強化学習 （例）格闘ゲームTaoFeng におけるキャラクター学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx Microsoft Research Playing Machines: Machine Learning Applications in Computer Games http://research.microsoft.com/en-us/projects/mlgames2008/ Video Games and Artificial Intelligence http://research.microsoft.com/en-us/projects/ijcaiigames/
Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
Early in the learning process … … after 15 minutes of learning Reward for decrease in Wulong Goth’s health Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx
Early in the learning process … … after 15 minutes of learning Punishment for decrease in either player’s health Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx
Ralf Herbrich, Thore Graepel Applied Games Group Microsoft Research Cambridge Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" https://www.slideserve.com/liam/forza-halo-xbox-live-the-magic-of- research-in-microsoft-products
機械学習 （例）FORZA MOTORSPORT におけるドライビング学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx
機械学習 （例）FORZA MOTORSPORT におけるドライビング学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx
機械学習 （例）FORZA MOTORSPORT におけるドライビング学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx プレイヤーの特性を解析する 特徴となる数値をドライブモデルに渡す
機械学習 （例）FORZA MOTORSPORT におけるドライビング学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx レーシングラインを事前に構築する。生成というよりテーブルから組み合わせる。
機械学習 （例）FORZA MOTORSPORT におけるドライビング学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx レーシングラインを事前に構築する。生成というよりテーブルから組み合わせる。
機械学習 （例）FORZA MOTORSPORT におけるドライビング学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx レーシングラインに沿わせるのではなく、理想とする位置とスピードから コントローラーの制御を計算して、物理制御によって車を運転する。
Forza motorsports (EA) Jeffrey Schlimmer, "Drivatar and Machine Learning Racing Skills in the Forza Series" http://archives.nucl.ai/recording/drivatar-and-machine-learning-racing-skills-in-the-forza-series/
Deep Q-Learning (2013) 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
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
• 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/
囲碁AI： 位置評価関数から位置評価ニューラルネットワークへ 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/ S Q R
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 5 4 6 3 7 2 3 B C 3 3 2 2 4 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
プレイヤー予測経路（ゴールデンパス） M. Jack , M. Vehkala, “Spaces in the Sandbox: Tactical Awareness in Open World Games,” GDC 2013, https://www.gdcvault.com/play/1018136/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical
M. Jack , M. Vehkala, “Spaces in the Sandbox: Tactical Awareness in Open World Games,” GDC 2013, https://www.gdcvault.com/play/1018136/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical
M. Jack , M. Vehkala, “Spaces in the Sandbox: Tactical Awareness in Open World Games,” GDC 2013, https://www.gdcvault.com/play/1018136/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical
M. Jack , M. Vehkala, “Spaces in the Sandbox: Tactical Awareness in Open World Games,” GDC 2013, https://www.gdcvault.com/play/1018136/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical
M. Jack , M. Vehkala, “Spaces in the Sandbox: Tactical Awareness in Open World Games,” GDC 2013, https://www.gdcvault.com/play/1018136/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical
M. Jack , M. Vehkala, “Spaces in the Sandbox: Tactical Awareness in Open World Games,” GDC 2013, https://www.gdcvault.com/play/1018136/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical
M. Jack , M. Vehkala, “Spaces in the Sandbox: Tactical Awareness in Open World Games,” GDC 2013, https://www.gdcvault.com/play/1018136/Spaces-in-the-Sandbox-Tactical
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
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
プレイヤーからの可視領域 可視領域（プレイヤーから見えている 部屋）では、敵のスパウニング（発生） はできない。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
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。
Procedural Generation in WarFrame • Warframe ではダンジョンが自動生成される。 Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015) http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
Black Combination in WarFrame • ブロックを組み合わる • 完全に零からの生成 ではない。 このような生成のことを Semi-procedural と言う。 Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015) http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
WarFrame における自動生成マップの 自動解析によるナビゲーションデータ作成 抽出した骨格に沿って 自動的にナビゲーション・データを作成します。 Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015) http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
スタートポイント、出口、目的地の 自動生成 Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015) http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
ヒートマップ（影響マップ）を用いて ゲーム中にプレイヤーの周囲を自動解析 Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015) http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed ヒートマップ（影響マップ）とは、対象（ここではプレイヤー）を中心に、位置に温度（影響度）を 与える方法です。距離に応じて減衰します。また時間が経つと、周囲に熱が拡散します。
ヒートマップ（影響マップ）を用いて ゲーム中にプレイヤーの周囲を自動解析 「ヒートが増加する＝プレイヤーが近づく点」 「ヒートが減少する＝プレイヤーが遠ざかる点」 Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015) http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
アクティブ・エリアセット（Active Are Set） Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015) http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed アクティブ・エリアセットは、プレイヤーの周囲の領域で、 リアルタイムにメタAIがゲームを調整する領域
メタAIがアクティブ・エリアセット内で ゲームを調整する 「ヒートが増加する＝プレイヤーが近づく点」なので、モンスターを生成する。 「ヒートが減少する＝プレイヤーが遠ざかる点」なので、モンスターを停止する。 Daniel Brewer, AI Postmortems: Assassin's Creed III, XCOM: Enemy Unknown, and Warframe (GDC2015) http://www.gdcvault.com/play/1018223/AI-Postmortems-Assassin-s-Creed
大型ゲームエンジン一覧（他にもたくさん） タイトル ゲームエンジン名 会社 Far Cry 3,4 DUNIA ENGINE 2 Ubisoft Montreal THE DIVISION snow drop engine Ubisoft (massive) Assassin’s creed: syndicate AnvilNext 2.0 game engine Ubisoft Montreal For Honor AnvilNext 2.0 game engine Ubisoft Montreal Rise of Tomb Raider Foundation engine Crystal Dynamics The Witcher 3 RED ENGINE CD PROJEKT Dragon Age : Inquisition frostbite engine EA DICE ゲームエンジン名 会社 汎用型 Unity3D Unity Technologies （デンマーク） 汎用型 UNREAL ENGINE 4 Epic Games （米） 汎用型 CryEngine CryTech （独） 汎用型 Lumberyard Amazon 汎用型 Stingray Autodesk
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
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
PCGML PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Sam Earle, Julian Togelius https://arxiv.org/abs/2001.09212
PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Sam Earle, Julian Togelius https://arxiv.org/abs/2001.09212
PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Sam Earle, Julian Togelius https://arxiv.org/abs/2001.09212
PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Sam Earle, Julian Togelius https://arxiv.org/abs/2001.09212
PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Sam Earle, Julian Togelius https://arxiv.org/abs/2001.09212
ChatGPT と Stable Diffusion を用いた RPG: Tales of Syn • How AI-assisted RPG Tales of Syn utilizes Stable Diffusion and ChatGPT to create assets and dialogues • https://gameworldobserver.com/2023/03/06/tales-of-syn-ai- rpg-stable-diffusion-chatgpt-game • Tales of Syn • https://talesofsyn.com/ • https://twitter.com/_hackmans_/status/1624501399383072768
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