神戸大学大学院人間発達環境学研究科 数理情報環境論コース

デジタルゲームにおける人工知能の構造と運動
三宅 陽一郎y.m.4160@gmail.com
http://www.facebook.com/youichiro.miyake
twitter: @miyayou
2013.3.11
神戸大学

感謝と自己紹介•

桐生先生、長坂先生、ありがとうございます。

•

１９７５年生まれ 兵庫県芦屋市出身•

自己紹介
2004-2011
AI Programmer (FROM SOFTWARE)
2011-Present Lead AI Researcher (SQUARE ENIX)
2007-Present
2008-Present
2011-Present•

国際ゲーム開発者協会 日本支部 SIG-AI チェア（ IGDA JAPAN SIG-AI)
日本デジタルゲーム学会（DiGRA JAPAN）研究委員
CEDEC （日本ゲームカンファレンス）委員

所属学会

人工知能学会、AAAI, IEEE CIS, ACM, 日本デジタルゲーム学会（DiGRA JAPAN）
情報処理学会 EC研究会 委員→アドバイザー（何もしなかった）
ACM マルティメディア国際学会 委員（何もしなかった）
情報処理学会 AIコンテスト SamurAI Coding 委員 （これから頑張ります）
IEEE WCCI 2014 (Computational Intelligence 国際会議) 委員 （これから頑張ります）
経済産業省 DCEXPO 委員（ちょっと頑張った）学歴

京都大学（数学）

大阪大学（原子核実験物理）

東京大学（エネルギー工学/人工知能）

高エネルギー加速器研究所（半年ぐらい。修士論文）
http://www.facebook.com/youichiro.miyake

Works (2006-2012)
Chrome Hounds (2006)
Demon’s Souls (2009)
PokaPoka Airu Village (2011)
Armored Core V (2012)
AI for Game Titles
Booksゲーム開発者（＝三宅）は何を考えてゲームを作っているか？
• ゲームを作って人のために役立つことが僕たちの使命だ。
• 電気やガスやエスカレーターみたいに、直接役立つって難しいけど、ゲームが美しいビジョンを伝えたり、嫌なことを吸収してあげたりして、人の心の状態を綺麗に保つことで、社会をよくしているのだと信じている。

ゲーム開発者（＝三宅）は何を考えてゲームを作っているか？
• ゲームに命を吹き込みたい。
• エンジニアとしてはゲームに命を吹き込む方
法をクリエーターに提供したい。
• AIエンジニアとしては、キャラクターに命を吹き込みたい。
ということで、今回は、キャラクターAIに命を吹き込む技術、ゲームに命を吹き込む技術を解説して行きます。

今日の内容
第一章
ＡＩはどのように世界を結びつくか？
第二章
エージェントモデル
第三章
行動表現と世界表現の双対性

第一章
ＡＩはどのように世界を結びつくか？

テーマ：人工知能はどのように世界と結びつくか？

世界知能テーマ：人工知能はどのように世界と結びつくか？
さまざまな次元で結びついてる。
（身体、心、精神、まだ知られていないもの）

世界

知能テーマ：人工知能はどのように世界と結びつくか？
むしろ関係の集積が存在を作っている。

世界知能

知能と世界の結び付きはいつできたんだろう？

• 生命は何万年という進化の中で、世界の中で生まれてきた。

• 生命はむしろ孤立しているのではなくて、そも
そも世界との結びつきの上で成立している。
• 高度から低次までさまざまな結びつきがある。

知能と世界の結び付きはいつできたんだろう？
• 生命は何万年という進化の中で、世界の中で生まれてきた。
• 生命はむしろ孤立しているのではなくて、そも
そも世界との結びつきの上で成立している。
• 高度から低次までさまざまな結びつきがある。

人工知能はどうだろうか？
人工知能は世界とどのような結びつきを獲得しているだろうか？

知能と世界の結びつきのあり方を探求するのも人工知能の重要なテーマ

人工知能初期の研究
将棋世界＝ルールの完全に定められた世界＆時間の止まった世界
世界

知能初期のゲームＡＩの研究(1970-)
世界をボードゲーム（チェス、囲碁、将棋）に見立てて、人工知能を探求する。
将棋世界＝ルールの完全に定められた世界
閉じた問題。フレームの回避。
＆時間の止まった世界
世界
完全にロジカルな問題 ＝純粋なアルゴリズムの探究

人工知能から情報科学の課題へ移行（アルゴリズムの探究）
知能

問題の表現を問い直すことはない。

一般化ゲームＡＩの探究(General Game Playing)• なぜ一つのゲームだけなのか？
• ゲームのルールを明示的に理解できないＡＩ
なのではないか。

• ゲームのルール自体を理解できるＡＩを作る
べきではないのか？
• そうすれば、いろいろなゲームを討てるＡＩが作れるのではないか。

ゲームごとのＡＩ
ＡＩ
１

ゲーム
１

ＡＩ
２

ゲーム
２

ＡＩ
２

ゲーム
３

どんなゲームにおけるＡＩ（General Game Playing）

ＡＩ

ゲーム１
表現

ゲーム
１

ゲーム２
表現

ゲーム
２

ゲーム３
表現

ゲーム
３

そのためには？

いろいろなゲーム自身 （＝ルール、ステージ）を汎用的に記述
して、ＡＩに理解させてやらなければならない。
ゲームを定義する。
Encoding and generating videogame mechanics
http://www.kmjn.org/notes/generating_mechanics_bibliography.html

General Game Playing
チェスのプログラムはチェスしかプレイできない。
将棋のプログラムは将棋しかプレイできない。

どんなゲームもプレイできるＡＩ（＝ゲームを超えたＡＩ）を作ろう。

Ludi システム

Cameron Browne & Frederic Maire (2010). Evolutionary game design. IEEE
Transactions on Computational Intelligence and AI in Games 2(1): 1-16.

Ludi システム

Cameron Browne & Frederic Maire (2010). Evolutionary game design. IEEE
Transactions on Computational Intelligence and AI in Games 2(1): 1-16.

Ludi システム

Cameron Browne & Frederic Maire (2010). Evolutionary game design. IEEE
Transactions on Computational Intelligence and AI in Games 2(1): 1-16.

ゲームそのものを進化させる

素材から新しいゲームを生成する。

Cameron Browne & Frederic Maire (2010). Evolutionary game design. IEEE
Transactions on Computational Intelligence and AI in Games 2(1): 1-16.

ゲーム自体を表現する

Barney Pell (1992). METAGAME in symmetric chess-like games.In Heuristic
Programming in Artificial Intelligence 3 – The Third Computer Olympiad, Ellis Horwood.

新しいチェスのゲーム

Barney Pell (1992). METAGAME in symmetric chess-like games.In Heuristic
Programming in Artificial Intelligence 3 – The Third Computer Olympiad, Ellis Horwood.

新しいパズルゲーム

Aam M. Smith & Michael Mateas (2010). Variations Forever: Flexibly generating rulesets from asculptable design space of mini-games. In Proceedings of the 2010 IEEE Conference on
Computational Intelligence and Games, pp. 273-280.

Julian Togelius & Jürgen Schmidhuber (2008). An experiment in automatic game design.
In Proceedings of the 2008 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games, pp. 111-118.

将棋• どのように運動が知覚と世界を形成していくか。

知能（棋士）
知識
表現

行動
表現

将棋世界
＝盤面＊ルール

http://userdisk.webry.biglobe.ne.jp/005/038/27/5/todai8_001.jpg

将棋• どのように運動が知覚と世界を形成していくか。

知能（駒）
知識
表現

行動
表現

将棋世界
＝盤面＊ルール

http://yamagata6.blog118.fc2.com/blog-entry-316.html

http://japan5374.seesaa.net/article/39641352.html

世界内、世界外• 騎士 ＝ 世界外 ＝ 世界を俯瞰する• 駒＝世界内 ＝ 世界を体験する。

スーパーマリオAIコンテスト(1) 国際学会併設のＡＩコンテスト※最近、海外ではデジタルゲームにおける人工知能技術の研究が盛んになっており、大きな大会では、論文発表と並行してコンテストが行われる場合が多い。ほとんどは、大学の研究室やゲーム企業などからエントリーされる。

(2) 毎年、恒例化
http://www.marioai.org/(3) 目的： デジタルゲームの題材を提供する＝研究を実際のゲームに結びつける＝デモンストレーション、産業へアピール

競技設定(1) Infinite Mario によって、ステージは自動生
成(2) マリオは決められた周囲の環境の情報を取って来ることができる。

Mario AI Competition@ ICE-GIC 2009
Sergey Karakovskiy and Julian Togelius
http://julian.togelius.com/mariocompetition2009/GIC2009Competition.pdf

優勝作品： Robin Baumgarten (2K Games)
アイデア•スーパーマリオの全ての敵の挙動を解析して数式に落しておく。
•数式に基づいて、常に次の環境（世界）の状態を予測する。
•各ノードの適合値を予測に基づいて計算する。
•A*のヒューリスティック関数： 目的の場所までにかかる時間•穴に落ちたり、ダメージを食らったりするケースはペナルティを加える。
•コイン、敵撃墜、パワーアップはとりあえず今のところ無視。
Mario AI Competition@ ICE-GIC 2009
Sergey Karakovskiy and Julian Togelius
http://julian.togelius.com/mariocompetition2009/GIC2009Competition.pdf

A* アルゴリズム• Best-First Search アルゴリズム• ゴールまでの残りコストを推定するヒューリスティック関
数• オープンノード群を保持する(最初はスタートノードだけ)• オープンセットが空でない間- オープンセットの中でトータル推定コストが最も低いノードをピックアップ

する- ノード＝ゴールになれば、その経路が求めるべき経路。
- 子ノードをオープンセットに追加（もし既存のノードでも、経路推定がよりよければ、入れ替える）• ヒューリスティック関数が適切ならば、正解を求めることができる。（ヒューリスティック関数は実際より下に見積もるものを取ることが大切）
Mario AI Competition@ ICE-GIC 2009
Sergey Karakovskiy and Julian Togelius
http://julian.togelius.com/mariocompetition2009/GIC2009Competition.pdf

ネットワーク上のグラフ検索法
ダイクストラ法
各ノードの評価距離＝出発点からの経路

V

P

Q

W
R

X

S

A

O

B
3

7
N

F

6

Ｓ

3
E

M
4
L

4
2
K

2

H

C

5

U

5

5

D

Y

T

3 G
3
2
3

Ｇ

Z

J

J

L

C

D

E

I
F

3

G
B

出発点（Ｓ）を中心に、最も短い経路を形成して行く。Gにたどり着いたら終了。

ネットワーク上のグラフ検索法
ダイクストラ法
各ノードの評価距離＝出発点からの経路

V

P

Q

W
R

X

S

A

O

B
3

7
N

F

6

Ｓ

3
E

M
4
L

4
2
K

2

H

C

5

U

5

5

D

Y

T

3 G
3
2
3

Ｇ

Z

J

J

L

C

D

E

I
F

3

G
B

出発点（Ｓ）を中心に、最も短い経路を形成して行く。Gにたどり着いたら終了。

ネットワーク上のグラフ検索法
A*法
ゴール地点がわかっている場合、現在のノードとゴールとの推定距離（ヒューリスティック距離）を想定して、トータル距離を取り、それが最少のノードを探索して行く。
各ノードの評価距離＝出発点からの経路＋ヒューリスティック距離

V
P

Q

W
R

X

S
A

O

B
3

7
N

F

6

Ｓ

3
E

M
4
L

4

C

3
5

2
K

T

3 G
2

2

3

H
U

5
5

D
3
J

Ｇ

Z

I

Y
ヒューリスティック距離(普通ユークリッド距離を取る)

5+10.5G
3+14.2
B

6+8.4
H3+13.8C

出発点（Ｓ）を中心に、そのノードまでの最も短い経路を形成して行く。Gにたどり着いたら終了。

ネットワーク上のグラフ検索法
A*法
ゴール地点がわかっている場合、現在のノードとゴールとの推定距離（ヒューリスティック距離）を想定して、トータル距離を取り、それが最少のノードを探索して行く。
各ノードの評価距離＝出発点からの経路＋ヒューリスティック距離

V
P

Q

W
R

X

S
A

O

B
3

7
N

F

6

Ｓ

3
E

M
4
L

4

C

3
5

2
K

T

3 G
2

2

3

H
U

5
5

D
3
J

Ｇ

Z

I

Y
ヒューリスティック距離(普通ユークリッド距離を取る)

5+10.5G
3+14.2
B

6+8.4
H3+13.8C

出発点（Ｓ）を中心に、そのノードまでの最も短い経路を形成して行く。Gにたどり着いたら終了。

ゴールは常に画面右端。

Mario AI Competition@ ICE-GIC 2009
Sergey Karakovskiy and Julian Togelius
http://julian.togelius.com/mariocompetition2009/GIC2009Competition.pdf

Mario AI Competition@ ICE-GIC 2009
Sergey Karakovskiy and Julian Togelius
http://julian.togelius.com/mariocompetition2009/GIC2009Competition.pdf

Mario AI Competition@ ICE-GIC 2009
Sergey Karakovskiy and Julian Togelius
http://julian.togelius.com/mariocompetition2009/GIC2009Competition.pdf

モーションプランニング

Mario AI Competition@ ICE-GIC 2009
Sergey Karakovskiy and Julian Togelius
http://julian.togelius.com/mariocompetition2009/GIC2009Competition.pdf

Mario AI Competition@ ICE-GIC 2009
Sergey Karakovskiy and Julian Togelius
http://julian.togelius.com/mariocompetition2009/GIC2009Competition.pdf

Mario AI Competition@ ICE-GIC 2009
Sergey Karakovskiy and Julian Togelius
http://julian.togelius.com/mariocompetition2009/GIC2009Competition.pdf

Mario AI Competition@ ICE-GIC 2009
Sergey Karakovskiy and Julian Togelius
http://julian.togelius.com/mariocompetition2009/GIC2009Competition.pdf

ヒューリスティック関数• ゴールまで辿り着くまでの時間は速度と加速度から計算する。
• 障害物がない場合、最大加速は以下の式。

Mario AI Competition@ ICE-GIC 2009
Sergey Karakovskiy and Julian Togelius
http://julian.togelius.com/mariocompetition2009/GIC2009Competition.pdf

ステージで起こるイベントとの同期• ２フレームごとに更新• オブジェクトと敵の位置をノードに反映

Mario AI Competition@ ICE-GIC 2009
Sergey Karakovskiy and Julian Togelius
http://julian.togelius.com/mariocompetition2009/GIC2009Competition.pdf

まとめ(1) ステージの変化を予測する。
(2) マリオ自身の動きをシミュレートできる。
(3) A*検索を使う。（目標は右端）(4) 経路だけでなくマリオの動きと共にアクション
プランを作る（モーションプランニング）(5) 敵の重みをA*検索のノードに加える。
(6) ２フレームごとにパス検索をリプラ二ングする。

http://www.youtube.com/watch?v=DlkMs4ZHHr8

人工知能とゲームの新しい関係
知能

ゲーム

ゲームと知能を明確に分けましょう。人間がゲームを理解してＡＩを記述するのではなく、ＡＩにゲームを理解させて問題を解かせましょう。

人工知能と世界の新しい関係
知能

環境世界

環境と知能を明確に分けましょう。人間が環境を理解してＡＩを記述するのではなく、ＡＩに環境を理解させて問題を解かせましょう。

知識表現

思考部分
いろいろな
コードの混在知識表現部分デモ（Halo2）







Genre：SciFi-FPS
Developer： BUNGIE Studio
Publisher : Microsoft
Hardware: Xbox, Windows, Mac
Year： 2004
Halo AI Retrospective: 8 Years of Work on 30 Seconds of Fun
Author: Damian Isla (AI Engineering Lead)
http://www.bungie.net/Inside/publications.aspx

Demo

Halo AI Retrospective: 8 Years of Work on 30 Seconds of Fun
Author: Damian Isla (AI Engineering Lead)
http://www.bungie.net/Inside/publications.aspx

知性を豊かにするには？
知識表現・世界表現の技術

世界の情報をより深くマルチな時間・空間スケールで集める。
＝根本的にインフォメーション・フローを太く大きな流れにする。

それも必要だけど、思考＝推論は情報を抽出する機能。

思考を複雑にする？

知性を豊かにするには、どうすればいいだろう？

知識表現・世界表現
WORLD
仮想世界の知性＝人工知能

人工知能は生物のように世界をそのまま認識・解釈できるだろうか？

知識表現
（KR）

WORLD

仮想世界の知性＝人工知能

AIが世界(物・事・空間など)を解釈できるように、世界をうまく情報表現する＝ 知識表現 (KR、Knowledge Representation)

知識表現 (F.E.A.R.(2004年)における例)
統一事実表現（WMF, Working Memory Fact）

In F.E.A.R.

値
情報の信頼度

Jeff Orkin, "Three States and a Plan: The A.I. Of F.E.A.R(GDC2006)(Document,PPT,Movie)", 2006 http://www.jorkin.com/gdc2006_orkin_jeff_fear.zip知識表現 (F.E.A.R.(2004年)における例)
統一事実表現（WMF, Working Memory Fact）

In F.E.A.R.

知識表現
知識表現の多様さは知性（AI）に柔軟性を与え、その豊富さは高い知性を作る足場を与える。

すべてを表現して持っておく必要はない。
AIが必要とする知識表現を持っておけばおくほどよい。

同じ物、同じマップに対しても複数の表現を持てば持つほどよい。

「物（オブジェクト）」の数ではない。AIが解釈するべき事実の数だけある。

知識表現はいくつあるのだろう？

いろいろな知識表現
依存グラフ

意味ネットワーク

ルールベース表現

世界表現

敵表現リスト

事実表現（信頼度表現）

Griesemer,J, "The Illusion of Intelligence: The Integration of AI and Level Design in Halo", 2002
http://www.bungie.net/images/Inside/publications/presentations/publicationsdes/design/gdc02_jaime_griesemer.pdf

Oct.8, 2011

世界表現（知識表現の一つ）
マップ全体に関わる知識表現（ウェイポイント、ナビメッシュを基本とする表現）
World Representation （WR）
Location-based Information System ともいう。

（例） ８方向の可視距離の各ポイントに埋め込まれたウェイポイント群 (Killzone)
Straatman, R., Beij, A., Sterren, W.V.D., "Killzone's AI : Dynamic Procedural Combat Tactics", 2005
http://www.cgf-ai.com/docs/straatman_remco_killzone_ai.pdf

Character Navigation
Moving Character in the Environment







Genre：FPS
Developer： TURTLEROCK STUDIO
Publisher :Hardware: PC
Year：知識表現・世界表現
知識表現
世界表現

いろいろな世界表現
敵配位マップ
LOS マップ

Left 4 Dead

Damian Isla,"Building a Better Battle: HALO 3 AI Objectives",
http://www.bungie.net/inside/publications.aspx

テリトリー表現

Killzone

Halo2

Tactical Point System

戦術マップクラスタリング

ナビメッシュ-ウェイポイント
階層表現

Halo

Killzone2

Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment
Oct.8, 2011
Conference , http://www.valvesoftware.com/publications.html

Assassin’s Creed
Alex J. Champandard, Remco Straatman, Tim Verweij, "On the AI Strategy for KILLZONE 2's Bots”
65
http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/

テーマ：人工知能はどのように世界と結びつくか？
さまざまな次元で結びついてる。
（身体、心、精神、まだ知られていないもの）

世界

知能テーマ：人工知能はどのように世界と結びつくか？
さまざまな次元で結びついてる。
（身体、心、精神、まだ知られていないもの）
知能が世界を理解することで結びついている。
世界

知能

まとめ
(1) ＡＩが世界を分離する。
(2) ＡＩが世界を理解する。
(3) 知識表現、世界表現、アフォーダンス。

今日の内容
第一章
ＡＩはどのように世界を結びつくか？
第二章
エージェントモデル
第三章
行動表現と世界表現の双対性

第２章
エージェントモデル

古典的ＡＩ

ロボティクスリアルタイム
ゲームＡＩ

古典的ＡＩ

ロボティクスエージェント・アーキテクチャ

知識表現・世界表現

リアルタイム
ゲームＡＩ

ロボティクスとゲームＡＩの共通点• リアルタイムＡＩであること。
• 外界を認識する必要があること。

実時間（リアルタイム）で動作するAIとはどんなものか。
- ゲームのリアルタイム ＝1/30, 1/60 （秒）で一つの処理をまわす- ロボット＝本当のリアルタイム（モーター処理、ステップ処理、物理系」）

運動と知覚• どのように運動が知覚と世界を形成していくか。
情報空間

知能

世界
情報空間

運動と知覚• どのように運動が知覚と世界を形成していくか。

知能

インフォメーション・フロー

世界

運動と知覚• どのように運動が知覚と世界を形成していくか。

知能

インフォメーション・フロー

インフォメーション・フロー
世界＝ 知能と世界の間の情報のやりとりから知能を捉える。

運動と知覚• どのように運動が知覚と世界を形成していくか。

知能

センサー＝
世界の情報を得る

インフォメーション・フロー

世界

エフェクター＝
世界に対するアクション

運動と知覚• どのように運動が知覚と世界を形成していくか。
知能

センサー＝
世界の情報を得る

インフォメーション・フロー

エフェクター＝
世界に対するアクション

世界

エージェント・アーキテクチャ

運動と知覚• どのように運動が知覚と世界を形成していくか。

知能

エフェクター＝
センサー＝
行動すると同時に世界からフィードバックを得ている。
世界に対するアクション
世界の情報を得る

世界

運動と知覚• どのように運動が知覚と世界を形成していくか。

知能

エフェクター＝
センサー＝
行動すると同時に世界からフィードバックを得ている。
世界に対するアクション
世界の情報を得る

インフォメーション・フロー
世界＝ 知能と世界の間の情報のやりとりから知能を捉える。
＝ エフェクターとセンサーはつながっている。
＝ アクションとセンシングは同時に考える。

C4 Architecture

MIT Media Lab.
Synthetic Characters Group
Researching Virtual Pet in Digital World.

D. Isla, R. Burke, M. Downie, B. Blumberg (2001).,“A Layered Brain Architecture for Synthetic Creatures”, http://characters.media.mit.edu/Papers/ijcai01.pdf

黎明期（GDC2001
黎明期）（GDC2001）

C4 Architecture

黎明期（GDC2001）

世界と知性を明確に区別しよう。
センサーとエフェクター（身体）をまじめの構築しよう。
記憶のメカニズムを導入しよう。
作り変えやすいように、モジュールの組み合わせで知性を作ろう。

MIT Media Lab.
Synthetic Characters Group
Researching Virtual Pet in Digital World.

D. Isla, R. Burke, M. Downie, B. Blumberg (2001).,“A Layered Brain Architecture for Synthetic Creatures”, http://characters.media.mit.edu/Papers/ijcai01.pdf

Halo Agent Architecture







Genre：SciFi-FPS
Developer： BUNGIE Studio
Publisher : Microsoft
Hardware: Xbox, Windows, Mac
Year： 2002
Jaime Griesemer(GDC 2002),The Illusion of Intelligence: The Integration of AI and Level Design in Halo
http://www.bungie.net/Inside/publications.aspx

F.E.A.R Agent ArchitectureWorld
Sensors
WorkingMemoryTargeting
Planner
Navigation







Genre：Horror FPS
Developer： Monolith Production
Publisher : SIERRA
Hardware: Windows
Year： 2004

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

Blackboard

人工知能の世界とのインターフェース• センシング

運動と知覚• どのように運動が知覚と世界を形成していくか。

知能

エフェクター＝
世界に対するアクション

センサー＝世界の情報を得る

世界人工知能の世界とのインターフェース• センシングとアクションの組み合わせアクティブ・ソナー、パッシブ・ソナー
自ら音波を出して、その反射から海底の様子を知る。

センサーを最大感度にして、潜水艦に来る音波に耳を澄ます。

運動と知覚• どのように運動が知覚と世界を形成していくか。

知能

エフェクター＝
世界に対するアクション

センサー＝世界の情報を得る

世界

運動と知覚• どのように運動が知覚と世界を形成していくか。

知能

認識
センサー＝
世界の情報を得る

世界

エフェクター＝
世界に対するアクション

運動と知覚運動すると同時に知覚している。
それがインフォメーションフローの本質。
解釈 ＝ あるアクションとあるセンシングの対応として捉えること。

認識（学習）

運動と知覚運動すると同時に知覚している。
それがインフォメーションフローの本質。
解釈
結果
予想
行為
認識（学習）

運動と知覚運動すると同時に知覚している。
それがインフォメーションフローの本質。
解釈
結果
このギャップがなくなるようにする。
予想
行為
認識（学習）
行為と同時にセンサーが身構えている。

センシングとアクション• インフォメーション・フローの上ですべては繋がっている。
• 行動すること＝同時に情報取得。
• 行動しようとすることは、得るべき情報セットに感度を張ることでもある。
• センシングとアクションの間に思考がある。

[例] キャラクターの運動

[例]キャラクターの運動

[例] キャラクターの当たりモデル
当たりモデル[例] キャラクターの当たりモデル

[例] キャラクターの当たりモデル
当たりモデル＝世界とのインタラクションを実現する簡易モデル

[例] キャラクターの当たりモデル
当たりモデル＝世界とのインタラクションを実現する簡易モデル＝ 世界からのセンシングを得る仕組みでもある。

主観的知を形成する• 自分の運動可能性から環境に対する認識を形成する。

行動を環境と身体の関係性の上で記述する。

運動（例） 飛んでいるときと、歩いているとき、休んでいる時と、可能なアクションの種類は違う。
（運動可能性）（例） 一つのアクションでも、周囲の状況によって結果が違う。
（効果の可能性）

運動の形式
前提条件（Precondition）

行為の定義（Action）

効果(Effect)

F.E.A.R Agent Architecture 発展期(GDC2004)
World
Sensors
WorkingMemoryTargeting
Planner
Navigation







Genre：Horror FPS
Developer： Monolith Production
Publisher : SIERRA
Hardware: Windows
Year： 2004

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

Blackboard

F.E.A.R Agent Architecture

発展期(GDC2004)

World
Sensors
WorkingMemoryTargeting
Planner
C4アーキテクチャの設計に則り作ろう。
意志決定にプランニングを導入しよう。
Navigation
ワーキングメモリをまじめに作ろう。







Genre：Horror FPS
Developer： Monolith Production
Publisher : SIERRA
Hardware: Windows
Year： 2004

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

Blackboard

F.E.A.R のＣＯＭの感覚（センサー）
センサー ＝ 五感からの情報、及び、五感から得られるはずの情報を模擬する機能

センサー
世界

知識表現

SensorNodeCombat
SensorSeeEnemy

事実形式

PassTarget
CoverNode

レイキャスト（視線チェック）、パス検索など重たい処理からなる関数
SensorNodeCombat 隠れる、或いは、隠れながら攻撃できる場所を探す。
SensorSeeEnemy
敵が見えるかチェック
PassTarget
戦術ポイントまでのパスを見つけ、かつそのパスが敵から安全であることをチェックする。
CoverNode
隠れることができるノード

統一事実記述形式
キャラクター

オブジェクト

任務

事件

パス

欲求

ノード

全て以下の形式（フォーマット）で記述する。
統一事実記述形式
場所方向
感覚
オブジェクト
情報取得時刻場所 (位置、信頼度)
方向（方向、信頼度）
感覚のレベル（感覚の種類、信頼度）
オブジェクト（ハンドル、信頼度）
情報取得時刻未公開

全部で本当は１６個の属性がある

107

自分の記憶領域に認識した事実を蓄積する
Worlking Memory

108F.E.A.R AI 全体設計図
時間の流れ
思考の流れ

人工知能
知識表現

意思決定

世界 sensor

ゴール

プラナー
act
ion

統一事実
記述形式

act
ion

effecter 世界

act
ion

プラン
ターゲット

シンボル

武器選択

パス検索

動作選択

Blackboard
統一事実
記述形式履歴シンボル
エージェントたちの行動履歴

エージェントたちの行動予定

Working Memory
エージェントごとに別
記憶の流れ

全てのエージェントで共通

F.E.A.R AI 設計図
109プランニングのための知識
エージェントの認識する世界をもっとシンプルに表現したい
２０個のシンボルで世界を集約して表現する

シンボル
kSymbol_AtNode
どのノードにいるか

kSymbol_
WeaponArmed
武装しているか

kSymbol_TargetIs
AimingAtMe
どのノードにいるか

どんなタイプのノードにいるか

kSymbol_
WeaponLoaded
装填されているかkSymbol_
RidingVehicle
乗り物に乗っているか

kSymbol_Target
IsSuppressed
威嚇されているかkSymbol_AtNodeTypekSymbol_
UsingObject
オブジェクトを使っているか？

kSymbol_
TargetIsDead
死んでいるか

各エージェントについて（Agent-centric）
上記のシンボルは、対象とするエージェントについての情報。
110

kTargetIsDead = ture
この兵士Ａは死んだ

シンボル

kTargetAtme = ture
この兵士Ｂは自分を狙っている

kWeaponIsLoaded = false
私Ｃの武器は装填済みでない

111

F.E.A.R.のプランニング②
シンボルによる連鎖プランニング
プランニング
条件なし

武器を拾う
武器を
持っている

武器を
持っている

装填する
武器が装填
されている

武器が装填
されている

攻撃

プラナー

ターゲットＡが死んでいるターゲットＡが死んでいるプランニングF.E.A.R Agent Architecture 発展期
World
Sensors
WorkingMemoryTargeting
Planner
C4アーキテクチャの設計に則り作ろう。
意志決定にプランニングを導入しよう。
Navigation
ワーキングメモリをまじめに作ろう。







Genre：Horror FPS
Developer： Monolith Production
Publisher : SIERRA
Hardware: Windows
Year： 2004

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

Blackboard

Jeff Orkin と僕 @グラナダ

Killzone 2 AI (マルチプレイヤーモード)
On the AI Strategy for KILLZONE 2′s Multiplayer Bots
http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/(1) Killzone 2 のAI思考(2) Killzone 2 のマップ自動解析

Killzone 2 Screen

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

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

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

Killzone2 AI
集団のＡＩのコントロールの仕方を考える

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

Killzone2 AI

防衛、前進など戦術を指示
戦術の成功・失敗を報告（フィードバック）

ターゲット指示

指示の再発行要求
移動地点を指示
戦況を報告（フィードバック）

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

各ＡＩのアーキテクチャ

HTN Planner

On the AI Strategy for KILLZONE 2′s Multiplayer Bots
http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/HTN (Hierarchical Task Network)

On the AI Strategy for KILLZONE 2′s Multiplayer Bots
http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/HTN (Hierarchical Task Network)
Domain

MethodMethodMethodBranchBranchBranchBranchPrecondition

Precondition

Precondition

Precondition

Precondition

Task

Task

Task

Task

Task

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

今日の内容
第一章
ＡＩはどのように世界を結びつくか？
第二章
エージェントモデル
第三章
行動表現と世界表現の双対性

第三章
行動表現と世界表現の双対性

世界の表現の双対性- アフォーダンス ＝ 環境（物）の側に情報を埋め込む。
- 行動表現＝ 行動の側に情報を埋め込む。

知識表現
静的属性
-緑と黒のしましま。
- 丸い。
- つやつや。
- おいしそう。

エージェントアフォーダンス-転がすことができる。
- 投げることができる。
-食べることができる。

世界の表現の双対性- アフォーダンス ＝ 環境（物）の側に情報を埋め込む。
- 行動表現＝ 行動の側に情報を埋め込む。

知識表現

知識表現

エージェント
知識表現

http://www.123rf.com/photo_10039937_foggy-forest-at-the-morning-at-autumn.html

世界の表現の双対性- アフォーダンス ＝ 環境（物）の側に情報を埋め込む。
- 行動表現＝ 行動の側に情報を埋め込む。

知識表現

AIから見えている世界
知識表現

エージェント
知識表現

http://www.123rf.com/photo_10039937_foggy-forest-at-the-morning-at-autumn.html

世界そのもの世界の表現の双対性- アフォーダンス ＝ 環境（物）の側に情報を埋め込む。
- 行動表現＝ 行動の側に情報を埋め込む。

行動表現
行動条件
- 行動開始条件- 性質- 時間- アニメーション
エージェント

行動表現- 投げる。

世界の表現の双対性- アフォーダンス ＝ 環境（物）の側に情報を埋め込む。
- 行動表現＝ 行動の側に情報を埋め込む。

行動表現

行動表現

行動表現
エージェント
行動表現

世界の表現の双対性- アフォーダンス ＝ 環境（物）の側に情報を埋め込む。
- 行動表現＝ 行動の側に情報を埋め込む。

行動表現
世界そのもの
行動表現

行動表現
エージェント
行動表現

AIから行動可能な世界

世界の表現の双対性- アフォーダンス ＝ 環境（物）の側に情報を埋め込む。
- 行動表現＝ 行動の側に情報を埋め込む。

知識表現

AIから見えている世界
知識表現

エージェント
知識表現

http://www.123rf.com/photo_10039937_foggy-forest-at-the-morning-at-autumn.html

世界そのもの

運動と知覚• どのように運動が知覚と世界を形成していくか。

知能

知識
表現

行動
表現

世界

運動と知覚知識表現は環境・オブジェクトの中に行動の情報を持ち、行動表現はアクションの中に世界の情報を持つ。

知能

知識
表現

行動
表現

世界

環境に対立するものとしての知性• 知性は独立した自律系• 環境を制覇するためにある。

環境の中の知性という考え方•生物は環境の中から生まれて来た、ということは、
生物は環境の一部として運動している。
•大局的な複雑系（＝環境）の中の局所的適応系（＝知性）として捉える。
•アージ理論二つの情報の起源
行為 ： 知性世界
知性（行きっぱなしの行為はない）
世界 ： 世界
知性
世界（世界に還元されない判断はない）

知能を起点に知性を作る
知識表現は環境・オブジェクトの中に行動の情報を持ち、行動表現はアクションの中に世界の情報を持つ。

知能

知識
表現

行動
表現

世界

世界を起点に知能を作る
知識表現は環境・オブジェクトの中に行動の情報を持ち、行動表現はアクションの中に世界の情報を持つ。

知能

知識
表現

行動
表現

世界

世界を起点に知能を作る
知識表現は環境・オブジェクトの中に行動の情報を持ち、行動表現はアクションの中に世界の情報を持つ。

知能

知識
表現

行動
表現

世界

二つの極からせめぎ合う。
お互いがお互いの調和の中に引き込もうとする。

知能

知識
表現

行動
表現

世界

二つの極からせめぎ合う。
お互いがお互いの調和の中に引き込もうとする。

知能

知識
表現

行動
表現

世界

世界と知能のコミュニケーション

まとめ
第一章
人工知能と世界の結びつきは多様である。
第二章
エージェントアーキテクチャによる世界と人工知能の分離と新しい結びつき
第三章
行動表現と世界表現の対極からの結びつき