28. 3 第二次AIブーム(1980年代)
IF (A) then B
IF (C) then D
IF (E) then F
IF (G) then H
IF ( I ) then J
シンボルによる人工知能
(記号主義)
ニューラルネットによる人工知能
(コネクショニズム)
ルールベース
新しい学習法=
逆伝搬法
93. Deep Q-Learning
• https://becominghuman.ai/lets-build-an-atari-ai-part-1-dqn-
df57e8ff3b26
Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves,
Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, Martin Riedmiller (DeepMind Technologies)
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
http://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf
画面を入力
操作はあらかじめ教える
スコアによる強化学習
https://becominghuman.ai/lets-build-an-atari-ai-part-1-dqn-df57e8ff3b26
95. 学習過程解析
Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves,
Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, Martin Riedmiller (DeepMind Technologies)
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
http://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf
https://www.youtube.com/watch?v=5WXVJ1A0k6Q
96. • Pπ ロールアウトポリシー(ロールアウトで討つ手を決め
る。Pπ(a|s) sという状態でaを討つ確率)
• Pσ Supervised Learning Network プロの討つ手からその
手を討つ確率を決める。Pσ(a|s)sという状態でaを討つ確
率。
• Pρ 強化学習ネットワーク。Pρ(学習済み)に初期化。
• Vθ(s’) 局面の状態 S’ を見たときに、勝敗の確率を予測
する関数。つまり、勝つか、負けるかを返します。
Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html
https://deepmind.com/research/alphago/
97. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html
https://deepmind.com/research/alphago/
135. メタAI Left 4 Dead の事例
Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and
Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html
今回は Left 4 Dead の事例を見てみる。
136. 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
ユーザーの緊張度
実際の敵出現数
計算によって
求められた
理想的な敵出現数
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いく。
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。
Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html
より具体的なアルゴリズム
137. 安全な領域までの道のり(Flow Distance)
メタAIはプレイヤー群の経路を
トレースし予測する。
- どこへ来るか
- どこが背面になるか
- どこに向かうか
Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html
139. 敵出現領域
背後 前方
Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford.
http://www.valvesoftware.com/publications.html
前方と背後のプレイヤー群から見えてない部屋に、
モンスターを発生させる。
140. FarCry 4 の事例
Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay
http://archives.nucl.ai/recording/far-crys-ai-a-manifesto-for-systemic-gameplay/
141. FarCry 4 の事例
Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay
http://archives.nucl.ai/recording/far-crys-ai-a-manifesto-for-systemic-gameplay/
142. FarCry 4 の事例
Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay
http://archives.nucl.ai/recording/far-crys-ai-a-manifesto-for-systemic-gameplay/
143. FarCry 4 の事例
Julien Varnier, Far Cry's AI: A Manifesto for Systemic Gameplay
http://archives.nucl.ai/recording/far-crys-ai-a-manifesto-for-systemic-gameplay/
198. デカルトの著作
1618年『音楽提要』Compendium Musicae 公刊はデカルトの死後(1650年)である。
1628年『精神指導の規則』Regulae ad directionem ingenii
未完の著作。デカルトの死後(1651年)公刊される。
1633年『世界論』Le Monde ガリレオと同じく地動説を事実上認める内容を含んでい
たため、実際には公刊取り止めとなる。デカルトの死後(1664年)公刊される。
1637年『みずからの理性を正しく導き、もろもろの学問において真理を探究するため
の方法についての序説およびこの方法の試論(屈折光学・気象学・幾何学)』
Discours de la méthode pour bien conduire sa raison, et chercher la verité dans les
sciences(La Dioptrique,Les Météores,La Géométrie)
試論(屈折光学・気象学・幾何学)を除いて序説単体で読まれるときは、『方法序説』
Discours de la méthode と略す。
1641年『省察』Meditationes de prima philosophia
1644年『哲学の原理』Principia philosophiae
1648年『人間論』Traité de l'homme 公刊はデカルトの死後(1664年)である。
1649年『情念論』Les passions de l'ame
https://ja.wikipedia.org/wiki/ルネ・デカルト
252. Age of Empires III における地形自動生成
西川善司, 「3DゲームファンのためのAGE OF EMPIRESエンジン講座(後編)こだわりの影生成と算術合成
されるディテール、次回作はXbox2?」, GAME Watch, 2005
253. 植物自動生成
Since 1968 A. Lindenmayer
L-system 文法規則
構成要素 F,+,-,[,]
規則 F-> F[-F]F[+F][F]
F
0世代 1世代
F[-F]F[+F][F]
2世代 3世代 4世代 5世代
Simulating plant growth by Marco Grubert http://www.acm.org/crossroads/xrds8-2/plantsim.html
254. The Sketch L-System:
Global Control of Tree Modeling Using Free-form Strokes
Takashi Ijiri, Shigeru Owada, Takeo Igarashi.
The Sketch L-System:
Global Control of Tree Modeling Using Free-form Strokes
http://www-ui.is.s.u-tokyo.ac.jp/~ijiri/SketchLSystem/index.html
L-system を用いて簡単な操作で木のモデルを作成するツール
255. デモ
The Sketch L-system
SG06_SketchLSystem
Takashi Ijiri, Shigeru Owada, Takeo Igarashi.
The Sketch L-System: Global Control of Tree Modeling Using Free-form Strokes
http://www-ui.is.s.u-tokyo.ac.jp/~ijiri/SketchLSystem/index.html
256. L-system によるダンジョン自動生成(三宅案)
variables : X Y F
constants : + −
start : FX
rules : (X → X+YF+),(Y → -FX-Y)
angle : 90°
http://en.wikipedia.org/wiki/L-system
257. L-system による街の自動生成
City Engine(central pictures)
Yoav I H Parish, Pascal Müller
http://www.centralpictures.com/ce/tp/paper.pdf
http://www.centralpictures.com/ce/
George Kelly, Hugh McCabe,
A Survey of Procedural Techniques for City Generation
http://www.gamesitb.com/SurveyProcedural.pdf
258. NO MAN’S SKY (Hello Games, 2016)
http://www.no-mans-sky.com/
宇宙、星系、太陽系、惑星を自動生成する。