで研究する
世の中の現象をゲームとして捉えて研究する
生物進化

メーナード・スミス

ＥＳＳ（安定な進化戦略）
進化をゲームとして見立てて、生物がどのような戦略のもとに進化して行くかを説く。

ゲームを創作する

ゲームを創作する

これまでにないゲームを作るゲームを創作する（ゲームはゲームを製作する者によって進化する）

ゲーム作りはプロ開発者に限らない。
誰が行なってもよい。面白ければ勝ち。

ゲームを創作する学問としてのゲーム

ゲーム研究者、ジャーナリスト、ゲームファン「ゲームとはこういうものだ」と定式化する。

芸術（創作）としてのゲーム

ゲーム開発者「ゲームとはこういうものだ」と固定観念を壊して、新しいものを創造して行くゲームを創作する（ゲームはゲームを製作する者によって進化する）

ゲーム開発者になるとは、ゲームの進化の流れの中に身を置いて、ゲームの進化に貢献する人間となること。

ゲーム作りはプロ開発者に限らない。
誰が行なってもよい。面白ければ勝ち。

ゲームの未来
ゲームの進化の果てには、何があるのでしょうか？
…誰もわからない。

１００年、２００年後のゲームは、どうなっているのか？

ほっておいても進化しない。
ゲーム開発を続けることで、過去から未来へつないで行く。

１．人工知能概論

人工知能とは何か？
人間が人工的に知能を作り出すことそれはどれぐらいわかって来ているか？

知能そのものを模倣する（＝強いAI）からは遠く知能の機能を模倣する（＝弱いAI）は部分的に可能に人工知能の二つの進化① 社会の必要に応じての進化 （1950-現在）（例）エキスパートシステム、プランニング・システム、検索エンジン＝社会のシステムに組み込まれたAI② エンターテインメントの中の進化 （1970-現在）（例）映画、アニメーション、デジタルゲーム＝見世物としてのAI

人工知能の二つの進化① 社会の必要に応じての進化 （1950-現在）（例）エキスパートシステム、プランニング・システム、検索エンジン「機械」を起源とするAI＝社会のシステムに組み込まれたAI② エンターテインメントの中の進化 （1970-現在）（例）映画、アニメーション、デジタルゲーム「人形」を起源とするAI＝見世物としてのAI

歴史（コンピュータ）
1870-

1940-

1950-

計算機械
コンピュータ人工知能

歴史（コンピュータ）
1870-

計算機械

1940-

1950-

計算機械から思考機械へ
コンピュータ人工知能

歴史（コンピュータ）
1870-

1940-

1950-

1970-

人工知能

デジタルゲーム

計算機械
大型コンピュータ

歴史（コンピュータ）
1870-

計算機械

1940-

1950-

1970-

大型コンピューターから小型コンピュータへ
パーソナルコンピュータ

大型コンピュータ
人工知能

デジタルゲーム

歴史（コンピュータ）
1870-

1940-

1950-

1970-

1980-

計算機械
パーソナルコンピュータの普及

大型コンピュータ
人工知能

デジタルゲームの普及歴史（コンピュータ）
1870-

計算機械

1940-

1950-

1970-

1980-

人に使用されるコンピュータから、人とインラクションするコンピュータへ。
パーソナルコンピュータの普及

大型コンピュータ
人工知能

デジタルゲームの普及歴史（人形～ロボット）
中世

1790-

1960-

あやつり人形

からくり人形

産業用ロボット

1980-

エンターテインメントロボット歴史（人形～ロボット）
中世

あやつり人形

1790-

1960-

1980-

人が操る人形から、産業用ロボット
からくり人形コンピューターが制御する身体へ。
エンターテインメントロボット

人が操る人形から、コンピューターが制御する身体へ。
立場①
自律型AI＝知性そのものを作ろうとする。
（例）感覚、思考、運動すべてをシミュレーション

立場②
従属型AI＝操り師をコンピュータで置き換える。
（例）外から制御される身体を作ろうとする。

自律型AIを作ろう• 人間らしさって何だろう？
感情
判断
意志
合理性
あいまいさ
肉体
しぐさ
運動
性
生殖

自律型AIを作ろう• 人間らしさって何だろう？
感情
判断
意志
合理性
あいまいさ
肉体
しぐさ
運動
性
生殖

内面性

身体性

自律型AIを作ろう• 人間らしさって何だろう？
感情
判断
内面性
意志
合理性
精神と肉体を融合した存在として知能を作る。
あいまいさ肉体（難しい。現在進行中）
しぐさ
運動
身体性
性
生殖

コンピュータ、ロボット、人間

肉体と精神って何だろう？
知能って何だろう？
哲学的に深いテーマ
簡単に言うとよくわからない。

コンピュータ、ロボット、人間哲学

映画

アニメーション

コンピュータ、ロボット、人間哲学

映画

アニメーション

人間は意識的/無意識的に知能とは何かを追及している。
我々とは何か？

コンピュータ、ロボット、人間

人工知能という学問は半分はプログラミング、半分は哲学で出来ている。（文科系の人でもOK）

人工知能とは機械（コンピュータ）と人間の対立の中で知能とは何かを考え、作っていく学問。

人工知能を作るということ。
絵を描く。

人工知能を作る。

絵具と筆（とコンピュータ）で静止した形を描く。

プログラムで精神の運動を記述する。

目に見える。（２～３次元）

目に見えない。（２～３次元＋時間）

人工知能を作るということ。
絵を描く。

人工知能を作る。

絵具と筆（とコンピュータ）で静止した形を描く。

プログラムで精神の運動を記述する。

目に見える。（２～３次元）

目に見えない。（２～３次元＋時間）

見えているものの向こう側にあるものを描く。

知能として見えているものの背後にあるものをプログラムで描く。

人工知能を作るということ。

知能のコア知能として表面に見えているもの。

2.デジタルゲームにおける人工知能の歴史俯瞰
第一期 パターンAI
第二期 構造化AI
第三期 自律型AI

第一期 パターンAI(1970～)
知能の行動パターンのみを実装したもの。

第一期 パターンAI（1980～）
ユーザーの行動に応答するもの。

第二期 構造化AI（1990～）
ユーザーの行動に応答するもの。

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

状態遷移図を用いる

第三期 自律型AI（2000～）
自分で知覚、認識、思考、行動する

Killone 2 のAI

On the AI Strategy for KILLZONE 2′s Multiplayer Bots
http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/

Killzone 2 Screen

Killzone 2 AI (マルチプレイヤーモード)(1) Killzone 2 のAI思考(2) Killzone 2 のマップ自動解析

各ＡＩのアーキテクチャ

HTN Planner

HTN (Hierarchical Task Network)

HTN (Hierarchical Task Network)
Domain

MethodMethodMethodBranchBranchBranchBranchPrecondition

Precondition

Precondition

Precondition

Precondition

Task

Task

Task

TaskTask

Task

Task

Task

Task

Task

Task

Task

Task

Task

Task

Task を実行する順序などは決められている

Task

BranchTask
Task

HTN (Hierarchical Task Network)

Dana Nau et al., “SHOP2: An HTN Planning System”,
Journal of Artificial Intelligence Research 20 (2003) 379-404

HTN (Hierarchical Task Network)

Task はプラナーの規則によって整列される

Dana Nau et al., “SHOP2: An HTN Planning System”,
Journal of Artificial Intelligence Research 20 (2003) 379-404

HTN (Hierarchical Task Network)

Dana S. Nau,"Hierarchical Task Network Planning", Lecture slides for Automated Planning:
Theory and Practice http://www.cs.umd.edu/~nau/cmsc722/notes/chapter11.pdf

HTN (Hierarchical Task Network)

Task はプラナーの規則によって整列される

Dana S. Nau,"Hierarchical Task Network Planning", Lecture slides for Automated Planning:
Theory and Practice http://www.cs.umd.edu/~nau/cmsc722/notes/chapter11.pdf

HTN (Hierarchical Task Network)

HTN (Hierarchical Task Network)

Precondition
Task

Precondition
Task

HTN (Hierarchical Task Network)
各AIの思考分岐(Branch)
分岐(Branch)
分岐リスト

TaskList

分岐リスト

TaskList各ＡＩのアーキテクチャ

HTN PlannerKillzone2におけるHTN統計

Mario AI Competiton… もし現代のAI技術で昔のゲームのAIを作ったとすると…
Infinite Mario
http://www.youtube.com/watch?v=DlkMs4ZHHr8

Mario AI Competition
http://julian.togelius.com/mariocompetition2009/GIC2009Competition.pdf[解説]
http://blogai.igda.jp/article/41933731.html

3.その他の話題

群集制御 Lord of the Ring

http://www.3dawards.org/2004/07tech.php
http://www.zdnet.co.uk/news/it-strategy/2008/03/07/business-uses-for-lord-ofthe-rings-ai-software-39364655/

自動生成
デジタルゲームの中の生成技術

メタAI
ゲーム全体を制御する人工知能参考文献(1) Michael Booth, "Replayable Cooperative Game Design: Left
4 Dead," Game Developer's Conference, March 2009.
(2) Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial
Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conferenceat Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html(3) 三宅 陽一郎, “メタAI”, 「デジタルゲームの技術」
P.186-190, ソフトバンク クリエイティブメタAI

ゲーム全体を制御する人工知能

メタAI(=AI Director)によるユーザーのリラックス度に応じた敵出現度計算によって求められた理想的な敵出現数

ユーザーの緊張度

実際の敵出現数(1) リラックスを破るように敵を出現させる。
Build Up …プレイヤーの緊張度が目標値を超えるまで敵を出現させ続ける。
Sustain Peak … 緊張度のピークを3-5秒維持するために、敵の数を維持する。
Peak Fade … 敵の数を最小限へ減少して行く。
Relax … プレイヤーたちが安全な領域へ行くまで、30-45秒間、敵の出現を最小限に維持する。
http://www.valvesoftware.com/publications.html

メタＡＩがゲームを認識する方法＝ キャラクターAIが環境を認識する方法

キャラクター用に作成されたナビゲーションメッシュをメタＡＩがゲームの進行を認識するために使用する。

http://www.valvesoftware.com/publications.html

メタAIが作用を行う領域(AAS=Active Area Set)

メタAIが作用を行う領域(AAS=Active Area Set)

メタAIが作用を行う領域(AAS=Active Area Set)

安全な領域までの道のり(Flow Distance)
プレイヤー群の経路をトレース・予測- どこへ来るか- どこが背面になるか

http://www.valvesoftware.com/publications.html

AAS に対して行うこと。
メタＡＩは AAS に移動に伴い、敵の群れを生成・消滅させたりする。

プレイヤーからの可視領域可視領域では、例えば、敵のスパウニング（発生）などはできない。

敵出現領域

背後前方

高頻度

低頻度

敵の種類、アイテムの種類ごとに出現頻度が違う。

http://www.valvesoftware.com/publications.html

ボス出現アルゴリズム(1) Ｎ体を予想される逃走経路上に配置(2) ３つのイベントパターン（何もいない、を含む）（例） Tank, Witch, 何もいない(3) 同じパターンのくり返しは禁止(例) Witch, 何もいない、Witch はＯＫ。
Witch, Witch はだめ。

何もいない

具体的なアルゴリズム(1) 各エリアに、出現数 N を決定する(2) 出現数Nは予想される逃走経路の長さと要求される密度によって計算される.
(3) あるエリアがAAS の中に入るとクリーチャーがN体生成される(4) そのエリアがAAS の外に出ると生成が中止され、クリーチャーは消滅される。
(5) Ｎはそのエリアがプレイヤーから見えている場合、或いは、プレイヤーがリラックスモードの場合には、強制的に０になる。

http://www.valvesoftware.com/publications.html

まとめ4.まとめまとめ(1) デジタルゲームの研究はこれから(2) 人工知能は理科系/文科系の学問(3) 人工知能はさまざまなレベルがある。
(4) デジタルゲームは多様な応用がある。