「認知科学、ゲーム、人工知能」
三宅 陽一郎
東京電機大学2012.5.30
Twitter: @miyayou
Mail : y.m.4160@gmail.com

自己紹介（著作）デジタルゲームの教科書：
第２２章 プロシージャル技術 （三宅）第２３章 デジタルゲームAI （三宅）デジタルゲームの技術：
ゲームAIについてのロングインタビュー（三宅）人工知能は外から知見を集めて知能の構築を研究する学問
認知科学

心理学

生物学

人工知能

哲学

社会学

デモ

http://www.bungie.net/inside/publications.aspx

知性ってなんだろう？

世界

知性ってなんだろう？

身体世界

知性ってなんだろう？

知性
身体

世界

知性ってなんだろう？

知性
身体

世界

知性ってなんだろう？

知性
身体
世界

知性ってなんだろう？

知性
身体
世界

知性ってなんだろう？

知性
身体
世界

知性

情報
刺激

知性

セン
サー

記憶の階層

意思決定
知性
の階層

身体
の階層

エフェク
ター

セン
サー

記憶の階層知性センサー

記憶の階層知性

情報が蓄積セン
サー

知性

情報がクラスター化（対象化）

セン
サー

知性

情報から記号へ

セン
サー

S

S’’

S’
知性

精神の構造化

精神構造（無意識）

S
セン
サー

S’’

S’
知性

意識の生成(対象化Ｓがに強制される)

知性

意識

S
セン
サー

S’

精神構造

S’’

知性

世界平面の形成

意識から見えている世界

意識

S
セン
サー

S’
精神構造

S’’

知性
意識から見えている世界

意識

S

セン
サー

S’
精神構造

S’’

意識は常に何かについての意識である。
（志向性の形成）

生化学的/無意識プロセス

知性
意識から見えている世界

意識

S’’

S’
S
精神構造
セン
この全体の運動が知性と呼ばれる現象である。
サー
生化学的/無意識プロセス

知性
意識から見えている世界

意識

S
セン
サー

S’
精神構造
身体とは何か？
生化学的/無意識プロセス

S’’身体ってなんだろう？

知性
身体

世界

身体は知性（脳）の中にマッピングされている

投影され
知性
た身体

身体

世界

知性
マッピング
された身体
意識

S’’
S’
自分の身体を自在に動かせるという感覚
S
精神構造
＝全能感
生化学的/無意識プロセス

実際のゲーム

Halo







内容：宇宙船や地表を舞台にしたＳＦのＦＰＳ
開発元： BUNGIE Studio
出版: Microsoft
Hardware: Xbox, Windows, Mac
出版年： ２００２年

Xbox, 全米、世界を代表するＦＰＳの一つ( Halo 500万本
万本 Halo2 700万
万 国内10万本）
国内 万本）「愛嬌のあるＮＰＣ」とその演出で、プレイヤーからの定評を得る。

Halo NPC

グラント

ちょこまかと動き回る。
愛嬌がある。

ジャッカル

エリート

人間

手堅い。

大型。

普通の人間。

敵（コグナント）味方Halo AI のアーキテクチャー「敵発見」「味方死亡」「ダメージ受けた」「プレイヤー発砲」などイベントを抽出
イベント

状況解析

意志決定ロジック• 敵は アラートを発する– 固有のコンバット・サイクル• ビヘイビアは刺激によってアクティベートされる– チャージ, 前進, 探索– グレネードを投げる, 車に乗る,死体を確認する• 各種族はブラックボックスのアクション・セレクションを持つ– グラントは突進しやすい– エリートは傷つくと隠れる– ジャッカルはシールドを使う

デモ

http://www.bungie.net/inside/publications.aspx

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)
Figures on following pages are from these references.

F.E.A.R. におけるエージェント・アーキテクチャ
World
Sensors
WorkingMemoryTargeting
Planner
Navigation

Blackboard

Animation /Movement

Weapons

World

Agent Architecture Considerations for Real-Time Planning in Games (AIIDE 2005)
http://web.media.mit.edu/~jorkin/AIIDE05_Orkin_Planning.ppt

キャラクターAIの内部モデルとしてのブラックボード・アーキテクチャ
C4 アーキテクチャ(MIT メディアラボ Synthetic Creature Group, 2000)

http://naimadgames.com/publications.html

構造から分解へ

CERA-CRANIUM ARCHITECTURE

Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards Conscious-like Behavior in Computer Game Characters", in Proceedings of the IEEE
Symposium on Computational Intelligence and Games 2009 (CIG-2009) pp. 217-224. ISBN 978-1-4244-4815-9.

http://www.conscious-robots.com/raul/publications.html
http://www.conscious-robots.com/raul/machine-consciousness/34-machine-consciousness-research/67-cera-cranium.html

CERA-CRANIUM ARCHITECTURE

Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards Conscious-like Behavior in Computer Game Characters", in Proceedings of the IEEE
Symposium on Computational Intelligence and Games 2009 (CIG-2009) pp. 217-224. ISBN 978-1-4244-4815-9.

http://www.conscious-robots.com/raul/machine-consciousness/34-machine-consciousness-research/67-cera-cranium.html

CERA-CRANIUM ARCHITECTURE

Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards Conscious-like Behavior in Computer Game Characters", in Proceedings of the IEEE
Symposium on Computational Intelligence and Games 2009 (CIG-2009) pp. 217-224. ISBN 978-1-4244-4815-9.

http://www.conscious-robots.com/raul/machine-consciousness/34-machine-consciousness-research/67-cera-cranium.html

知性
マッピング
された身体
意識

S

S’
精神構造

生化学的/無意識プロセス

S’’

知性
マッピング
された身体
意識

S

S’
精神構造

生化学的/無意識プロセス
何が起こっているか?

S’’

知性
マッピング
された身体
意識

S

S’
精神構造

S’’

生化学的/無意識プロセス
何が起こっているか?
我々の気付かない（意識に登らない）
知性のプロセス

知性
マッピング
された身体
意識

S

S’
精神構造

S’’

生化学的/無意識プロセス
何が起こっているか?
我々の気付かない（意識に登らない）
知性のプロセス＝世界の解釈・再構築

知性

意識

S
セン
サー

S’
精神構造

S’’

意識は常に何かについての意識である。

知性

意識

S
セン
サー

S’
精神構造

S’’

知性

意識

イス
セン
サー

S’

精神構造

S’’

知性

意識

S’
イス＋座ることができる
精神構造
セン
サー

S’’

知性
アフォーダンス

意識S’
イス＋座ることができる
精神構造
セン
サー

S’’

知性
アフォーダンス

意識S’
リンゴ＋食べることができる
精神構造
セン
サー

S’’

アフォーダンス
人間、及び動物の認識過程において、情報の取得から生理的/無意識的（前意識的）なプロセスにおいて、認識対象に対して為し得る行動が解釈されている。
この行動をアフォーダンスという。

知性
アフォーダンス

意識S’
リンゴ＋食べることができる
精神構造
セン
サー

S’’

HALO におけるオブジェクト表現

Object Representation
How do we represent objects in a useful way to the AI?

How do psychologists think about this?
• Object-based vision• Shape perception / categorization– Contours– Axes of symmetry– Convex parts• Reaching / grasping– Tight loop between vision and prehension– Prehension != Recognition
http://naimadgames.com/publications.html

Dynamic Object Representation
Three ways to see an object:• Inherent properties• Volume• Spatial features•Size•Leap-speed•Destructible•Custom behavior X(This is of course in addition to the usual render, collisionand physics models)

Remember Grandfather Minsky: multiple representations
for the same thing, because different representations
are useful for different kinds of problems
http://naimadgames.com/publications.html

Volume• Rough approximation using pathfinding spheres• Spheres projected to AI’s ground-plane at pathfinding time (to become
pathfinding discs)• A perturbation of the smoothed path

http://naimadgames.com/publications.html

http://naimadgames.com/publications.html

Spatial Object Features
Much like “Affordances” (Gibson, Norman, Wright)– An object advertises the things that can be done with / to it– But they must do so in a geometrically precise way in order to be useful

Implementation: “object markers”– Rails or points– Orientation vector indicates when the affordance is active– An object has different properties at different orientations

Object Representation
Volume + Features = How the AI understands shape
Adding rich AI information becomes a fundamental part of themodeling of the object (just like authoring collision andphysics models)
Used for• Explicit behavior– Cornering (corner feature)– Mount-to-uncover (mount feature)– Destroy cover (destructible property)• Pathfinding obstacle-traversal– Vault (vault feature)– Mount (mount feature)– Smash (size property)– Destroy obstacle (destructible property)
http://naimadgames.com/publications.html

Reference Frames
Once we start using it one place, wehave to use it everywhere!
•
•
•
•
•
•
•

Sectors
Firing-positions
Scripting points
Target locations
Last-seen-location
Burst targets
Etc.

Results in a generalized“understanding” of reference
framesAnd like all good things AI, a lot of cool
stuff falls out more or less for free.
http://naimadgames.com/publications.html

Reference Frames
Once we start using it one place, wehave to use it everywhere!
• Sectors• Firing-positions• Scripting points• Target locations• Last-seen-location
世界を行動から解釈すること。
• Burst targets• Etc.

Results in a generalized“understanding” of reference
framesAnd like all good things AI, a lot of cool
stuff falls out more or less for free.
http://naimadgames.com/publications.html

デモカウンターストライク（ガラスを割る）
http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/ぽかぽかアイル―村のAI[記事]
http://www.4gamer.net/games/100/G010022/20110906085/[[資料]] CEDiL http://cedil.cesa.or.jp/search

知性
マッピング
された身体
意識

リンゴ 食べる
イス/座る/動かす
動かす リンゴ/食べる
イス 座る 車精神構造

知性
マッピング
された身体
意識

リンゴ 食べる
イス/座る/動かす
動かす リンゴ/食べる
イス 座る 車精神構造
生化学的/無意識プロセス
何が起こっているか?
我々の気付かない（意識に登らない）
知性のプロセス＝世界の解釈・再構築＝意識から見ると世界は行動可能性で満たされている。

知性
マッピング
された身体
意識

リンゴ 食べる
イス/座る/動かす
動かす リンゴ/食べる
イス 座る 車精神構造
生化学的/無意識プロセス
何が起こっているか?
我々の気付かない（意識に登らない）
知性のプロセス＝世界の解釈・再構築＝意識から見ると世界は行動可能性で満たされているように見える。
＝身体運動によって解釈された世界が見えている。

知性
マッピング
された身体
意識

リンゴ 食べる
イス/座る/動かす
動かす リンゴ/食べる
イス 座る 車精神構造
生化学的/無意識プロセス
何が起こっているか?
我々の気付かない（意識に登らない）知性のプロセス＝世界の解釈・再構築＝意識から見ると世界は行動可能性で満たされているよ
うに見える。
＝身体運動によって解釈された世界が見えている。
＝ＡＩを作る時は、ここを人工的に作らないといけない。

飛ぶ
休む
飛び越える
AI
泳ぐ
座る

歩く

飛ぶ
休む
飛び越える

AI
泳ぐ

座る

歩く

飛ぶ
休む
飛び越える

AI
泳ぐ

座る

歩く

ゲームにおけるアフォーダンスの実装は、AIとオブジェクトのコミュニケーション・モデルとなる。（オブジェクトからAIへ提案）

知性
マッピング
された身体
意識

岩/座る
座る

地面/歩く
歩く
地面
精神構造

川/泳ぐ
泳ぐ

オブジェクトからの提案として実装する。

知性
マッピング
された身体
AI

岩/座る
座る

地面/歩く
歩く
地面
精神構造

川/泳ぐ
泳ぐ

オブジェクトからの提案として実装する。
そして、AIはそこから行動を選択する。

知性
マッピング
された身体
AI

岩/座る
座る

地面/歩く
歩く
地面
精神構造
Behavior (行為)

川/泳ぐ
泳ぐ

ゲームＡＩを作る

知性
身体

世界

ゲームＡＩを作る

世界の表現を通じて、世界と接続する。

知性
身体

世界を解析し表現する。
世界

身体を通じて世界とインタラクションする。

知性
マッピング
された身体
意識

S

S’
精神構造

生化学的/無意識プロセス

S’’

ゲームＡＩを作る

知性
世界の表現を通じて、世界と接続する。
身体
世界を解析し表現する。
世界

身体を通じて世界とインタラクションする。

ゲームＡＩを作る

知性

身体

世界

我々が
身体と思っている精神の中の身体

ゲームＡＩを作る

知性

身体
身体は知性に隷属しない。
身体は知性の中で身体的現実として運動し、世界
知性とインタラクティブに
コミュニケーションする。

我々が身体と思っている
精神の中の
身体

知性
マッピング
された身体
意識

S

S’
精神構造

生化学的/無意識プロセス

S’’

知性
マッピング
された身体

意識

身体意識

S

S’ 精神構造

S’’

身体という境界は意識の形をある程度決定している。

マッピング
された身体

知性

意識

身体意識

S

S’ 精神構造S’’

意識が連続である、という自己の連続性を与えているものは何か？
私が私であるという連続性を与えているものは何か？
(1) 精神活動の持続性(2) 身体からの継続的な束縛条件（眠っている間に身体の意識がない）対象意識・身体意識を超えた
自己意識

知性

意識

身体意識

S

S’ 精神構造S’’

しかし人間は身体意識を超えた意識を持つ＝自己意識

対象意識・身体意識を超えた
自己意識

知性

意識

身体意識

S

S’ 精神構造S’’

自己意識＝実世界から最も遠い存在。
世界を知覚する自身を知覚することができる（大脳皮質）。
自己意識は対象意識・身体意識自身を知覚する。

対象意識・身体意識を超えた
自己意識

知性

意識

身体意識

S’’
自己意識＝実世界から最も遠い存在。しかし中核ではない。
S’ 精神構造付属意識。 S+

世界を知覚する自身を知覚することができる（大脳皮質）。
自己意識は対象意識・身体意識自身を知覚する。
自己意識は抽象的思考を行うことができる。
世界をシミュレーションできる。
自己意識は、自己の連続性を認識する。自己意識は生成する。
身体意識の持続性によって。

対象意識・身体意識を超えた
自己意識

知性

意識

身体意識

S

S’ 精神構造+S’’

対象意識・身体意識を超えた
自己意識

知性

意識

身体意識

S

S’ 精神構造S’’+

認識されたものを、さらに認識する意識。
そこで思考が可能となる。

対象意識・身体意識を超えた
自己意識

S

S

知性

意識 S’’S’

身体意識

S’ 精神構造S’’+

認識されたものを、さらに認識する意識。
そこで思考が可能となる。

対象意識・身体意識を超えた
自己意識

S

S

知性

意識の中に再構成される
世界

意識 S’’S’

身体意識

S’ 精神構造S’’+

認識されたものを、さらに認識する意識。
そこで思考が可能となる。

CERA-CRANIUM ARCHITECTURE

Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards Conscious-like Behavior in Computer Game Characters", in Proceedings of the IEEE
Symposium on Computational Intelligence and Games 2009 (CIG-2009) pp. 217-224. ISBN 978-1-4244-4815-9.

http://www.conscious-robots.com/raul/machine-consciousness/34-machine-consciousness-research/67-cera-cranium.html

Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "CERA-CRANIUM: A Test Bed for Machine Consciousness Research". International Workshop
on Machine Consciousness 2009. Hong Kong. June 2009. Pages 105.

http://www.conscious-robots.com/raul/machine-consciousness/34-machine-consciousness-research/67-cera-cranium.html

まとめ(1)デジタルゲームＡＩは人工知能学の延長ではなくて、
認知科学、精神医学、心理学から全体を再構成した新しい学問である。
(2) 人工知能は他の分野のアイデアの試金石であり、実験を結果をフィードバックすることで、
認知科学、精神医学、心理学とインタラクティブに発展する。

付録：メタＡＩ

ゲームAIの二つの種類キャラクターＡＩ
キャラクターの頭脳（意志決定機構）
ゲームＡＩ

メタＡＩ
ゲーム全体を俯瞰する頭脳メタＡＩの歴史
1980

1990

2000
古典的メタAI

キャラクターＡＩ技術の発展
現代のメタＡＩ

古典的メタAI = レベル調整AI
岩谷徹氏： ファンと一般のユーザーを満足させる方法のひとつは人工知能AIのような考え方です。ププ
レーヤースキルをプログラム側から判断して、難易度を調整していくというものです。これを私はセルフゲームコントロールシステムと呼んで10年以上前から開発に使っています。
－ International Game Designers Panel －http://game.watch.impress.co.jp/docs/20050312/gdc_int.htm

（例）「ゼビウス」 敵出現テーブル巻き戻し
敵0
敵１
敵2
敵3
敵4
敵5

遠藤雅伸氏 あと面白い機能なんですけれど、 ゼビウスには非常に簡単なAIが組み込まれています。「プレイヤーがどれくらいの腕か」というのを判断して、「プレイヤーがどれくらいの腕か」というのを判断して、 出てくる敵が強くなるんです。
強いと思った相手には強い敵が出てきて、 弱いと思った相手には弱い敵が出てきます。 そういっ
たプログラムが組み込まれています。 ゲームの難易度というのは「初心者には難しくて、上級者には簡単だ」ということが、 ひとつの難易度で(調整を)やっていくと起きてしまうので、 その辺を何とか改善したいな、ということでそういったことを始めてみたのですけれど、 お陰で割合にあまり上手くない人でも比較的長くプレイできる、 うまい人でも最後のほうに行くまで結構ドラマチックに楽しめる、 そういった感じになっています。 － ゼビウスセミナー －http://spitfire.client.jp/shooting/xevious2.html

現代のメタAI
より積極的にゲームに干渉する。

メタAI

敵配位

敵スパウニング

ユーザー

ストーリー

レベル
動的生成

Left 4 Dead の例「Counter Strike」の世界的成功
自分たちはなぜ成功したかを徹底的に考察

それは緩急があったからだ。
Counter Strike の「緩急＝ペース」はある程度、偶然に作られたかもしれない。
では、そういったゲームが面白くなる最適なペースを、人工的に常に作り出すことはできないだろうか？

メタAI (=AI Director)によってペースを作る。

適応型動的ペーシング[基本的発想](1) ユーザーがリラックスいている時に、ユーザーの緊張度が一定の敷居を超えるまで敵をぶつけ続ける。
(2) ユーザーの緊張度が一定の緊張度を超えると敵を引き上げる。
(3) リラックスすると敵を出現し始める(（１）へ）。

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)

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

メタAIが作用を行う領域(AAS=Active Area Set)

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

メタAIが作用を行う領域(AAS=Active Area Set)

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

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。

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

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。

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

敵出現領域

前方背後
http://www.valvesoftware.com/publications.html

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

まとめ

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Closing Talk&
Q&A

ありがとうございました！