ゲーム産業におけるAIアーキテクチャと自動化工程

Slide 1

Slide 1 text

ゲーム産業におけるAIアーキテクチャと自動化工程三宅陽一郎 @miyayou [email protected] 2023.9.1

Slide 2

Slide 2 text

第I部：デジタルゲームAI 第II部：メタバースとスマートシティ

Slide 3

Slide 3 text

自己紹介

Slide 4

Slide 4 text

My Works (2004-2022) AI for Game Titles Books

Slide 5

Slide 5 text

近著

Slide 6

Slide 6 text

No content

Slide 7

Slide 7 text

No content

Slide 8

Slide 8 text

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

Slide 9

Slide 9 text

リアルタイムノンリアルタイム身体を持つ身体を持たない身体を持ちリアルタイムに空間を運動する身体を持たず空間を運動しないゲーム・ロボットビックデータ解析

Slide 10

Slide 10 text

ゲームＡＩの特徴リアルタイムインタラクティブ身体を持つゲーム VR/AR ロボット・自動運転デジタルサイネージドローンエージェント・サービス

Slide 11

Slide 11 text

ＡＩの分化（1994-2000）ゲームシステムメタＡＩキャラクターＡＩナビゲーションＡＩ３つのＡＩシステムは序々に分化して独立して行った。では、今度はナビゲーションＡＩについてさらに詳しく見てみよう。

Slide 12

Slide 12 text

デジタルゲームの人工知能におけるイノベーションのポイント① 「３つのAIの誕生」

Slide 13

Slide 13 text

レベルスクリプトナビゲーションAI キャラクターAI メタAI 1995 2000 2005 2010 1994 (ゲームの3D化) 1999 (スクリプティッドAIによる大型ゲームのキャラクター制御の限界。自律型AI技術のアカデミックからの流入) 2005 (ウィル・ライトによる“メタAI”定義) 2008 (“LEFT 4 DEAD”ににおけるAI Director) 2010頃～（オープンワールド型ゲームの隆盛) スパーシャルAI 1980 PlayStation (1994) Xbox360 (2005) PlayStation3 (2006) スクリプティッドAI 三宅陽一郎、水野勇太、里井大輝、「メタAI」と「AI Director」の歴史的発展、日本デジタルゲーム学会（2020年、Vol.13, No.2） LS-Modelモデル LCN-AI連携モデル MCS-AI動的連携モデル MCN-AI連携モデル

Slide 14

Slide 14 text

レベルキャラクターAI レベルを認識し、自律的な判断を行い、身体を動かす．敵・味方キャラクタ－プレイヤー情報獲得スパーシャルAI 空間全般に関する思考メタAI, キャラクターAIの為に空間認識のためのデータを準備ナビゲーション・データの管理パス検索戦術位置解析オブジェクト認識メタAI エージェントを動的に配置レベル状況を監視エージェントに指示ゲームの流れを作る Order Ask & Report ゲーム全体をコントロール Support query query 頭脳として機能 MCS-AI動的連携モデル（三宅,2020）

Slide 15

Slide 15 text

デジタルゲームの人工知能におけるイノベーションのポイント② 「キャラクターAI」（MIT、スタンフォードの人材から）

Slide 16

Slide 16 text

デジタルゲームAI入門① （キャラクターAI）

Slide 17

Slide 17 text

Slide 18

Slide 18 text

Slide 19

Slide 19 text

知能の世界環境世界認識の形成記憶意思の決定身体制御エフェクター・身体運動の構成センサー・身体意思決定モジュール意思決定モジュール意思決定モジュール記憶体情報処理過程運動創出過程身体部分情報統合運動統合

Slide 20

Slide 20 text

FC SFC SS, PS PS2,GC,Xbox Xbox360, PS3, Wii DC （次世代） Hardware 時間軸 2005 1999 ゲームの進化と人工知能複雑な世界の複雑なＡＩゲームも世界も、ＡＩの身体と内面もますます複雑になる。単純な世界のシンプルなＡＩ（スペースインベーダー、タイトー、1978年）（アサシンクリード、ゲームロフト、2007年）

Slide 21

Slide 21 text

(例) スペースインベーダー(1978) プレイヤーの動きに関係なく、決められた動きをする（スペースインベーダー、タイトー、1978年）

Slide 22

Slide 22 text

（例）プリンス・オブ・ペルシャ「プリンス・オブ・ペルシャ」など、スプライトアニメーションを用意する必要がある場合、必然的にこういった制御となる。（プリンスオブペルシャ、1989年）

Slide 23

Slide 23 text

３Ｄゲームの中のＡＩ Halo （ＨＡＬＯ、バンジー、2001年）デバッグ画面 The Illusion of Intelligence - Bungie.net Downloads http://downloads.bungie.net/presentations/gdc02_jaime_griesemer.ppt

Slide 24

Slide 24 text

MIT • http://characters.media.mit.edu/projects/duncan.html

Slide 25

Slide 25 text

強化学習（例）強化学習（例）格闘ゲームキックパンチ波動 R_0 : 報酬＝ダメージ http://piposozai.blog76.fc2.com/ http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html

Slide 26

Slide 26 text

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/

Slide 27

Slide 27 text

No content

Slide 28

Slide 28 text

No content

Slide 29

Slide 29 text

サブサンプション・アーキテクチャ（ロドニー・ブルックス） INPUT OUTPUT 時間情報抽象度反射的に行動少し場合ごとに対応抽象的に思考理論的に考える言語化のプロセス = 自意識の構築化 Subsumpution Architecture 運動の実現のプロセス = 身体運動の生成

Slide 30

Slide 30 text

機能環効果器受容器（刺激→興奮（記号））客体活動神経網知覚神経網前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」（みすず書房）知覚世界活動世界知覚微表担体対象化された機構活動担体内的世界興奮（記号）興奮興奮運動形態＝特定の筋肉を動かす中枢神経網

Slide 31

Slide 31 text

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

Slide 32

Slide 32 text

年企業テーマ開発環境公開 2003 Microsoft 「Teo Feng」における強化学習 2005 Microsoft 「Forzamotor Sports」における強化学習 2013 DeepMind AtariのゲームをDQNで学習〇 2015 DeepMind 囲碁 AlphaGO 2017 AnyLogic 倉庫・機械などモデルのシミュレーション Microsoft 「パックマン」多報酬学習 Hybrid Reward Architecture for Reinforcement Learning 〇 2019 Google 「サッカーシミュレーター」による強化学習の研究〇 DeepMind 「Capture the flag」によるディープラーニング学習〇 Microsoft 「AirSim」ドローンシミュレーター〇 Nvidia 「ドライビングシミュレーター」 Mircrosoft 「TextWorld」アドベンチャーゲームを題材に言語学習〇 facebook 「CraftAssist」マインクラフト内で会話研究〇 CarMelon カーネギーメロン大学「MineRL」マインクラフトを使ったAIコンテスト〇 facebook 「LIGHT」ファンタジーワールドを構築してクラウドワーカーで会話研究〇 OpenAI 「Dota2」OpenAIによる「OpenAIFive」〇 DeepMind 「StarCraft2」AlphaStar 〇 DeepMind 「Capture the Flag」QuakeIII エンジン〇 2020 Nvidia GameGAN「ディープラーニングによるパックマンの目コピー」〇 DeepMind 「Agent57」AtariのほとんどのゲームをDQN+LSTMなどで学習〇 OpenAI 「HIDE AND SEEK」かくれんぼを用いたマルチエージェントのカリキュラム学習〇

Slide 33

Slide 33 text

強化学習

Slide 34

Slide 34 text

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

Slide 35

Slide 35 text

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

Slide 36

Slide 36 text

Hopper Training Hopper Trained

Slide 37

Slide 37 text

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

Slide 38

Slide 38 text

 Real time racing simulation.  Goal: as fast lap times as possible.

Slide 39

Slide 39 text

Laser Range Finder Measurements as Features Progress along Track as Reward

Slide 40

Slide 40 text

Slide 41

Slide 41 text

Slide 42

Slide 42 text

機械学習（例）FORZA MOTORSPORT におけるドライビング学習 • 揺らぎ • ライン – コーナーやそのコンビネーションに対して、どれぐらいスムーズに車をガイドするか。 • コーナーへの突入スピードとブレーキを踏むタイミングと。保守的か過激か。 • コーナーの頂点にどれぐらい近づくか、どれぐらいの速度でそこを抜けるか？ • コーナーを抜ける時のスピードとコーナーを回る時のスピード。 Drivatar がプレイヤーのコントロールから学習するもの Microsoft Research Drivatar™ in Forza Motorsport http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/forza.aspx

Slide 43

Slide 43 text

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

Slide 44

Slide 44 text

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。

Slide 45

Slide 45 text

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。

Slide 46

Slide 46 text

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。

Slide 47

Slide 47 text

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/

Slide 48

Slide 48 text

Drivatar (Microsoft, Forza Motorsport) How Forza's Drivatar Actually Works | AI and Games #60 https://www.youtube.com/watch?v=JeYP9eyIl4E

Slide 49

Slide 49 text

DQNを有名にした「AlphaGO」

Slide 50

Slide 50 text

Slide 51

Slide 51 text

DQN (Deep Q network)とは

Slide 52

Slide 52 text

Deep Q Learning (深層強化学習) Q-Learning × Deep Learning

Slide 53

Slide 53 text

Q-Learning とは • Q = 期待される報酬（意思決定関数） • S = State （座標、速度、現在の姿勢） • A = Action （キック、パンチ、波動拳） • R = 報酬 • Q (s,a ) という関数を決める方法

Slide 54

Slide 54 text

世界五感身体言語知識表現型知識生成 Knowledge Making 意思決定 Decision Making 身体運動生成 Motion Making インフォメーション・フロー（情報回廊）記憶キャラクターにおける学習の原理行動の表現結果の表現意思決定 Q(s,a) 関数

Slide 55

Slide 55 text

Deep Q Network （DQN）とは • Q = 予想される報酬（意思決定関数） • S = State （座標、速度、現在の姿勢） • A = Action （キック、パンチ、波動拳） • R = 報酬 • Q (s,a ) という関数を決める方法深層ニューラルネットワーク Deep Q Network

Slide 56

Slide 56 text

世界五感身体言語知識表現型知識生成 Knowledge Making 意思決定 Decision Making 身体運動生成 Motion Making インフォメーション・フロー（情報回廊）記憶キャラクターにおける学習の原理行動の表現状態・結果の表現意思決定ニューラルネットワーク (DQN)

Slide 57

Slide 57 text

年企業テーマ Open 2003 Microsoft 「Teo Feng」における強化学習 2005 Microsoft 「Forzamotor Sports」における強化学習 2013 DeepMind AtariのゲームをDQNで学習〇 2015 DeepMind 囲碁 AlphaGO 2017 AnyLogic 倉庫・機械などモデルのシミュレーション Microsoft 「パックマン」多報酬学習 Hybrid Reward Architecture for Reinforcement Learning 〇 2019 Google 「サッカーシミュレーター」による強化学習の研究〇 DeepMind 「Capture the flag」によるディープラーニング学習〇 Microsoft 「AirSim」ドローンシミュレーター〇 Nvidia 「ドライビングシミュレーター」 Mircrosoft 「TextWorld」アドベンチャーゲームを題材に言語学習〇 facebook 「CraftAssist」マインクラフト内で会話研究〇 CarMelon カーネギーメロン大学「MineRL」マインクラフトを使ったAIコンテスト〇 facebook 「LIGHT」ファンタジーワールドを構築してクラウドワーカーで会話研究〇 OpenAI 「Dota2」OpenAIによる「OpenAIFive」〇 DeepMind 「StarCraft2」AlphaStar 〇 DeepMind 「Capture the Flag」QuakeIII エンジン〇 2020 Nvidia GameGAN「ディープラーニングによるパックマンの目コピー」〇 DeepMind 「Agent57」AtariのほとんどのゲームをDQN+LSTMなどで学習〇 OpenAI 「HIDE AND SEEK」かくれんぼを用いたマルチエージェントのカリキュラム学習〇

Slide 58

Slide 58 text

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

Slide 59

Slide 59 text

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

Slide 60

Slide 60 text

AlphaGO 膨大な棋譜のデータ（人間では多過ぎて読めない）この棋譜をそっくり打てるように学習する自己対戦して棋譜を貯めるこの棋譜をそっくり打てるように学習する AlphaGO

Slide 61

Slide 61 text

• 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/

Slide 62

Slide 62 text

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

Slide 63

Slide 63 text

Slide 64

Slide 64 text

Deep Mind社「Agent 57」 • Atariの古典的なゲーム57個を人間よりうまくプレイできるようになった Deep Mind社のAI • https://deepmind.com/blog/article/Agent57-Outperforming- the-human-Atari-benchmark

Slide 65

Slide 65 text

DQNのさらなる発展 • 最後までスコアに苦しんだゲーム • Montezuma’s Revenge • Pitfall • Solaris • Skiing Agent57: Outperforming the human Atari benchmark （DeepMind） https://deepmind.com/blog/article/Agent57-Outperforming-the-human-Atari-benchmark

Slide 66

Slide 66 text

Montezuma’s Revenge BootDQN + Randomized Prior playing Montezuma's Revenge https://www.youtube.com/watch?v=pqkM1PrIOyI

Slide 67

Slide 67 text

Solaris Agent57 playing Solaris （Google DeepMind） https://www.youtube.com/watch?v=QDb3rmEBTZI

Slide 68

Slide 68 text

Pitfall! NGU playing Pitfall! （Google DeepMind） https://www.youtube.com/watch?v=imAeLt1BPu4

Slide 69

Slide 69 text

Skiing NGU playing Skiing （Google DeepMind） https://www.youtube.com/watch?v=0_67wNXyOcI

Slide 70

Slide 70 text

OpenAI「HIDE AND SEEK」による学習 (2019年)

Slide 71

Slide 71 text

年企業テーマ Open 2003 Microsoft 「Teo Feng」における強化学習 2005 Microsoft 「Forzamotor Sports」における強化学習 2013 DeepMind AtariのゲームをDQNで学習 2015 DeepMind 囲碁 AlphaGO 2017 AnyLogic 倉庫・機械などモデルのシミュレーション Microsoft 「パックマン」多報酬学習 Hybrid Reward Architecture for Reinforcement Learning 2019 Google 「サッカーシミュレーター」による強化学習の研究〇 DeepMind 「Capture the flag」によるディープラーニング学習 Microsoft 「AirSim」ドローンシミュレーター〇 Nvidia 「ドライビングシミュレーター」 Mircrosoft 「TextWorld」アドベンチャーゲームを題材に言語学習〇 facebook 「CraftAssist」マインクラフト内で会話研究〇 CarMelon カーネギーメロン大学「MineRL」マインクラフトを使ったAIコンテスト〇 facebook 「LIGHT」ファンタジーワールドを構築してクラウドワーカーで会話研究〇 OpenAI 「Dota2」OpenAIによる「OpenAIFive」〇 DeepMind 「StarCraft2」AlphaStar 〇 DeepMind 「Capture the Flag」QuakeIII エンジン〇 2020 Nvidia GameGAN「ディープラーニングによるパックマンの目コピー」〇 DeepMind 「Agent57」AtariのほとんどのゲームをDQN+LSTMなどで学習〇 OpenAI 「HIDE AND SEEK」かくれんぼを用いたマルチエージェントのカリキュラム学習〇

Slide 72

Slide 72 text

「かくれんぼ」によってマルチエージェントを学習させる • オブジェクトがあって、動かしたり固定したりできる。 • オブジェクトは直方体、傾斜台、長い板がある。 • 一度固定したオブジェトは動かせない • エージェントは次第にオブジェクトを利用してかくれんぼをするようになる • ６種類の戦術を順番に発見・学習していく https://openai.com/blog/emergent-tool-use/ Emergent Tool Use From Multi-Agent Autocurricula (2019) Bowen Baker, Ingmar Kanitscheider, Todor Markov, Yi Wu, Glenn Powell, Bob McGrew, Igor Mordatch https://arxiv.org/abs/1909.07528

Slide 73

Slide 73 text

https://www.youtube.com/watch?v=kopoLzvh5jY

Slide 74

Slide 74 text

意思決定スパーシャルＡＩモーションクエリー返答報告ボディ層（身体層）環境センサーセンサーセンサー静的・動的解析状態指定報告メタＡＩクエリー返答タスク（命令）ゲームプレイ結果報告ナビゲーションAI モーション指定キャラクターＡＩ自動生成プロシージャル技術ゲームプレイ

Slide 75

Slide 75 text

デジタルゲームの人工知能におけるイノベーションのポイント③ 「スパーシャルAI」（もっとも地味な技術がすべてを変える）

Slide 76

Slide 76 text

デジタルゲームAI入門② （スパーシャルAI）

Slide 77

Slide 77 text

Slide 78

Slide 78 text

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

Slide 79

Slide 79 text

パス検索（デモと実例）

Slide 80

Slide 80 text

パス検索がもたらしたイノベーション • キャラクターを一定の区域から解放した • キャラクターを動かしたゲームデザインを可能にした • キャラクターに長期的な思考を必要とさせた • ゲームをステージ制からオープンワールドへと引き上げた

Slide 81

Slide 81 text

（メッシュ）コスト : 0.5 見通し: 1.0 地表：土（メッシュ）コスト : 0.8 見通し: 0.7 地表：沼（オブジェクト）動かせる : (1.0,0.8)向き持ち上げる: false 上に乗れる： false 硬さ： 0.9 重たさ： 0.4 （オブジェクト）アクション：レバー倒す効果：扉が開く（オブジェクト）扉メッシュ同士のリンク情報

Slide 82

Slide 82 text

スパーシャルAI 空間解析状況解析位置検索技術パス検索スマートオブジェクトなど多数影響マップなど多数

Slide 83

Slide 83 text

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

Slide 84

Slide 84 text

ゴールデンパスに沿った位置検索技術プレイヤーの予想目標地点プレイヤーの現在位置ゴールデンパスゴールデンパス上で、20m以上プレイヤーから離れて、 40m以内にある場所で、ゴールデンパスから幅10mの領域でポイントを見つける

Slide 85

Slide 85 text

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

Slide 86

Slide 86 text

Tom Mathews Making "Big Data" Work for 'Halo': A Case Study http://ai-wiki/wiki/images/d/d8/AI_Seminar_177th.pdf

Slide 87

Slide 87 text

位置検索システム

Slide 88

Slide 88 text

位置検索システム - キャラクターの性能に応じて - 地形毎に - リアルタイムで最も適したポイントを見つけるシステム

Slide 89

Slide 89 text

Enemy Friend NPC Rock Rock Sea Hole

Slide 90

Slide 90 text

No content

Slide 91

Slide 91 text

No content

Slide 92

Slide 92 text

No content

Slide 93

Slide 93 text

No content

Slide 94

Slide 94 text

No content

Slide 95

Slide 95 text

No content

Slide 96

Slide 96 text

No content

Slide 97

Slide 97 text

No content

Slide 98

Slide 98 text

オリジナル

Slide 99

Slide 99 text

オリジナル

Slide 100

Slide 100 text

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

Slide 101

Slide 101 text

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

Slide 102

Slide 102 text

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

Slide 103

Slide 103 text

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

Slide 104

Slide 104 text

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

Slide 105

Slide 105 text

車に空間感覚を与える • 車自体がセンサーだけではなく、空間認識能力を持つ • ドライビング以外にも、さまざまな空間的感覚を手に入れる。

Slide 106

Slide 106 text

スパーシャルAI 空間解析状況解析位置検索技術パス検索スマートオブジェクトなど多数影響マップなど多数

Slide 107

Slide 107 text

スマートオブジェクト、スマートロケーション物の方に人工知能を持たせて、物からキャラクターを操る仕組み

Slide 108

Slide 108 text

物理的都市空間スマートスペースメタバース

Slide 109

Slide 109 text

デジタルゲームの人工知能におけるイノベーションのポイント④ 「メタAI」（必然？偶然？）

Slide 110

Slide 110 text

デジタルゲームAI入門③ （メタAI）

Slide 111

Slide 111 text

Slide 112

Slide 112 text

メタＡＩの歴史 1980 1990 2000 古典的メタAI 現代のメタＡＩキャラクターＡＩ技術の発展その歴史は古く、1980年代にまでさかのぼる。その時代と現代のメタＡＩは、異なる点も多いので、古典的メタＡＩ、現代のメタＡＩと名づけて区別することにしよう。

Slide 113

Slide 113 text

（例）「ゼビウス」（ナムコ、1983）敵出現テーブル巻き戻し敵0 敵１敵2 敵3 敵4 敵5 『あと面白い機能なんですけれど、ゼビウスには非常に簡単なAIが組み込まれています。「プレイヤーがどれくらいの腕か」というのを判断して、出てくる敵が強くなるんです。強いと思った相手には強い敵が出てきて、弱いと思った相手には弱い敵が出てきます。そういったプログラムが組み込まれています。ゲームの難易度というのは「初心者には難しくて、上級者には簡単だ」ということが、ひとつの難易度で(調整を)やっていくと起きてしまうので、その辺を何とか改善したいな、ということでそういったことを始めてみたのですけれど、お陰で割合にあまり上手くない人でも比較的長くプレイできる、うまい人でも最後のほうに行くまで結構ドラマチックに楽しめる、そういった感じになっています。』－遠藤雅伸（出演）、1987、「糸井重里の電視遊戯大展覧会」『遠藤雅伸ゼビウスセミナー』フジテレビ－

Slide 114

Slide 114 text

Slide 115

Slide 115 text

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

Slide 116

Slide 116 text

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

Slide 117

Slide 117 text

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

Slide 118

Slide 118 text

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。

Slide 119

Slide 119 text

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

Slide 120

Slide 120 text

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

Slide 121

Slide 121 text

WarFrame における自動生成マップの自動解析による自動骨格抽出 • 自動生成するだけでなく、自動生成したダンジョンを、自動解析します。ここでは、トポロジー（形状）検出を行います。

Slide 122

Slide 122 text

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

Slide 123

Slide 123 text

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

Slide 124

Slide 124 text

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。

Slide 125

Slide 125 text

Tactical Map の例 (影響マップ) （例）敵と自分の勢力をリアルタイムに計算する。 4 6 8 8 8 8 6 4 2 0 -1 -2 -4 -4 -4 -2 4 6 8 8 8 8 4 2 1 0 -2 -4 -4 -2 4 6 8 8 8 6 3 1 0 -2 -4 -4 -4 -2 4 6 8 8 8 6 6 4 1 0 -2 -4 -4 -2 2 4 6 8 6 6 4 4 0 -1 -2 -4 -4 -4 -2 1 2 4 6 6 4 2 2 -4 -5 -3 -3 -4 -4 -2 -1 3 3 3 3 4 2 2 0 -4 -5 -5 -8 -8 -6 -4 -2 3 3 2 2 2 0 -2 -4 -8 -10 -10 -8 -4 -2 3 3 3 2 2 1 0 -4 -8 -10 -10 -8 -8 -4 -2 2 2 2 2 1 1 0 -3 -8 -10 -10 -8 -8 -4 -2 1 1 1 1 0 0 -2 -4 -8 -8 -8 -8 -8 -8 -8 -8 0 0 0 0 0 -1 -1 -2 -5 -6 -6 -6 -8 -8 -8 0 0 0 0 -1 -2 -2 -2 -4 -4 -4 -6 -8 -8 -8 -8 0 0 0 0 -1 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 0 0 0 0 -1 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 0 0 0 0 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1

Slide 126

Slide 126 text

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

Slide 127

Slide 127 text

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

Slide 128

Slide 128 text

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

Slide 129

Slide 129 text

技術の変わり目ビックデータｘディープラーニングシミュレーションｘディープラーニングデータが貯まるところでディープラーニングを行い特徴抽出を行うシミュレーションでデータを貯めてディープラーニングを行う

Slide 130

Slide 130 text

ゲームとディープラーニング現状 • この3年間で、ゲーム産業以外で、ゲームを用いたディープラーニングの研究が増加している。 • 当のゲーム産業では、それ程多くない。理由 • 強化学習（DQNなど）を研究するには、結局ルールを持つシミュレーション空間を使う必要がある。 • データがないところでディープラーニングを活用したい • 現実空間で応用する前に箱庭で成長させたい • ほとんどすべて研究環境がオープンソースになっている。

Slide 131

Slide 131 text

シミュレーションこれからの人工知能のフレームワーク現実機械学習（ディープラーニング）この２つの技術の結びつきが、現実においても、仮想空間においても、これからの協力な技術コアとなる。

Slide 132

Slide 132 text

ビックデータｘディープラーニングからシミュレーションｘディープラーニングへ

Slide 133

Slide 133 text

シミュレーション現実機械学習（ディープラーニング） DeepMind社「Capture the flag」によるディープラーニング学習 https://deepmind.com/blog/article/capture-the-flag-science

Slide 134

Slide 134 text

Google 「サッカーシミュレーター」による強化学習の研究 https://automaton-media.com/articles/newsjp/20190613-95002/ シミュレーション現実機械学習（ディープラーニング） https://ai.googleblog.com/2019/06/introducing-google-research-football.html https://www.youtube.com/watch?v=F8DcgFDT9sc&t=4s

Slide 135

Slide 135 text

Microsoft 「AirSim」による強化学習の研究シミュレーション現実機械学習（ディープラーニング） https://microsoft.github.io/AirSim/ https://www.youtube.com/watch?v=-WfTr1-OBGQ&t=9s

Slide 136

Slide 136 text

Nvidia「ドライビングシミュレーター」による強化学習の研究シミュレーション現実機械学習（ディープラーニング） https://www.nvidia.com/en-us/self-driving-cars/drive-constellation Neural Reconstruction Engine in NVIDIA DRIVE Sim (NVIDIA) https://www.youtube.com/watch?v=vgot-CK1xRk&t=5s

Slide 137

Slide 137 text

Slide 138

Slide 138 text

現実世界デジタルツイン相互作用ミラーワールドスマートシティセンシング AIによる干渉 With ディープラーニング

Slide 139

Slide 139 text

現実世界デジタルツイン相互作用ミラーワールドスマートシティセンシング AIによる干渉 With ディープラーニングコモングラウンド

Slide 140

Slide 140 text

シム空間とリアル空間を行き来する車 • リアルな存在であると同時に、デジタル空間の存在でもある。 • 二重性を持つ。 • 夢を見る車＝昼間は知ったコースを反芻してイメージする

Slide 141

Slide 141 text

現実世界デジタルツイン相互作用ミラーワールドスマートシティセンシング AIによる干渉 With ディープラーニング

Slide 142

Slide 142 text

現実世界現実世界センサーエフェクタデジタルツイン意思決定・シミュレーションゲームエンジン都市のエージェントのエージェント・アーキテクチャ情報経路

Slide 143

Slide 143 text

現実世界現実世界センサーエフェクタデジタルツイン × 世界モデル (ディープラーニング) 都市の世界モデルの獲得世界モデルシミュレーション意思決定都市の夢を見るシミュレーションエンジン都市メタAIのエージェント・アーキテクチャ情報経路

Slide 144

Slide 144 text

デジタルゲームのイノベーション「ゲームエンジン」（技術集積場）

Slide 145

Slide 145 text

ゲームエンジン

Slide 146

Slide 146 text

現実世界メタバース（ゲームエンジン) 物理法則化学法則経済法則社会法則生物法則知能の法則抽出実装物理シミュレーション化学シミュレーション経済シミュレーション社会シミュレーション生物シミュレーション知能シミュレーションシミュレーション化サイエンス・エンジニアリング情報処理物・運動データ構造・プログラム

Slide 147

Slide 147 text

現実世界デジタルツイン (ゲームエンジン) 相互作用ミラーワールドスマートシティセンシング AIによる干渉

Slide 148

Slide 148 text

風頂点ポリゴン頂点移動計算移動計算メモリ CPU or GPU 変更アーティストエンジニアロード（格納) 実行

Slide 149

Slide 149 text

ゲームエンジンの時代 • ゲームエンジンは古くからある（80年代、ナムコのタスクシステム） • ゲームの規模が小さいうちは効果が大きくない • 90年代（ほとんどない。ソースコードレベル） • 00年代（黎明期） • ゲームエンジン群雄割拠時代（2010-2020） • 市販のエンジンに加えて、それぞれのゲーム会社でゲームエンジンが作られた • 現代では、ゲームエンジンなしで大型ゲームは作れない • ゲームエンジン＝ゲームの質に直結、ゲーム開発の技術を集積する場所 • Unreal Engine（Epic)とUnity3Dが生き残った • Unreal Engine アメリカ巨漢大砲主義の思想 • Unity 3D デンマーク（北欧）Do it yourself の思想

Slide 150

Slide 150 text

ジョブ・コントローラー（ナムコ、ゼビウスなど）三宅陽一郎「タスクシステムの起源について」 2016年年次大会予稿集

Slide 151

Slide 151 text

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

Slide 152

Slide 152 text

メタバース物・運動データ構造・プログラム現実世界ツールでアーティスト・デザイナーが作成エンジニアがプログラミング存在法則

Slide 153

Slide 153 text

原子分子＝原子＋力物質＝分子と力現象＝物質と力データオブジェクト＝データ＋プロエンティティ＝オブジェクト現象＝エンティティ＋現実世界メタバース

Slide 154

Slide 154 text

データ処理オブジェクト＝データ＋プログラムエンティティ＝オブジェクトとプログラム現象＝エンティティ＋プログラムメタバース情報処理基礎（プログラミング基礎）オブジェクト指向プログラミング大規模システムプログラミングシミュレーションプログラミング

Slide 155

Slide 155 text

https://www.moguravr.com/virtual-shibuya-8/

Slide 156

Slide 156 text

https://www.youtube.com/watch?v=1FOz5dMxn3s

Slide 157

Slide 157 text

ビックデータｘディープラーニングからシミュレーションｘディープラーニングへ

Slide 158

Slide 158 text

ゲームの中、ゲームの外ゲーム周辺AI （外＝開発、現実）ゲームAI （中＝コンテンツ）メタAI キャラクター AI ナビゲーション AI 開発支援 AI QA-AI 自動バランス AI インターフェース上のAI データマイニングシミュレーション技術ゲーム可視化ユーザーの生体信号プロシージャルAI

Slide 159

Slide 159 text

Slide 160

Slide 160 text

人工知能全域機械学習ディープラーニング統計学習コネクショニズムシンボリズムデジタルゲームAI ゲームAIはシンボリックAIから機械学習へ今後10年かけて徐々にシフトする現在、社内でも研究中。

Slide 161

Slide 161 text

Slide 162

Slide 162 text

人工知能全域機械学習ディープラーニング統計学習コネクショニズムシンボリズムデジタルゲームAI 機械学習の導入には土台となるシミュレーション（物理、仕組み）が必要シミュレーション技術

Slide 163

Slide 163 text

ジェネレーティブAI

Slide 164

Slide 164 text

Slide 165

Slide 165 text

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 ）

Slide 166

Slide 166 text

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

Slide 167

Slide 167 text

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

Slide 168

Slide 168 text

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

Slide 169

Slide 169 text

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）

Slide 170

Slide 170 text

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

Slide 171

Slide 171 text

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

Slide 172

Slide 172 text

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。

Slide 173

Slide 173 text

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

Slide 174

Slide 174 text

Far Cry 2 Dunia Engine - Growing Vegetation (Far Cry HQ) https://www.youtube.com/watch?v=FI3oR6vqn1Q

Slide 175

Slide 175 text

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

Slide 176

Slide 176 text

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）＋＝

Slide 177

Slide 177 text

Ken Musgrave http://www.kenmusgrave.com/

Slide 178

Slide 178 text

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

Slide 179

Slide 179 text

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

Slide 180

Slide 180 text

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

Slide 181

Slide 181 text

https://www.youtube.com/watch?v=NfizT369g60

Slide 182

Slide 182 text

https://www.youtube.com/watch?v=FzoY062kY1s

Slide 183

Slide 183 text

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/

Slide 184

Slide 184 text

Slide 185

Slide 185 text

VITRUVIO CityEngine Plugin for Unreal Engine https://esri.github.io/cityengine/vitruvio

Slide 186

Slide 186 text

SimCity 4 Engine, Glassbox https://www.youtube.com/watch?v=tKOgo7EFl_w

Slide 187

Slide 187 text

ゲーム自動生成 [参考文献] Cameron Browne,“Evolutionary Game Design”, SpringerBriefs in Computer Science, 2011

Slide 188

Slide 188 text

ゲーム自動生成 [参考文献] Cameron Browne,“Evolutionary Game Design”, SpringerBriefs in Computer Science, 2011

Slide 189

Slide 189 text

ゲーム自動生成 [参考文献] Cameron Browne,“Evolutionary Game Design”, SpringerBriefs in Computer Science, 2011

Slide 190

Slide 190 text

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

Slide 191

Slide 191 text

ゲーム自動生成 https://jellyjellycafe.com/games/yabalath

Slide 192

Slide 192 text

PCGML PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Sam Earle, Julian Togelius https://arxiv.org/abs/2001.09212

Slide 193

Slide 193 text

PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Sam Earle, Julian Togelius https://arxiv.org/abs/2001.09212

Slide 194

Slide 194 text

PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Sam Earle, Julian Togelius https://arxiv.org/abs/2001.09212

Slide 195

Slide 195 text

PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Sam Earle, Julian Togelius https://arxiv.org/abs/2001.09212

Slide 196

Slide 196 text

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

Slide 197

Slide 197 text

ゲームAI研究の新展開 • 2023/7/4 • オーム社 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 https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274230776

Slide 198

Slide 198 text

PCGRL: Procedural Content Generation via Reinforcement Learning Ahmed Khalifa, Philip Bontrager, Sam Earle, Julian Togelius https://arxiv.org/abs/2001.09212

Slide 199

Slide 199 text

https://medium.com/deepgamingai/game-level-design-with-reinforcement-learning-52b02bb94954

Slide 200

Slide 200 text

PCGRL参考 • https://twitter.com/togelius/status/1222038094507102208 • https://twitter.com/i/status/1222038094507102208

Slide 201

Slide 201 text

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

Slide 202

Slide 202 text

Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation Linus Gisslén, Andy Eakins, Camilo Gordillo, Joakim Bergdahl, Konrad Tollmar https://arxiv.org/abs/2103.04847

Slide 203

Slide 203 text

Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation Linus Gisslén, Andy Eakins, Camilo Gordillo, Joakim Bergdahl, Konrad Tollmar https://arxiv.org/abs/2103.04847

Slide 204

Slide 204 text

Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation Linus Gisslén, Andy Eakins, Camilo Gordillo, Joakim Bergdahl, Konrad Tollmar https://arxiv.org/abs/2103.04847

Slide 205

Slide 205 text

CoG 2021: Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation SEED – Electronic Arts https://www.youtube.com/watch?v=kNj0qcc6Fpg

Slide 206

Slide 206 text

Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation Linus Gisslén, Andy Eakins, Camilo Gordillo, Joakim Bergdahl, Konrad Tollmar https://arxiv.org/abs/2103.04847

Slide 207

Slide 207 text

Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation Linus Gisslén, Andy Eakins, Camilo Gordillo, Joakim Bergdahl, Konrad Tollmar https://arxiv.org/abs/2103.04847

Slide 208

Slide 208 text

Adversarial Reinforcement Learning for Procedural Content Generation Linus Gisslén, Andy Eakins, Camilo Gordillo, Joakim Bergdahl, Konrad Tollmar https://arxiv.org/abs/2103.04847

Slide 209

Slide 209 text

NUVERSE、GPT3をゲームに組み込む［GDC 2023］GPT-3でNPCの会話を生成。Nuverseが「アース：リバイバル」でチャレンジする，新テクノロジーによるゲーム開発の“新たな一歩” https://www.4gamer.net/games/651/G065105/20230325007/

Slide 210

Slide 210 text

Earth revival (Nuverse, 中国のゲーム) • 800ms以下で会話を生成 • アニメーション生成（10 から 20秒の） • …つまり20 時間のコンテンツをわずか48分で生成 • GPT3 • 音声生成 Nuverse lets AI do all the talking and moving of NPCs in Earth: Revival https://premortem.games/2023/03/22/nuverse-lets-ai-do-all- the-talking-and-moving-of-npcs-in-earth-revival/ ジェネレーティブAIでゲーム開発支援！ GDCで発表されたリアルな事例や取り組みを紹介 https://www.famitsu.com/news/202303/24297009.html

Slide 211

Slide 211 text

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

Slide 212

Slide 212 text

ChatGPT と Stable Diffusion を用いた RPG: Tales of Syn • https://twitter.com/_hackmans_/status/1624501399383072768 • https://talesofsyn.com/

Slide 213

Slide 213 text

Tales of Syn Game - NPC Chat GPT3 Prototype (Tales of Syn) https://www.youtube.com/watch?v=ejw6OI4_lJw

Slide 214

Slide 214 text

はじめに

Slide 215

Slide 215 text

Slide 216

Slide 216 text

Slide 217

Slide 217 text

ビックデータｘディープラーニングからシミュレーションｘディープラーニングへ

Slide 218

Slide 218 text

Slide 219

Slide 219 text

Slide 220

Slide 220 text

AnyLogic「シミュレーションｘ機械学習」サービスシミュレーション現実機械学習（ディープラーニング） https://www.anylogic.com/warehouse-operations/

Slide 221

Slide 221 text

Microsoft 「AirSim」による強化学習の研究シミュレーション現実機械学習（ディープラーニング） https://microsoft.github.io/AirSim/

Slide 222

Slide 222 text

Nvidia「ドライビングシミュレーター」による強化学習の研究シミュレーション現実機械学習（ディープラーニング） https://www.nvidia.com/en-us/self-driving-cars/drive-constellation

Slide 223

Slide 223 text

ブロックチェインとゲーム

Slide 224

Slide 224 text

Blockchain技術とは？

Slide 225

Slide 225 text

Blockchain技術とは？生成の記録が記録される

Slide 226

Slide 226 text

Blockchain技術とは？

Slide 227

Slide 227 text

Blockchain技術とは？交換の記録が記録される

Slide 228

Slide 228 text

No content

Slide 229

Slide 229 text

My Crypt Heroes • https://www.mycryptoheroes.net

Slide 230

Slide 230 text

https://onlinegame-pla.net/my-crypto-heroes/ https://www.doublejump.tokyo/pr/double_jump.tokyo_pr_20180621.pdf

Slide 231

Slide 231 text

https://www.coindesk.com/chinas-search-giant-baidu-tests-crypto-puppy-marketplace-on-blockchain/

Slide 232

Slide 232 text

• https://crypto-games.de/crypto-games-liste/ ドイツ語サイト

Slide 233

Slide 233 text

Ubisoft blockchain 主任のインタビュー • https://blockchaingamer.net/exclusive-interview-with-mr- nicolas-pouard-blockchain-initiative-manager-at-ubisoft/ • https://www.blockchaingamer.biz/news/5026/video-ubisoft- blockchain-games/

Slide 234

Slide 234 text

No content

Slide 235

Slide 235 text

自動生成して、それを自動管理できる

Slide 236

Slide 236 text

ユーザーが作り出したものを公開すると、それは他のユーザーのネットワーク上で記録される。それはUbiでさえ消去できない財産となる。しかも、そういうことにUbiは報酬を出す

Slide 237

Slide 237 text

ユーザーによるユーザー自身のためのユーザーが所有する世界を作り出すことができる

Slide 238

Slide 238 text

• https://www.youtube.com/watch?v=tdrrC6fhyRk • 35分ぐらいから

Slide 239

Slide 239 text

Ubisoft主催第一回 BC Gaming Summit http://blockchaingamesummit.com/

Slide 240

Slide 240 text

第I部：デジタルゲームAI 第II部：メタバースとスマートシティ

Slide 241

Slide 241 text

メタバースとスマートシティにおけるイノベーション

Slide 242

Slide 242 text

情報処理学会７月号（電子）人工知能学会誌７月号

Slide 243

Slide 243 text

参考文献 • 三宅陽一郎「デジタルゲームAI技術を応用したスマートシティの設計」人工知能学会誌、37巻4号（2022年） 10ページ • 三宅陽一郎 • 「メタバースの成立と未来 ―新しい時間と空間の獲得へ向けて―」, 情報処理, Vol.63 No.7 （2022年） 34ページ https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=218538&item_no=1&page_id=13&block_id=8 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsai/37/4/37_436/_article/-char/ja/

Slide 244

Slide 244 text

スマートシティ

Slide 245

Slide 245 text

データ収集（DataSF, CityVerve）サービス https://www.softbank.jp/biz/blog/business/articles/202003/overseas-smart-city/

Slide 246

Slide 246 text

スマートシティの全体設計

Slide 247

Slide 247 text

Slide 248

Slide 248 text

都市全体の知能（意識）交通全般を制御するAI 各エリアを監視・制御するAI 各ビルを監視・制御するAI 道路を監視・制御するAI 各広場を監視・制御するAI 人の流れを監視・制御するAI 抑止・委任報告抑止・委任報告監視制御人ドローンロボットデジタルアバター報告命令人監視制御監視制御協調協調協調・命令監視制御デジタルツイン／メタバス／世界モデル都市キャラクターAI スパ｜シャル AI メタAI 空間記述表現協調協調

Slide 249

Slide 249 text

都市環境アクターネットワーク人工知能（メタAI, キャラクターAI, スパーシャルAI）都市の人工知能システム都市の実体（物質、仕組み、ネットワーク構造）

Slide 250

Slide 250 text

都市のアクターネットワーク物理的な都市都市の人工知能都市の意識（都市の無意識）（都市の身体）

Slide 251

Slide 251 text

都市を囲う環境世界命令の構成世界モデル世界シミュレーション都市のセンサー群都市のアクター群スパーシャルAI 認識の形成意思の決定都市のエージェント群メタAI （都市の人工知能）キャラクターAI

Slide 252

Slide 252 text

空間型AIの作成

Slide 253

Slide 253 text

スマート環境アクタースマートオブジェクトエージェントスマートポイントスマートスペースエージェントエージェント制御制御制御ドアドアノブスペースオブジェクト（物）ポイント（座標）

Slide 254

Slide 254 text

エージェント主体客体エージェント主体客体転換環境アクタースマート環境アクター主客転換制御

Slide 255

Slide 255 text

メタAI エージェントエージェント自律制御スマート環境アクター制御スマート環境アクター制御スマートスペーススマートオブジェクトスマートポイントコミュニケーションコミュニケーション

Slide 256

Slide 256 text

メタAI エージェントエージェント自律制御スマート環境アクター制御スマート環境アクター制御スマートスペーススマートオブジェクトスマートポイントコミュニケーションコミュニケーションコモングラウンド

Slide 257

Slide 257 text

（メッシュ）コスト : 0.5 見通し: 1.0 地表：床推奨高度：5m （メッシュ）コスト : 0.5 見通し: 1.0 地表：床推奨高度：10m （メッシュ）コスト : 2.5 見通し: 1.0 地表：土推奨高度：10m 壁面：ガラス壁との衝突は必ず回避してくださいエージェントナビゲーション・メッシュ（メッシュ）コスト : 0.5 見通し: 1.0 地表：床推奨高度：7m エレベーターの入り口：使用する場合は、メッセージ001を送ってください空間記述表現

Slide 258

Slide 258 text

物理的都市空間スマートスペースメタバース

Slide 259

Slide 259 text

空間型AIの制御に入る車メタAI エージェントエージェント自律制御スマート環境アクター制御スマート環境アクター制御スマートスペーススマートオブジェクトスマートポイントコミュニケーションコミュニケーション

Slide 260

Slide 260 text

現実空間のためのキャラクターAI, メタAIの検証

Slide 261

Slide 261 text

オンラインゲームメタバース物理空間世界観強固、かつ詳細なるべく緩い設定現実のまま物語大きな物語を準備物語に沿ってイベントが展開特になしユーザーが作り出す現実の経済、人間関係（ソーシャル）、社会、など無限の要素キャラクター（人）の役割世界、物語の中で最初から定義特になしユーザーの関係の中で発生不明（実存）オンラインゲーム物理空間純粋なメタバース（空っぽの空間）

Slide 262

Slide 262 text

現実世界デジタルツインミラーワールドスマートシティメタAI 都市メタバース（世界モデルとして機能する）同期現実を認識する現実を予測する

Slide 263

Slide 263 text

垂直構造（現実との関連性）水平構造(世界のスケールの広がり) メタバース現実世界デジタル世界スマートシティミラーリングによる同期

Slide 264

Slide 264 text

現実世界 (1) お金の動き (2) 物の動き (3) 人・動物の動き (4) 自然の動きデジタルツイン (現実世界そっくりのメタバース) 同期引き写しミラーワールドスマートシティセンシングと情報取り込みによる(1)-(4)の同期ロボット・AI・情報提示によるサービス・干渉

Slide 265

Slide 265 text

広場森都市大学道路同期同期同期同期同期現実と同期するメタバース

Slide 266

Slide 266 text

奈良の鹿ミラーワールド同期（ミラー）現実メタバース本物の鹿デジタルツイン鹿現実とメタバースをつなぐ

Slide 267

Slide 267 text

物理空間シミュレーション空間物理＝シミュレーション混合空間

Slide 268

Slide 268 text

Slide 269

Slide 269 text

Slide 270

Slide 270 text

物理世界への作用（指令・行為）知能物理世界情報収集（知覚）メタバース（集合知性）

Slide 271

Slide 271 text

メタバース情報の蓄積シミュレーションによる予測人間の叡知一つの集合知性として機能する物理空間への作用センサー意思決定エフェクター物理空間からの情報物理空間への作用集合知性のエージェント・アーキテクチャ

Slide 272

Slide 272 text

物理世界物理世界デジタル世界物理世界集合知性メタバース物理世界機械 Level I Level 0 Level III Level II 意識の変容人とデジタル空間の融合物理世界

Slide 273

Slide 273 text

活動神経網知覚神経網作用（行為）内的世界知能物理世界物理世界のリアリティ反作用（知覚）

Slide 274

Slide 274 text

活動神経網知覚神経網反作用（知覚）作用（行為）内的世界知能シミュレーション世界シミュレーション世界のリアリティ

Slide 275

Slide 275 text

物理世界への作用（指令・行為）知能物理世界情報収集（知覚）メタバース（集合知性）

Slide 276

Slide 276 text

シミュレーション

Slide 277

Slide 277 text

ゲームエンジンのUnityにPLATEAUのモデルを入れた画面。モデルは、品川駅周辺のモデル～都市全体の外観～～道路～ PLATEAUは建物のモデルのみなので、市民が実際に歩くことになる道路は自作。 Pythonでの数値シミュレーション同様、この道路1つ1 つにサービスの水準を設定し、市民が通ると効用が得られるような画面を作る。今後の展望：実際の都市の3Dモデルによるシミュレーション石政龍矢三宅陽一郎「メタAI型スマートシティ形成の提唱－」第64回土木計画学研究発表大会、2021年12月

Slide 278

Slide 278 text

仮想空間シミュレーションの動画シミュレーションを行っている状況を動画で紹介する。動画内で赤く動いているのが市民である。市民は品川駅を目指して動き、その過程で効用が計算されるように実装している。石政龍矢三宅陽一郎「メタAI型スマートシティ形成の提唱－」第64回土木計画学研究発表大会、2021年12月

Slide 279

Slide 279 text

メタAI型スマートシティの有効性の検証（Pythonによる数値シミュレーション）メタAIの有効性を検証するために、まずはPythonによる数値シミュレーションを行う。実験で想定すること市民は、目的地に着くまでに何本かの道路を歩く。市民は、バリアフリーが充実している道路等、その道路のもともとの公共サービスの充実度（サービスの水準）に応じて、効用を得る。さらに、各道路には一体ずつAIエージェントが配置され、AIエージェントは市民から一人を選んで公共サービスを行う。選ばれた市民は、その道路から得られる効用が、さらに増加する。メタAIは、AIエージェントが重複して同じ市民を選ばないように命令し、公共サービスを広く全体に行き渡らせる。道路1 道路2 メタAI 左の市民は前の道路で選ばれたので、候補から外しなさい石政龍矢三宅陽一郎「メタAI型スマートシティ形成の提唱－」第64回土木計画学研究発表大会、2021年12月

Slide 280

Slide 280 text

メタAIのスマートシティへの活用石政龍矢三宅陽一郎「メタAI型スマートシティ形成の提唱－PLATEAUデータを用いたマルチエージェントシミュレーションの観点から－」第64回土木計画学研究発表大会、2021年12月

Slide 281

Slide 281 text

メタAI型スマートシティの有効性の検証横軸はシミュレーションの回数、縦軸は社会全体の効用について、メタAIがある場合の効用から、ない場合の効用を引いたもの全ての状況において、メタAIを導入した方が社会全体の効用が高くなるメタAIがある場合とない場合の差各パターン効用の差～留意点～検証の目的はメタAIが上手く機能することの確認であるため、効用の差の大きさにはあまり意味はない石政龍矢三宅陽一郎「メタAI型スマートシティ形成の提唱－」第64回土木計画学研究発表大会、2021年12月

Slide 282

Slide 282 text

メタバース

Slide 283

Slide 283 text

メタバースの定義

Slide 284

Slide 284 text

メタバースオンラインゲーム現実

Slide 285

Slide 285 text

Slide 286

Slide 286 text

検索エンジン SNS メタバース検索サーバーユーザーユーザータイムラインデジタル空間インタラクションデファクト・メジャーの遷移

Slide 287

Slide 287 text

メタバース SNS 検索エンジン現実の人間関係現実の情報現実の情報現実の人間関係現実の世界の状態現実の情報現実の深度仮想空間のリアリティ

Slide 288

Slide 288 text

デジタル世界現実世界垂直構造（現実との関連性）水平構造(世界のスケールの広がり) オンラインゲームメタバースデジタル空間の水平構造と垂直構造

Slide 289

Slide 289 text

時代メタバース世界の多様化 2006 セカンドライフ 2008 meet-me 2018 2006 Roblox 2009 Internet Adventure 2012 The Sandbox 2008 PlayStation Home 2011 2021 Horizon Worlds 2008 ai sp@ce メタバース創成記メタバースとゲーム空間の融合セカンドライフの影響メタバースと現実空間・経済との融合 2017 フォートナイト 2022 仮想通貨SAND導入(2017年-) 2003 EVE ONLINE 2015 2000 Phantasy Star Online / Phantasy Star Online 2 UGCを軸としたオンラインゲームアイテム課金モデル仮想通貨の隆盛

Slide 290

Slide 290 text

メタバースとソーシャル

Slide 291

Slide 291 text

ソーシャル空間ゲーム空間ソーシャル空間メタバースソーシャル空間 1990 2010 2000 2020 オンラインゲームにおいて徐々にソーシャル的要素が入れられていった。SNSに対抗する必要があった。 1990年代においてゲームはソロプレイかその場の数人でするものであった。ゲーム的要素の少ないソーシャル空間をメインとするメタバースが台頭する。しかし、ゲームとはつながっている。ゲーム的要素がまったくない、独立したソーシャル空間が成立する。SNSの延長としてのソーシャル空間。 SN S SNS SNS ソーシャル空間 SNSの台頭と拡大ゲーム空間ゲーム空間 SNS＋ゲーム空間＝メタバース

Slide 292

Slide 292 text

ゲーム空間とソーシャル空間の関係関係図特徴ゲーム空間をメインとしつつ、その周辺のソーシャル空間を配置するゲーム空間を補完する形、或いはゲーム空間で満たされない部分をソーシャル空間においてみたすように設計する。たとえば、ゲーム空間が戦闘であれば、ソーシャル空間は音楽・演劇など。ソーシャル空間をメインとしつつ、その中にゲーム空間が埋め込まれる。ソーシャル空間がメインであり、そこにそれぞれ独立したゲーム空間が埋め込まれる。多くの場合、ユーザーが作成したミニゲームが点在する形となる。ゲーム空間-ソーシャル空間一体型ゲーム空間とソーシャル空間の区別ではない。あらゆる場所がゲーム空間であり、ユーザーが望めば、あらゆる空間で交流が可能である。ゲーム空間ソーシャル空間ゲーム空間ゲーム空間ゲーム空間ゲーム空間ソーシャル空間 Roblox Sandbox フォートナイトあつ森などソーシャル空間

Slide 293

Slide 293 text

メタバース＝ゲーム空間の解放オンラインゲーム

Slide 294

Slide 294 text

人人テキストテキスト人人画像/声画像/声人人擬似身体・声擬似身体・声空間メタバースオンライン会議 SNS・チャットなど拡張するコミュニケーション

Slide 295

Slide 295 text

人エージェントエージェントエージェントエージェントエージェントエージェント人エージェントエージェントエージェントエージェントエージェントエージェント人エージェントエージェントエージェントエージェントエージェントエージェントエージェント人-エージェント-エージェント-人関係人-人関係から人-AI-AI-人関係へ

Slide 296

Slide 296 text

文化社会文化は社会を変える AI文化はAIを変える集積された文化を編纂し促進するAI ＝科学者・芸術家 AI文化はAIが集積するエージェントエージェントエージェントエージェントエージェントエージェントエージェントエージェントエージェント

Slide 297

Slide 297 text

ゲーム世界プレイヤー（主人公）プレイするバーチャルアイドルプロデューサー応援する・プロデュースするゲーム世界（eSports) 観戦者観戦するメタバース一参加者参加するデジタル世界への参加の仕方の変化デジタル空間への参加の仕方の変化

Slide 298

Slide 298 text

メタバース（コモングラウンド）

Slide 299

Slide 299 text

スマートシティとメタバースの融合、人間の行動変容

Slide 300

Slide 300 text

Slide 301

Slide 301 text

現実世界デジタルツイン (現実世界そっくりのメタバース) 相互作用ミラーワールドスマートシティセンシング AIによる干渉

Slide 302

Slide 302 text

現実世界デジタルツインミラーワールドスマートシティメタAI 都市メタバース（世界モデルとして機能する）同期引き写し現実を認識する現実を予測する

Slide 303

Slide 303 text

活動神経網知覚神経網作用（行為）内的世界知能物理世界物理世界のリアリティ反作用（知覚）

Slide 304

Slide 304 text

活動神経網知覚神経網反作用（知覚）作用（行為）内的世界知能シミュレーション世界シミュレーション世界のリアリティ

Slide 305

Slide 305 text

人の知的レベル＝環境との相互作用による知的行動人環境（世界）知的行動知的行動の拡大

Slide 306

Slide 306 text

環境（世界）知的行動知的行動の拡大人他者（自律的存在）信頼感情の生成人の知性の拡大

Slide 307

Slide 307 text

スマートシティエージェント知的行動知的行動の拡大人メタAI スマートシティによる知的行動の拡大

Slide 308

Slide 308 text

新しい現実スマートシティエージェント知的行動知的行動の拡大メタバース人メタAI 人の知性の拡大

Slide 309

Slide 309 text

デジタルゲームから現実＝仮想融合世界へこれまでの研究：デジタルゲームの人工知能の汎用的フレームの構築これからの研究：都市のための人工知能の汎用的フレームの構築

Slide 310

Slide 310 text

これまでの研究：デジタルゲームの人工知能の汎用的フレームの構築これからの研究：都市のための人工知能の汎用的フレームの構築人工知能が人間を理解すること人工知能が社会を理解することデジタルゲームから現実＝仮想融合世界へ

Slide 311

Slide 311 text

ブロックチェーンとローカリティ • AIは普遍的なもの→AIは大局的なもの＝大きなAI（chatGPTなど）が世界にいくつかできる未来 https://illust-ryokka.jp/material/map/global-map/ AI AI AI AI AI AI AI

Slide 312

Slide 312 text

ノード知識

Slide 313

Slide 313 text

ブロックチェーン上のAI ブロックチェーン上のAI ブロックチェーン上のAI