Builderscon 2016 講演資料「人工知能によってプログラムを有機化する」（前篇）

1. 人工知能によってプログラムを有機化する三宅陽一郎（ゲームAI開発者） https://www.facebook.com/youichiro.miyake http://www.slideshare.net/youichiromiyake y.m.4160@gmail.com 2016.12.3 @ Red Bull Studios Tokyo （前篇）

2. 経歴京都大学（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）

3. Works (2006-2016) AI for Game Titles Books

5. WIRED A.I. • WIRED A.I.+ Wired City • １２月１日発売 • 「人工知能＋街特集」

6. 「IT、都市、ヘルスケア、あらゆる領域で人工知能と人間が共創する未来」 • WIRED 「INNOVATION INSIGTS」 http://wired.jp/innovationinsights/post/analytics-cloud/w/cocreation_with_ai

7. アジェンダ • 人工知能は一見すると情報処理プログラムと変わらないように見えます。 • ただ、特にゲームAIで顕著な特徴は、そこにソフトウェアの構造から、最後に知的機能を獲得するまでの、階層的な構造を持っているところにあります。 • 自律エージェント指向の場合には、それは開かれた「強いAI」としての人工知能であり、AIアプリケーションの場合それは閉じられた「弱いAI」となります。 • またそれに伴い、人工知能技術は、ソフトウェア全体の構造は、アーキテクチャレベルから末端の各モジュールまでを有機的な関係の中に包むことになります。今回は各種のゲームで用いられる人工知能技術と共に, その具体的なソフトウェアの構造をご説明いたします。

8. 本セッションの趣旨人工知能のプログラムの組み方プログラムの人工知能化人工知能ソフトウェア

9. 本セッションの趣旨人工知能のプログラムの組み方プログラムの人工知能化人工知能ソフトウェア

10. 前置き • プログラムを支える構造はどこから来るか？ • 人工知能＝概念の科学

11. プログラムの断片プログラムの断片プログラムとプログラムをつなげるものは何か？

12. プログラムの断片プログラムの断片有機的な概念構造

13. プログラムの断片プログラムの断片有機的な概念構造要素として何を扱うか？

14. プログラムの断片プログラムの断片有機的な概念構造要素として何を扱うか？アーキテクチャ

15. プログラムの断片プログラムの断片有機的な概念構造要素として何を扱うか？アーキテクチャ (1) 要素 (2) その関係性 (3) それと包む有機的なアーキテクチャ今日はこの３つをテーマにします。

16. 目次 • 第一章人工知能の作り方 • 第二章ソフトウェアの構造 • 第三章人工知能へ • 第四章知識構造 • 第五章ナビゲーションAI • 第六章メタAI ゲーム全体の思考 • 第七章思考 • 第八章思考の構造

17. 第一章人工知能の作り方

18. このＡＩはどう作るか？プレイヤーキャラクター岩地面池例として、次のようなキャラクターのＡＩをどう作るか考えてみよう。 http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://piposozai.blog76.fc2.com/

19. このＡＩはどう組むか？こういったＡＩをゲーム産業では「Scripted AI」と言います。こういったＡＩはゲームデザイナーがスクリプト言語で書く場合多いため。プレイヤーキャラクター岩地面池Ａ B 、（例）プレイヤーがＡにいればＢをうろうろする。プレイヤーがＢにいれば近づいて攻撃する。 http://septieme-ciel.air-nifty.com/nikubanare/2007/08/post_3c38.html http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://piposozai.blog76.fc2.com/

20. スクリプト Scripted AI から自律型ＡＩへの変化ゲームデザイナーの頭の中ゲームデザイナーの頭の中知識思考 Scripted AI 自律型 AI (Autonomous AI) http://piposozai.blog76.fc2.com/

21. スクリプト Scripted AI から自律型ＡＩへの変化ゲームデザイナーの頭の中ゲームデザイナーの頭の中知識思考 Scripted AI 自律型 AI (Autonomous AI) 操り人形（Scripted AI）から、キャラクターが自分で考えて行動する自律型ＡＩ（Autonomous AI）になるためには、ゲームデザイナーが頭の中で持っている知識と思考をＡＩに埋め込む必要がある。

22. このＡＩはどう組むか？プレイヤーキャラクター岩地面池地形データ（Way Points）、ステップ１：ＡＩにゲームステージの地形を認識させたい＝地形のデータを与える。ＡＩは地形データによって、自分とプレイヤーの位置関係を知ることができる。 http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://piposozai.blog76.fc2.com/

23. このＡＩはどう組むか？地形データ（Way Points）ＡＩは地形データによって、自分とプレイヤーの位置関係を知ることができる。（ネットワークグラフの問題に帰着） http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.htmlhttp://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://piposozai.blog76.fc2.com/

24. ナビゲーションＡＩこのＡＩはどう組むか？プレイヤーキャラクター岩地面池、ステップ２：地形データをもとに考える思考を与える。地形データを用いた思考地形データ（Way Points） http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://piposozai.blog76.fc2.com/

25. このＡＩはどう組むか？ＡＩは地形データによって、自分とプレイヤーの位置関係を知ることができる。（ネットワークグラフの問題に帰着）地形データ（Way Points）地形データを用いた思考最短経路を計算 http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://piposozai.blog76.fc2.com/

26. ナビゲーションＡＩこのＡＩはどう組むか？地形データ（Way Points）ここの点グループはお互いが見えている。ここの点グループはお互いが見えている。地形データを用いた思考ネットワークグラフに可視判定の情報を埋め込む。

27. このＡＩはどう組むか？ナビゲーションＡＩ地形データ（Way Points）ここの点グループはお互いが見えている。ここの点グループはお互いが見えない。地形データを用いた思考ネットワークグラフに可視判定の情報を埋め込む。

28. このＡＩはどう組むか？ナビゲーションＡＩ地形データ（Way Points）地形データを用いた思考プレイヤーからキャラクターが見えていない。 http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://piposozai.blog76.fc2.com/

29. このＡＩはどう組むか？ナビゲーションＡＩ地形データ（Way Points）地形データを用いた思考プレイヤーから見つけて貰うためにプレイヤーからキャラクターが見えるように動く。 http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://piposozai.blog76.fc2.com/

30. このＡＩはどう組むか？プレイヤーからキャラクターが見えない位置に動く。ナビゲーションＡＩ地形データ（Way Points）地形データを用いた思考 http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://piposozai.blog76.fc2.com/

31. ナビゲーションＡＩこのＡＩはどう組むか？地形データ（Way Points）攻撃する意思決定思考地形データを用いた思考 http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://piposozai.blog76.fc2.com/

32. ナビゲーションＡＩこのＡＩはどう組むか？地形データ（Way Points）攻撃するか？隠れるか？牽制するか？を選ぶ思考。＝意思決定思考意思決定思考地形データを用いた思考 http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://piposozai.blog76.fc2.com/

33. このＡＩはどう組むか？プレイヤーキャラクター岩地面池地形データ（Way Points）、これで、キャラクターを知能化することができた。地形データを用いた思考意思決定思考 http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://piposozai.blog76.fc2.com/

34. ＡＩを作る人間地形データ（Way Points）地形データを用いたロジックオブジェクトを用いたロジック http://piposozai.blog76.fc2.com/

35. ＡＩを作る人間地形データ（Way Points）地形データを用いたロジックオブジェクトを用いたロジックここでキャラクターに知能を与えたプロセスを振り返ってみる。ステップ１：知識を与えた。ステップ２：知識の上で操作する思考を与えた。ステップ３：自分の意志を決定する思考を与えた。 http://piposozai.blog76.fc2.com/

36. 知識思考ＡＩを作る人間地形データ（Way Points）地形データを用いた思考意思決定の思考知識を（データ）表現する。（知識）知識に基づいて思考する。（ＡＩ思考） AI自身に「知識」と「知識の上の思考」を与えることが知能を作る基本。 http://piposozai.blog76.fc2.com/

37. 思考知識ＡＩを作る人間地形データ（Way Points）地形データを用いた思考オブジェクトデータ意思決定の思考自分の身体データ身体運動のロジック知識を（データ）表現する。（知識）知識に基づいて思考する。（ＡＩ思考） http://piposozai.blog76.fc2.com/ 「知識」と「その上の思考」をどんどん増やして行くことでＡＩは成長する。

38. 知能思考知識ＡＩを作る人間地形データ（Way Points）地形データを用いた思考オブジェクトデータ意思決定の思考自分の身体データ身体運動のロジック http://piposozai.blog76.fc2.com/ 知能＝知識 × 思考

39. 知能思考知識ＡＩを作る人間地形データ（Way Points）地形データを用いた思考オブジェクトデータ意思決定の思考自分の身体データ身体運動のロジック http://piposozai.blog76.fc2.com/ これでキャラクター自身が知能を持つことができた。キャラクターの持つ知能をキャラクターＡＩと言う。

40. 知能思考知識ＡＩを作る人間地形データ（Way Points）地形データを用いた思考オブジェクトデータ意思決定の思考自分の身体データ身体運動のロジック http://piposozai.blog76.fc2.com/ この例ではナビゲーションＡＩとキャラクターＡＩが連携していた。

42. 第二章ソフトウェアの構造

43. 知識思考知識思考知識思考最小の人工知能の単位独立に持つ

44. 知識思考最小の知能の単位

45. 2.1 階層型アーキテクチャ

46. 知識思考最小の知能の単位階層型アーキテクチャ

47. 知識思考最小の知能の単位階層型アーキテクチャ

48. （例）

49. ステート・マシンステートステートステートステートマシン（有限状態マシン）ステートに自分への命令、遷移条件に世界と自分の状況の変化を書く。ループ構造により、フィードバック構造はない。

50. プレイヤーを待ち構えるAI ２体の敵キャラクターが哨戒していて、一人のプレイヤーが部屋に入って来る。 http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://piposozai.blog76.fc2.com/

51. ステート・マシンステートマシン（有限状態マシン）ステートに自分への命令、遷移条件に世界と自分の状況の変化を書く。ループ構造により、フィードバック構造はない。待機攻撃パトロール

52. 警戒追跡追いかける攻撃する威嚇攻撃味方に指示出口をかためる味方を呼ぶ味方がいないかつ戦闘範囲外味方と合流味方と合流味方がいる見失う見える見失う見つける巡回する１０秒経つ物音を聴く応答がきた階層型ステート・マシン

54. 2.2 メタ思考アーキテクチャ

55. 知識思考知識思考知識思考メタ思考思考を選ぶ思考

56. 知識思考知識思考知識思考メタ思考メタ思考アーキテクチャ

57. （例）

58. IF （前置宣言文） then （後置宣言文）ルールベース意思決定 Rule-based Decision Making ルールここでは、この形式の制御文をルールと言います。もちろん、IF ( … IF (.... IF… ) ) ) のような入れ子構造の制御文もルールベースと呼びますが、ルールベースと言えば、基本的には、ルールを一つの単位として、意思決定を行う、という意味です。

59. 推論エンジン A B C D E T F F F F T T F F F T T F T F T T T T F T T T T T F T T T T F F F T T …………………………… …………………………… ………………… T: True F: False ID 0 : IF A THEN B ID 1 : IF A && D THEN C ID 3 : IF C THEN E ID 4 : IF B THEN D ID .. : ID 4 : IF E THEN ~A ルール内の条件部がtrueの時、そのルールが発火する（fired）すると言います。発火したルールの宣言文は true となり、またそれが別のルールを発火させます。発火をくり返して、true/False が変化して行く様子

60. ルール制御 ID 0 : IF …. THEN … ID 1 : IF …. THEN … ID 3 : IF …. THEN …. ID 4 : IF …. THEN … ID .. : ID 4 : IF …. THEN … Priority: 3 Priority: 1 Priority: 4 Priority: 5 Priority: 2 ルールに固定、あるいは変動プライオリティ（優先度）をつけて制御を行う。あるいはランダムにルールをピックアップする場合もある。戦略思考、キャラクターの挙動などでよく使われる。 Priority: - 制御ルール＝ IF （行動条件文） then （動作命令文）

61. (例) ルール制御 ID 0 : IF …. THEN … ID 1 : IF …. THEN … ID 3 : IF …. THEN …. ID 4 : IF …. THEN … ID .. : ID 5 : IF …. THEN … Priority: 3 Priority: 1 Priority: 4 Priority: 5 Priority: 2 或いは、状況判断思考によってルールを振り分ける。戦略思考、キャラクターの挙動などでよく使われる。 Priority: - 制御思考ルール＝ IF （行動条件文） then （動作命令文）

62. 応用可能性例 http://gomibako.symphonic-net.com/vote.cgi?genre=act_b&rating=9 ID 0 : IF （敵確認） THEN （逆方向） ID 1 : IF （誰もいない） THEN （ランダムウォーク） ID 2 : IF （フルーツ発見） THEN （フルーツゲット） ID 3 : IF （パワー発見） THEN （パワーゲット） ID 0 : IF （敵強い） THEN （サンダガ） ID 1 : IF （自分弱い） THEN （弱い敵に攻撃） ID 2 : IF （HP<20） THEN （ケアル） ID 3 : IF （パワー発見） THEN （パワーゲット）こうなっているというのではなくて、こういうふうに応用できる例パックマンなど RPGなど

63. The Sims 3 における応用街全体をソーシャルにシミュレーションして人との関係を楽しむゲーム。たくさんのＡＩを「人間らしく」制御しなければならない。特徴付けにプロダクションルールを採用。 Richard Evans, "Modeling Individual Personalities in The Sims 3", GDC 2011 http://www.gdcvault.com/play/1012450/Modeling-Individual-Personalities-in-The

64. Sims3 における応用あらゆる相互作用を考慮注目するエージェントの行動範囲だけを考慮 Richard Evans, "Modeling Individual Personalities in The Sims 3", GDC 2011 http://www.gdcvault.com/play/1012450/Modeling-Individual-Personalities-in-The

65. データドリブンなプロダクション・ルールプロダクションルール Sims3 における応用 Richard Evans, "Modeling Individual Personalities in The Sims 3", GDC 2011 http://www.gdcvault.com/play/1012450/Modeling-Individual-Personalities-in-The

66. プロダクションルールプロダクションルールは種類によってランク付けされていて、最もランクの高いルールが発火する。ルールが発火すると他のSimは、その特性を理解する。データドリブンなプロダクション・ルール Sims3 における応用

67. （例）

68. ユーティリティ・ベース • ユーティリティ・ベースは高度に抽象的な戦術決定の方法。 • 世界をモデル化し、評価すべき行動群の効用（ユーティリティ）を数値に還元する。

69. The Sims シリーズのＡＩの作り方人をダイナミクス（力学系、動的な数値の仕組み）として動かす。世界を動かす PeerAI(=キャラクターＡＩ) を構築。 Sub Peer Meta Meta Peer Sub [原則] 周囲の対象に対する、あらゆる可能な行動から、ムード（幸せ）係数を最大化する行動を選択する。 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 that maximizes their current happiness. Will Wright, AI: A Design Perspective (AIIDE 2005) http://www.aaai.org/Papers/AIIDE/2005/AIIDE05-041.ppt Kenneth Forbus, Will Wright, “Some notes on programming objects in The Sims – Example” http://www.qrg.cs.northwestern.edu/papers/Files/Programming_Objects_in_The_Sims.pdf

70. オブジェクトに仕込むデータ構造 Data (Class, Sate) Graphics (sprites, z- buffers)Animations (skeletal) Sound Effects Code (Edith) -Main (object thread) -External 1 -External 2 -External 3 パラメーターグラフィックスアニメーションサウンドメインスレッドいろいろなインタラクションの仕方 Ken Forbus, “Simulation and Modeling: Under the hood of The Sims” (NorthWerstern大学、講義資料) ※IEで見てください。 http://www.cs.northwestern.edu/%7Eforbus/c95-gd/lectures/The_Sims_Under_the_Hood_files/frame.htm Kenneth Forbus, Will Wright, “Some notes on programming objects in The Sims – Example” http://www.qrg.cs.northwestern.edu/papers/Files/Programming_Objects_in_The_Sims.pdf

71. The Sims における「モチーフ・エンジン」 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 - Needs - Personality - Skills - Relationships Sloppy - Neat Shy - Outgoing Serious - Playful Lazy - Active Mean - Nice Physical - Hunger - Comfort - Hygiene - Bladder Mental - Energy - Fun - Social - Room Motive Engine Cooking Mechanical Logic Body Etc. AIの人格モデル

72. 最適（＝最大効用）な行動を選択する Hunger +20 Comfort -12 Hygiene -30 Bladder -75 Energy +80 Fun +40 Social +10 Room - 60 Mood +18 Toilet - Urinate (+40 Bladder) - Clean (+30 Room) - Unclog (+40 Room) Mood +26 Bathtub - Take Bath (+40 Hygiene) (+30 Comfort) - Clean (+20 Room) Mood +20 [原則] 周囲の対象に対する、あらゆる可能な行動から、総合的な効用（＝Mood）を最大化する行動を選択する。

73. ムードの計算方法と各パラメーターのウェイトグラフ Mood = W_Hunger(X_Hunger) * X_Hunger + W_Engergy(X_Energy) * X_Energy + … -100 0 100 -100 0 100 -100 0 100 -100 0 100 -100 0 100 -100 0 100 -100 0 100 -100 0 100 W_Hunger W_Energy W_Comfort W_Fun W_Hygiene W_Social W_Bladder W_Room

74. 効用(Utility)の計算の仕方 W_Hunger X_Hunger W_Hunger(-80) -80 60 W_Hunger(60)

75. 効用(Utility)の計算の仕方 W_Hunger X_Hunger W_Hunger(-80) -80 60 W_Hunger(60) Hunger degree at -80 ＝ W_Hunger(-80)*(-80) Hunger degree at 60 ＝ W_Hunger(60)*(60) Δ ＝ W_Hunger(60)*(60) - W_Hunger(-80)*(-80) Utility for hunger

76. 限界効用逓減の法則 X_Hunger W_Hunger(-80) -80 60 W_Hunger(60) Δ（-80 → 60）＝W_Hunger(60)*(60) - W_Hunger(-80)*(-80) Δ (60→90）＝W_Hunger(90)*(90) - W_Hunger(60)*(60) 90 W_Hunger(90) Δ（-80 → 60） is much larger than Δ(60→90）ある程度満たされたものを満たすより、満たされないものをある程度満たす方が大きな満足をもたらす Utility for hunger ビールは一杯目が一番おいしい

77. The Sims のＡＩの原理三宅陽一郎、「Spore におけるゲームＡＩ技術とプロシージャル」（DiGRA Japan 第１４回月例研究 http://digrajapan.org/?wpdmact=process&did=Ni5ob3RsaW5r Ken Forbus, “Simulation and Modeling: Under the hood of The Sims” (NorthWerstern大学、講義資料) http://www.cs.northwestern.edu/%7Eforbus/c95-gd/lectures/The_Sims_Under_the_Hood_files/frame.htm Richard Evans, Modeling Individual Personalities in The Sims 3, GDC 2010 http://www.gdcvault.com/play/1012450/Modeling-Individual-Personalities-in-The

78. The Sims 3 では、多くのムードや欲求が準備される。行動対象 GDC09 資料 http://www.gdcvault.com/play/1452/(307)-Breaking-the-Cookie-Cutter

79. 2.3 マルチレイヤード・アーキテクチャ

80. 知識思考知識思考知識思考レイヤー

81. 知識思考知識思考知識思考レイヤーマルチレイヤード・アーキテクチャ

82. J.M.P. van Waveren, “The Quake III Arena Bot” http://www.kbs.twi.tudelft.nl/docs/MSc/2001/Waveren_Jean-Paul_van/thesis.pdf

83. 知識思考知識思考知識思考サブサンプション・アーキテクチャ抑制・解放抑制・解放

84. 2.4 サブサンプション・アーキテクチャ

85. サブサンプション・アーキテクチャ INPUT OUTPUT Time 情報を抽象化反射的より抽象的思考理論的思考抽象的思考アクションを生成

86. 古典: 中央集権型（Central domain）すべての知的プロセスが順番に実行サブサンプション : 並列 & 多層化すべての知的プロセスが、並列に実行 Rodney Brooks, A robust layered control system for a mobile robot Robotics and Automation, IEEE Journal of (Volume:2 , Issue: 1 ) 1986

87. Roomba (iRobot) http://www.irobot.com/en/us/learn/home/roomba.aspx Roomba はサブサンプション・アーキテクチャを持つ

88. サブサンプション・アーキテクチャ INPUT OUTPUT Time Reactive R ロボットは障害物をみつけとターン。

89. サブサンプション・アーキテクチャ INPUT OUTPUT Time Reactive R ロボットは崖を見つけると後退する.

90. サブサンプション・アーキテクチャ INPUT OUTPUT Time Reactive More Abstract thinking Abstract thinking R ロボットは足音を聴くと、とりあえずストップする。

91. Subsumption Architecture INPUT OUTPUT Reactive More Abstract thinking Theoretical thinking Abstract thinking R 全部掃除が終わると、エネルギーステーションに戻る

92. Subsumption Architecture INPUT OUTPUT Time Reactive More Abstract thinking Theoretical thinking Abstract thinking サブサンプションをエージェント・アーキテクチャに適用。情報を抽象化アクションを生成

94. 第三章人工知能へ

95. 世界情報的・物質的循環物質物理的OUTPUT 代謝機能情報INPUT INFORMATION OUTPUT INFORMATION 情報処理＝情報代謝（つまり思考）生理的代謝機能物理的INPUT

96. キャラクターの知能を表現する世界 http://piposozai.blog76.fc2.com/

97. 知能身体キャラクターを表現する世界記憶

98. 知能身体キャラクターを表現する世界記憶五感身体言語知識表現型センサー・物理

99. 知能身体キャラクターを表現する世界記憶五感身体言語知識表現型センサー・物理知識生成 Knowledge Making

100. 身体キャラクターを表現する世界記憶五感身体言語知識表現型センサー・物理知識生成 Knowledge Making 意思決定 Decision Making

101. 身体キャラクターを表現する世界記憶五感身体言語知識表現型センサー・。物理知識生成 Knowledge Making 意思決定 Decision Making 運動生成 Motion Making

102. 身体キャラクターを表現する世界記憶五感身体言語知識表現型センサー・物理知識生成 Knowledge Making 意思決定 Decision Making 運動生成 Motion Making 身体・発話・情報発信エフェクター

103. 身体エージェント・アーキテクチャ世界記憶五感身体言語知識表現型センサー・物理知識生成 Knowledge Making 意思決定 Decision Making 運動生成 Motion Making 身体・発話・情報発信エフェクター

104. 身体キャラクターを表現する世界記憶五感身体言語知識表現型センサー・物理知識生成 Knowledge Making 意思決定 Decision Making 運動生成 Motion Making 身体・発話・情報発信エフェクターエージェント・アーキテクチャインフォメーション・フロー（情報回廊）

105. 身体世界記憶五感身体言語知識表現型センサー・物理知識生成 Knowledge Making 意思決定 Decision Making 運動生成 Motion Making 身体・発話・情報発信エフェクターインフォメーション・フロー（情報回廊）内部循環インフォメーション・フロー（情報回廊）エージェント・アーキテクチャ

106. 世界 / データ群（Undifined）センサーエフェクター知能エージェント・アーキテクチャ

107. 世界 / データ群（Undifined）センサーエフェクター知能インフォメーション・フローエージェント・アーキテクチャ

108. 世界 / データ群（Undefined）センサーエフェクターインフォメーション・フロー知識思考エージェント・アーキテクチャ

109. 世界 / データ群（Undefined）センサーエフェクターインフォメーション・フローエージェント・アーキテクチャ

110. 世界 / データ群（Undefined）センサーエフェクターインフォメーション・フローエージェント・アーキテクチャ

112. 第四章知識構造

113. 描画データ描画データ http://piposozai.blog76.fc2.com/

114. http://piposozai.blog76.fc2.com/ 衝突モデル（当たりモデル）キャラクター衝突データオブジェクト衝突データオブジェクト衝突データ床物理的インタラクション

115. 知識表現データ知識表現データ http://piposozai.blog76.fc2.com/

116. http://piposozai.blog76.fc2.com/ 知識表現データ知識表現データ知識表現データ知識表現データ

117. 知識表現データ知識表現データ知識表現データ知識表現データ情報の受け渡し（例）私は座標（2.1, 3.4, 5.6）にいる。薬草は体力を回復する（例）私は座標（2.1, 3.4, 5.6）にいる。薬草は体力を回復する（例）これは岩である。動かすことはできない。側の点に隠れることができ http://piposozai.blog76.fc2.com/

118. 知識表現・世界表現仮想世界の知性＝人工知能 WORLD 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？仮想世界の知性＝人工知能 WORLD 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（KR）

119. ゲーム世界世界をリアルタイムに解釈知識表現と作用世界・知覚世界 AIはそのままでは理解できない。 http://piposozai.blog76.fc2.com/

120. ゲーム世界世界をリアルタイムに解釈知識表現と作用世界・知覚世界 AIはそのままでは理解できない。現在の人工知能のレベルは難しい http://piposozai.blog76.fc2.com/

121. ゲーム世界知識表現知識表現と作用世界・知覚世界 AIはそのままでは理解できない。 http://piposozai.blog76.fc2.com/

122. ゲーム世界知識表現知識表現と作用世界・知覚世界 AIは知識表現を通して世界を見る。それはAIの主観を決定し、作用世界と知覚世界も決定する。 http://piposozai.blog76.fc2.com/

123. ゲーム世界知識表現知識表現と作用世界・知覚世界 AIはそのままでは理解できない。作用世界知覚世界 AIは知識表現を通して世界を見る。それはAIの主観を決定し、作用世界と知覚世界も決定する。 AI http://piposozai.blog76.fc2.com/

124. いろいろな知識表現事実表現（信頼度表現）意味ネットワーク敵表現リスト依存グラフルールベース表現世界表現 Griesemer,J, "The Illusion of Intelligence: The Integration of AI and Level Design in Halo", 2002 http://downloads.bungie.net/presentations/gdc02_jaime_griesemer.ppt

125. 世界表現（知識表現の一つ）マップ全体に関わる知識表現を世界表現という（ウェイポイント、ナビメッシュを基本とする表現） World Representation （WR）（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

126. 知識表現・世界表現知識表現世界表現

127. いろいろな世界表現ナビメッシュ-ウェイポイント階層表現 LOS マップ戦術マップクラスタリング敵配位マップテリトリー表現 Tactical Point System Halo2Killzone Killzone2Halo Assassin’s Creed Left 4 Dead Alex J. Champandard, Remco Straatman, Tim Verweij, "On the AI Strategy for KILLZONE 2's Bots” http://aigamedev.com/open/coverage/killzone2/ Damian Isla,"Building a Better Battle: HALO 3 AI Objectives", http://halo.bungie.net/inside/publications.aspx Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference , http://www.valvesoftware.com/company/publications.html

128. 世界表現（知識表現の１つ）マップ全体に関わる知識表現を世界表現という（ウェイポイント、ナビメッシュを基本とする表現） World Representation （WR）（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

129. Halo2 :世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html

130. Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html Halo2 :世界表現

133. Halo2: 世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html

135. Halo２: 世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html

138. Counter Strike : Navigation Mesh 世界表現 Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html

139. 知識表現・世界表現知識表現世界表現オブジェクト表現

140. オブジェクト表現車レバー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。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）ドアドアの知識表現位置 x:3.0 y:10.0 レバーを引くと開く（ルール）レバーの知識表現位置 x:5.0 y:5.0 引くことができる（アフォーダンス）. レバーを引くとドアが開く（ルール）車の知識表現位置 x:3.0 y:2.0 運転することができる. 最大速度: 80km 物に対する表現

141. オブジェクト表現これが車であるこの方向に押せば動く Dude, Where's My Warthog: From Pathfinding to General Spatial Competence, D. Isla, Invited talk, Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html

142. アフォーダンス食べることができる登ることができる動かすことができる http://piposozai.blog76.fc2.com/

143. 作用空間アフォーダンス食べることができる登ることができる動かすことができる http://piposozai.blog76.fc2.com/

144. アフォーダンス歩くことができる届く押すことができる http://piposozai.blog76.fc2.com/

145. 作用空間アフォーダンス歩くことができる届く押すことができる http://piposozai.blog76.fc2.com/

146. 知識表現データ知識表現データ知識表現データ知識表現データ情報の受け渡し（例）私は座標（2.1, 3.4, 5.6）にいる。薬草は体力を回復する（例）私は座標（2.1, 3.4, 5.6）にいる。薬草は体力を回復する（例）これは岩である。動かすことはできない。側の点に隠れることができ http://piposozai.blog76.fc2.com/

147. 知識表現知識表現知性を豊かにするには？知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現世界表現知識表現・世界表現が思考の足場を与える。不安定な足場では高い思考を積み上げることはできない。思考

148. 知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知性を豊かにするには？知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現世界表現世界表現世界表現世界表現知識表現・世界表現が思考の足場を与える。

149. 知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知性を豊かにするには？知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現知識表現世界表現世界表現世界表現世界表現思考思考思考知識表現・世界表現が思考の足場を与える。

150. 知識表現知識表現に応じた思考最小の知能の単位

151. 知識表現知識表現に応じた思考最小の知能の単位人工知能技術

152. 世界 / データ群（Undefined）センサーエフェクターインフォメーション・フロー知識表現思考エージェント・アーキテクチャ

154. 第五章ナビゲーションAI

155. ナビゲーション・データフリー素材屋Hoshino http://www.s-hoshino.com/

156. ナビゲーション・データウェイポイント・グラフ（点を要素とするネットワークグラフ）ナビゲーションメッシュ・グラフ（三角形（凸角形）を要素とするネットワークグラフ）歩くことができる。フリー素材屋Hoshino http://www.s-hoshino.com/

157. パス検索＝ゲーム内で任意の２点間の経路をゲーム進行中に計算する技術 RTS – Pathfinding A* https://www.youtube.com/watch?v=95aHGzzNCY8

158. ネットワーク上のグラフ検索法 M F L B A Ｓ O P D C G S V H Q X K N J R T W E I U Z Y Ｇ 54 6 3 7 23 B C 3 G D E 3 2 24 L 3 3 5 5 J F 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。各ノードの評価距離＝出発点からの経路ダイクストラ法

159. ネットワーク上のグラフ検索法ダイクストラ法 M F L B A Ｓ O P D C G S V H Q X K N J R T W E I U Z Y Ｇ 54 6 3 7 23 B C 3 G D E 3 2 24 L 3 3 5 5 J F 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。各ノードの評価距離＝出発点からの経路

160. ネットワーク上のグラフ検索法 A*法 M F L B A Ｓ O P D C G S V H Q X K N J R T W E I U Z Y Ｇ 54 6 3 7 23 B C 3 3 2 24 3 5 5 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ヒューリスティック距離 (普通ユークリッド距離を取る) 3+14.2 3+13.8 G H 3 5+10.5 6+8.4

161. ネットワーク上のグラフ検索法 A*法 M F L B A Ｓ O P D C G S V H Q X K N J R T W E I U Z Y Ｇ 54 6 3 7 23 B C 3 3 2 24 3 5 5 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ヒューリスティック距離 (普通ユークリッド距離を取る) 3+14.2 3+13.8 G H 3 5+10.5 6+8.4

162. Counter Strike (2000)におけるナビメッシュ The Official Counter-Strike Bot http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/

163. Counter Strike (2000)におけるナビメッシュ The Official Counter-Strike Bot http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/

164. Counter Strike: Path Following (デモ) The Official Counter-Strike Bot http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/

165. Dragon Age : Way Point Dragon Age pathfinding program put to the test https://www.youtube.com/watch?v=l7YQ5_Nbifo

166. 位置解析システム

167. TPS （Tactical Point System） • 戦術位置検索システム • 目的に応じたポイントをその場で探し出す。 • CryEngine で発想され、2011年ぐらいから実装されている。 • Unreal Engine 4では、EQS（Evaluation Query System）で同じ機能がある。BehaviorTree や、 BluePrintから呼び出して使える。

168. 沼高台湖野原敵味方 AI（現在位置）このような状況でAIは次にどこに行くべきか？を自分で考えさせたい。

169. 沼高台湖野原敵味方 AI（現在位置）動的にポイントを生成します

170. 沼高台湖野原敵味方 AI（現在位置）フィルター１：そもそも足場の悪い点を除外します。

171. 沼高台湖野原敵味方 AI（現在位置）フィルター２：敵に近くのポイントも除外します

172. 沼高台湖野原敵味方 AI（現在位置）フィルター３：味方に近くのポイントも除外します

173. 沼高台湖野原敵味方 AI（現在位置）フィルター４：残ったポイントの中で一番高い場所を選択します。

174. TPS （Tactical Point System）ゲーム中（ランタイム）に、グリッドか円形にポイントを生成。条件を設定して要らないポイントをふるい落とす条件を設定して要らないポイントをふるい落とす残ったポイントを評価する一点だけが残る

175. （例）クエリー（Query）システム＝問い合わせシステム敵目的地味方味方味方 Query(最短パス) Query(安全パス) Query(味方合流パス) Query(武器の届く、高台ポイント)

176. ポイントを動的に配置して評価する

177. Matthew Jack, Mika Vehkala Spaces in the Sandbox: Tactical Awareness in Open World Games (GDC2013) http://www.gdcvault.com/play/1018038/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical

178. 世界 / データ群（Undefined）センサーエフェクターインフォメーション・フロー知識表現知識表現に基づく思考エージェント・アーキテクチャ

Builderscon 2016 講演資料 「人工知能によってプログラムを有機化する」（前篇）

Youichiro Miyake