PCGRL (Procedural Contents Generation via Machine Learning)

第79回 Machine Learning 15minutes! における講演資料です。

Transcript

1. PCGRL (Procedural Contents Generation via Machine Learning) 三宅陽一郎@miyayou 2023.7.29 https://www.facebook.com/youichiro.miyake y.m.4160@gmail.com ML 15 minutes!
2. My Works (2004-2022) AI for Game Titles Books
3. 近著
5. 戦略ゲームAI • 戦略ゲームにおける人工知能の技術を、 起源から集めた著作 • 2021年10月15日 • 300ページぐらい
6. ジェネレーティブAI
7. プロシージャル技術 ゲームAI技術 AI技術 プロシージャル 技術 コンテンツ自動生成技術 （PCG, Procedural Contents Generation ）
8. Rogue (1980)のレベル生成法 Rect[0] Rect[0] Rect[1] Rect[0] Rect[1] Rect[2] Rect[3] http://racanhack.sourceforge.jp/rhdoc/intromaze.html
9. Rogue (1980)のダンジョン生成法 Rect[0] Rect[0] Rect[1] Rect[0] Rect[1] Rect[2] Rect[3] このようにアセット（ゲームのデータ）をツールなどを通して製作するのではなく、 プログラムで作ることを「プロシージャル・コンテンツ・ジェネレーション」（PCG）と言う。 http://racanhack.sourceforge.jp/rhdoc/intromaze.html
10. プロシージャル技術（自動生成技術） ゲーム内の自動生成技術は、メタAIに属する技術
11. ブラウン運動から地形生成 ロバート・ブラウン博士によって、１８２７年に発見された現象。 微粒が媒質（液体）の中で行う不規則な運動。 アインシュタイン博士によって、熱運動する媒質の不規則な 衝突によって引き起こされると説明された。 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%B3%E9%81%8B%E5%8B%95 宮田一乗「プロシージャル技術の動向」（CEDEC 2008）
12. ブラウン運動から地形生成 (1987) http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%B3%E9%81%8B%E5%8B%95 http://www.kenmusgrave.com
13. ブラウン運動から地形生成 (1987) http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%B3%E9%81%8B%E5%8B%95 http://www.kenmusgrave.com
14. 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。
15. FarCry2 (Dunia Engine ) デモ 草原自動生成 時間システム 樹木自動生成 動的天候システム 動的天候システム http://www.farcry2-hq.com/downloads,18,dunia-engine-nr1.htm
16. Far Cry 2 Dunia Engine - Growing Vegetation (Far Cry HQ) https://www.youtube.com/watch?v=FI3oR6vqn1Q
17. ブラウン運動 ロバート・ブラウン博士によって、１８２７年に発見された現象。 微粒が媒質（液体）の中で行う不規則な運動。 アインシュタイン博士によって、熱運動する媒質の不規則な 衝突によって引き起こされると説明された。 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%B3%E9%81%8B%E5%8B%95
18. 地形自動生成 Jacob Olsen, Realtime Procedural Terrain Generation http://oddlabs.com/download/terrain_generation.pdf ２次元中点変位法 ボロノイ図 ノイズ法（濃い＝低い、白い＝高い） ＋ ＝
19. Ken Musgrave http://www.kenmusgrave.com/
20. Terragen(Planetside Software) 風景、自動生成生成ソフト http://www.planetside.co.uk/terragen/ 海外のゲームや映画の背景として利用されている
21. 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
22. 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
23. https://www.youtube.com/watch?v=FI3oR6vqn1Q
24. https://www.youtube.com/watch?v=NfizT369g60
25. https://www.youtube.com/watch?v=FzoY062kY1s
26. アメリカ大陸のデータから地形生成（Eidos） https://www.eidosmontreal.com/news/worldgen-painting-the-world-one-layer-at-a-time/
27. 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
28. VITRUVIO CityEngine Plugin for Unreal Engine https://esri.github.io/cityengine/vitruvio
29. SimCity 4 Engine, Glassbox https://www.youtube.com/watch?v=tKOgo7EFl_w
30. ゲーム自動生成 [参考文献] Cameron Browne,“Evolutionary Game Design”, SpringerBriefs in Computer Science, 2011
31. ゲーム自動生成 [参考文献] Cameron Browne,“Evolutionary Game Design”, SpringerBriefs in Computer Science, 2011
32. ゲーム自動生成 [参考文献] Cameron Browne,“Evolutionary Game Design”, SpringerBriefs in Computer Science, 2011
33. 評価 選 択 交叉 突然変異 ルール チェック 整合性 がある か？ ポリシー 選択 速度が 遅い？ ゴミ 箱 テストプ レイ 前と似て いる 引き分け になり やすい 母集団 Mark J. Nelson, “Bibliography: Encoding and generating videogame mechanics”, IEEE CIG 2012 tutorial URL https://www.kmjn.org/notes/generating_mechanics_bibliography.html Cameron Browne,“Evolutionary Game Design”, SpringerBriefs in Computer Science, 2011 URL https://www.springer.com/jp/book/9781447121787
34. ゲーム自動生成 https://jellyjellycafe.com/games/yabalath
35. PCGML PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Sam Earle, Julian Togelius https://arxiv.org/abs/2001.09212
36. PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Sam Earle, Julian Togelius https://arxiv.org/abs/2001.09212
37. PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Sam Earle, Julian Togelius https://arxiv.org/abs/2001.09212
38. PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Sam Earle, Julian Togelius https://arxiv.org/abs/2001.09212
39. PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Sam Earle, Julian Togelius https://arxiv.org/abs/2001.09212 PCGRL参考 • https://twitter.com/togelius/status/1222038094507102208 • https://twitter.com/i/status/1222038094507102208
40. CHAPTER 1 ゲームと知能研究 CHAPTER 2 不完全情報ゲーム CHAPTER 3 不確定ゲーム CHAPTER 4 コミュニケーションゲーム CHAPTER 5 実環境のゲーム CHAPTER 6 ゲームデザイン CHAPTER 7 メタAIとプロシージャル コンテンツ ジェネレーション CHAPTER 8 人間らしさと楽しさの演出 CHAPTER 9 ゲーム体験の評価 CHAPTER 10 人間の認知機能とスキルアップの原理 CHAPTER 11 認知研究とAIの人間への影響 • 発売日2023/07/04 • 発行元オーム社
41. PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Sam Earle, Julian Togelius https://arxiv.org/abs/2001.09212
42. https://medium.com/deepgamingai/game-level-design-with-reinforcement-learning-52b02bb94954
43. PCGRL参考 • https://twitter.com/togelius/status/1222038094507102208 • https://twitter.com/i/status/1222038094507102208
44. 人間が製作し、 人工知能がチェックする Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation Linus Gisslén, Andy Eakins, Camilo Gordillo, Joakim Bergdahl, Konrad Tollmar https://arxiv.org/abs/2103.04847
45. Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation Linus Gisslén, Andy Eakins, Camilo Gordillo, Joakim Bergdahl, Konrad Tollmar https://arxiv.org/abs/2103.04847
46. Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation Linus Gisslén, Andy Eakins, Camilo Gordillo, Joakim Bergdahl, Konrad Tollmar https://arxiv.org/abs/2103.04847
47. Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation Linus Gisslén, Andy Eakins, Camilo Gordillo, Joakim Bergdahl, Konrad Tollmar https://arxiv.org/abs/2103.04847
48. CoG 2021: Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation SEED – Electronic Arts https://www.youtube.com/watch?v=kNj0qcc6Fpg
49. Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation Linus Gisslén, Andy Eakins, Camilo Gordillo, Joakim Bergdahl, Konrad Tollmar https://arxiv.org/abs/2103.04847
50. Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation Linus Gisslén, Andy Eakins, Camilo Gordillo, Joakim Bergdahl, Konrad Tollmar https://arxiv.org/abs/2103.04847
51. Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation Linus Gisslén, Andy Eakins, Camilo Gordillo, Joakim Bergdahl, Konrad Tollmar https://arxiv.org/abs/2103.04847