クロムハウンズにおける人工知能開発から見る
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- しょうこ かやぬま
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1 クロムハウンズにおける 人工知能開発から見るゲーム AI の展望 CEDEC 2006 講演 三宅陽一郎 (FromSoftware, Inc.)
2 Openning_Movie.avi
3 クロムハウンズにおける 人工知能開発から見るゲーム AI の展望 CEDEC 2006 講演 三宅陽一郎 (FromSoftware, Inc.)
4 クロムハウンズにおける 人工知能開発から見るゲーム AI の展望 CEDEC 2006 講演 三宅陽一郎 (FromSoftware, Inc.) (1) ムービーの文字が小さいですので なるべく前でご覧ください (2) 配布資料は 読んで理解して頂けるように作っており パワーポイントと対応していません (3) パワーポイントは CEDEC のサイトで公開される予定です
5 この講演で感じて頂きたいもの 人工知能って 今こういうふうな状況なんだ 人工知能って こういうことができるんだ 持って返って頂きたいもの 自分のゲームにも 人工知能技術を取り入れてみようかなあ
6 講演のための用語の準備 AI = Artificial Intelligence 人工知能 COM AI プレイヤー以外のキャラクター人工知能 ( 技術 ) のことを指す 今日は 人工知能が ゲームに対してどのような可能性を拓くのか を説明したいと思います
7 本講演の構成 第 1 部ゲームへの人工知能技術の導入のあり方 (15 分 ) 質疑応答 (5 分 ) 第 2 部クロムハウンズにおける人工知能の開発 (45 分 ) 質疑応答 (5 + 5 分 ) 第 3 部これからのゲームとゲーム AI のための展望 (10 分 ) 質疑応答 (5 分 )
8 第 1 部 ゲームへの人工知能技術の導入のありかた (20 分 ) 人工知能技術とゲームとの関係を概観する
9 人工知能とは何か?
10 そもそも知性とは? 生き物が 外部の環境に対して 適応するために持ったシステム 知性 内部状態 ( 体 意識 ) 環境
11 人工知能とは? 自然言語会話 内部状態 知性 環境 ニューラルネットワーク 論理的思考 遺伝的アルゴリズム 生命の知能を機能ごとに 取り出して発展させたもの
12 人工知能の研究の歴史 ( 若い! 発展 中 ) 人工知能学会ホームページより
13 ( 赤色 よく応用青色 少しだけど応用 ) この 50 年で発展して来た人工知能技術たち (1) エージェント (2) ニューラルネットワーク (3) Rule-Base A.I. (4) ベイジアンネットワーク (5) 自己組織化マップ (6) 遺伝的アルゴリズム (7) 遺伝的プログラミング (8) Finite State Machine (9) Automaton (10) Subsumption Architecture (11) Competitive evolution (12) A* Path Finding. アカデミックに学問として蓄積されて来た人工知能技術には たくさんの技術がある どれぐらいゲームに応用されているの? 一部だけ
14 何故 今まで応用されて来なかったか? (1) 特にグラフィック偏重でゲームが発展して来た (2) メモリ容量や計算時間が必要なものが多い (3) 一般的な基礎がなく 逆に 基礎を探求して行く学問である それぞれの分野で断片的である ( 入りやすいが奥が深い ) (4) 数学 哲学 科学の上に組み上げられている分野が多く 応用の仕方が難しく見えにくい 数学 偏微分方程式 多変数ダイナミクス科学 進化論 哲学. 現象学 CG ( 四次元の数学 )
15 何故 これからは応用が可能か? 理論の蓄積 AI に関する多数の成果と論文 学問としての AI の発展 Hardware の発展 無理なく AI のテクノロジーを実現できる環境が整備された 実用例の蓄積 演算能力の向上シミュレーション能力容量 ( メモリ ) の拡大 AI Programming Wisdom ゲーム AI に関する多数の論文 Killzone Quake, F.E.A.R.
16 次世代ゲームの第 3 の軸として AI Hardware( 容量 演算能力 ) これまでのゲーム Network これからのゲーム AI
17 人工知能技術の導入の適切なタイミングはいつか? FC SFC SS, PS PS2,GC,Xbox Xbox360, PS3, Wii Hardware 1999 DC 2005 ( 次世代 ) 時間軸 TV game 成長期 成熟期 3D Network インパクト AI 技術の歴史的な流れから見て 人工知能技術のゲームへの応用は 次世代で成長し 次々世代で成熟するだろう
18 人工知能を導入の仕方と問題点
19 人工知能技術の導入の仕方 (Step 1) 人工知能技術を調査 研究しておく (Step 2) ゲームの要求に対して どのような技術が必要であるかを見抜き ゲーム設計の中に組み込む (Step 3) 製作ラインの中にワークフローを実現する ( 新しい技術には 新しいデバッグ方法 ) この具体例を クロムハウンズを題材に説明いたします
20 人工知能導入の問題点と注意点 (1) 日本では開発の情報を公開することが少ない ゲームへの人工知能の応用の情報は 圧倒的に欧米が多い 文献は英語で探す 海外の方が総合的に質と量が高い (2) 応用の仕方は 抽象的な思考を通して行う必要がある 既存の具体例をそのままそのゲームへ応用できる例は多くない 基本的 ( 簡単 ) な知識からクリエイティブに発想しよう (3) 数学的原理や アルゴルリズムは 特殊なケースで動かなかったり 方程式が発散したりする場合がある 研究ならばある程度動けばいいが 製品には十分なデバッグと安全装置が必要!
21 欧米と日本におけるゲーム AI の開発の比較 欧米日本 情報公開 論文 会議で発表 不明 文献 論文や書籍の膨大な蓄積 とても少ない アカデミズムとの関係取り組むAIの分野業界としての取り組み 大学でゲームAIを研究 大学から開発の現場へ参加 FPS を中心とするキャラクターメインのゲーム 標準化への流れがある (IGDA AIISC( 人工知能インタフェース標準化委員会 ) ) (AI のミドルウエア市場の形成 ) 希少 さまざまなゲーム 標準化の流れに 参加する形 ( IGDA JAPAN を通して紹介がされている CEDEC でも RoundTableがある ) ( 例 ) Quake を扱った修士論文は世界的に有名になった
22 ゲーム AI における日本のチャンス ゲーム ゲーム AI (1) ゲーム AI は ゲームのコンテンツに対応して形成される (2) FPS スポーツゲームだけでなく いろいろな種類のゲームを作る日本には いろいろな種類のAIを作れるチャンスがある 技術的チャレンジ (3) 日本は ゲーム AI の発展に欧米とは違う方向からも貢献できるはずだ
23 第 1 部まとめ (1) 人工知能のゲームへの応用は これまでは制約があって難しかったが 次世代から発展の段階に入り 次々世代で成熟すると予想できる (2) 現在のところ 欧米がゲーム AI の分野で ゲームとしても開発環境としても整備を発展させつつある (3) しかし 日本にも 独自のチャンスがある
24 第 1 部質疑応答
25 本講演の構成 第 1 部ゲームを発展させるための人工知能技術の導入のあり方の概論 (20 分 ) 質疑応答 (5 分 ) 第 2 部クロムハウンズにおける人工知能の開発 (40 分 ) 質疑応答 (10 分 ) 第 3 部これからのゲームとゲーム AI のための展望 (10 分 ) 質疑応答 (5 分 )
26 第 2 部 クロムハウンズにおける 人工知能の開発 人工知能の 発想の仕方 と 技術導入の仕方
27 Contents クロムハウンズ AI の開発を題材に説明を行う I. クロムハウンズ紹介 II. III. クロムハウンズの COM を作る ( 中間で質疑応答 ) まとめ Note: This PPT is prepared only for CEDEC 06
28 I. クロムハウンズ紹介
29 紹介ムービーをご覧ください
30 Openning_Movie.avi
31 発売元 クロムハウンズ : セガ デザイン : フロムネットワークス 開発元 : フロムソフトウエア 2006 年 6 月 世界 7 カ国で 同時発売 (C) SEGA Corporation / FromNetworks, Inc. / FromSoftware, Inc., 2006
32 基本設定 : クロムハウンズはどんなゲームか? (1) オンライン (2) アクション (3) 勝利条件 (4) スカッドと呼ばれるチームをベース (5) 80 を超える複雑なマップ (6) コミュニケーションのシステム (7) 戦略の重要性 CH-I Multiplayer Online Battles on Xbox 360 詳細
33 基本設定 (1) オンライン CH-I オンラインでチーム同士で戦う
34 基本設定 (2) アクション 基本はメカ対メカのアクションゲーム
35 基本設定 (3) 勝利条件 15 分以内に 敵全員を殲滅するか 敵本拠地を破壊! 時間切れの場合は コムバス占拠数がより多い側が勝者!
36 基本設定 (4) スカッドと呼ばれるチームをベース CH-I 最大 6 人のプレイヤーがスカッドとなって 一度に同じ戦場に出ることができる
37 基本設定 (5) 80 を超える複雑なマップ CH-I 市街 山岳 さばく 河 湖 海など 多岐に渡る 80 以上のマップハウンズは 15m のスケール マップは 3km 四方
38 基本設定 (6) コミュニケーションのシステム CH-I コムバス ( 通信塔 ) を占拠してネットワーク領域を作り 初めてチームメンバーと通信可能! コンバスをどう取るか 敵 味方の情報をどう伝えるか の情報戦だ!
39 基本設定 (7) 戦略が大切 CH-I 各プレイヤーは 広大なマップを 15 分間 敵を予測して 戦略を立てなければならない 接近戦だけで 勝敗はつかない
40 COM への要求 オンライン上で対戦チームが見つからないときに 人間の代わりに プレイヤーチームと戦う COM のチームを作ってくれ
41 申し訳ありませんが 30 秒だけこの問題を考えてみましょう クロムハウンズで 人間の代わりに プレイヤーチームと戦う COM のチームを作る
42 II. クロムハウンズの COM を作る アイデアから実際の製作 デバッグまでを追体験しよう
43 CH-I より詳細なクロムハウンズ AI への要求の考察 プレイヤーと同じ条件 ( チームメンバー数 平等な情報 ) のもとで 同等に渡り合える能力 COM は 15 分間の間 戦略 戦術 情報戦においてプレイヤーと 同等に渡り合わねばならない 自律的に思考し 自分で移動する 自律型エージェント (autonomous agent) を作ろう
44 自律型エージェント とは (1) 自律型あらかじめプログラムされた行動だけでなく 自ら状況に応じた行動をすることができる ( 例 ) 自律型システム... システムに不具合があると 自分自身で修復する
45 (2) エージェント環境に対して情報を集める感覚 ( センサー ) を持ち また 環境に対して働きかけることができる能力を持つ 体 ( オブジェクト ) を持ち感覚を持ち世界に働きかける能力を持つ
46 世の中にあるエージェントの具体例 サッカーエージェント フィールドの情報を集める能力があり かつ サッカープレイヤーとして参加する ロボカップネットワークエージェント ネットワーク上で 情報を検索し データベースに情報を収集する ロボット ウイルス お掃除エージェント 部屋の情報を確認して 塵を集める お掃除ロボット
47 自律型エージェント とは (1) 自律型あらかじめプログラムされた行動だけでなく 自ら状況に応じた行動をすることができる (2) エージェント環境に対して情報を集める感覚 ( センサー ) を持ち 環境に対して働きかけることができる能力を持つ 自律型エージェント周囲の環境に対して 自ら情報を収集し それに基づいて判断し 行動する能力を持つ実体 人間のような知能のモデル
48 クロムハウンズで 自律的エージェントを実現することを考える 自分で判断して 自分で行動して プレイヤーと戦う (1) 考える - どんな技術が必要だろう? (2) 歩く - どんな技術が必要だろう?
49 COM の思考
50 COM は どういうふうに考えれ ば うまく行動できるだろうか? 人間同士の戦闘がどうなっているかパターンを集めてみよう 本拠地から出発 例 1 最も近くの通信塔へ行って占拠 敵本拠地へ前進する 敵と戦闘
51 COM は どういうふうに考えれ ば うまく行動できるだろうか? 実際の戦闘がどうなっているかパターンを集めてみよう 本拠地から出発 例 2 近いコンバスを巡回してパトロール 自分の本拠地に戻って敵が来るのを待つ
52 COM は どういうふうに考えれ ば うまく行動できるだろうか? 実際の戦闘がどうなっているかパターンを集めてみよう 本拠地から出発 例 3 敵の本物の本拠地がどれであるかを偵察 本拠地発見 味方本拠地へ戻る
53 わかったことその (1) ハウンズは 計画を立てて行動しなければいけない ハウンズが長期的に計画を立てて行動できるように思考を作ろう ( プランニングの技術が必要だ ) でも それだけで十分だろうか?
54 COM は どういうふうに考えれ ば うまく行動できるだろうか? 実際の戦闘がどうなっているかパターンを集めてみよう 本拠地から出発 例 1 敵の本物の本拠地がどれであるかを偵察 本拠地発見 味方本拠地へ戻る
55 COM は どういうふうに考えれ ば うまく行動できるだろうか? 実際の戦闘がどうなっているかパターンを集めてみよう 本拠地から出発 例 2 敵の本物の本拠地がどれであるかを偵察 本拠地発見しかし 敵に発見される! 戦闘に入る 味方本拠地へ逃げる
56 わかったことその (2) ハウンズは その場の状況に応じて 計画を修正 変更しなければならない 常に 周囲の状況を察知して 柔軟に計画を修正 変更しなければならない ( リアルタイムプランニングの技術が必要だ ) 何をどう計画しているんだろう?
57 COM は どういうふうに考えれ ば うまく行動できるだろうか? 実際の戦闘がどうなっているかパターンを集めてみよう 本拠地から出発 例 本拠地に近い通信塔を取る 2 番目に近い通信塔を取る敵本拠地を占拠する目標を一つずつ達成している!
58 わかったことその (3) ハウンズは 一つ一つゴールを達成している (1) ハウンズは 幾つかのゴールを順番に達成するプランを立てて行動する (2) 常に 周囲の状況を察知して 柔軟に計画を修正 変更する ( 必要な要件を抽出することが出来た ) これに対応する 人工知能の技術は何か? ゴール指向型プランニング
59 ゴール指向型プランニングとは?
60 一つのゴールはより小さなゴールから組み立てられる Goal Goal Goal Goal
61 ゴールはより小さなゴールから組み立てられる Goal Goal Goal Goal Goal Goal Goal Goal Goal
62 映画を見たい ゴール指向型プランニングの考え方 映画館に行く 映画館は新宿だ 新宿駅に行く 晴れなら 雨なら 新宿駅へ歩く 電車で新宿へ 駅まで歩く 電車に乗る 映画を見る 映画館まで歩く
63 クロムハウンズにおける ゴール指向型プランニング 通信塔を見つける 通信塔へ行く パスを見つける 撃つ 通信塔を占領する パスに沿って移動する 歩く 通信塔を占拠 通信塔の周囲に 10 秒間いる 止まる 戦術 振る舞い操作ハウンズ
64 クロムハウンズにおける リアルタイムゴール指向型プランニング 敵が来た! 通信塔を占領する 敵と戦う 通信塔へ行く 通信塔を占拠 通信塔を見つける パスを見つける Seek パスに沿って Shot 移動する Walk 通信塔の周囲に Stop 10 秒間いる 撃つ 歩く 止まる 戦略戦術 振る舞い操作ハウンズ
65 クロムハウンズにおける リアルタイムゴール指向型プランニング 敵を倒した! Clear! 通信塔へ行く 通信塔を見つける パスを見つける 撃つ 通信塔を占領する パスに沿って移動する 歩く 通信塔を占拠 通信塔の周囲に 10 秒間いる 止まる 戦術 振る舞い操作ハウンズ
66 ゴール指向型プランニングによって敵本拠地へ進行しつつ敵の攻撃に対処する様子をご覧下さい 思考がその場で状況に応じて生成 ( インスタンス ) される
67 Conquer_Combas_TeamAI.avi
68 リアルタイムゴール指向型プランニングによって 状況に即応しつつ長期的戦略を実行するデモ
69 Interuption2.avi
70 リアルタイムゴール指向型プランニングによって 状況に即応しつつ長期的戦略を実行するデモ このようにして 一つ一つの戦略を実装して行く では 実際に 誰が どのようにして作って行くのか?
71 ゴール指向型 AI の開発工程 ( パターンランゲージによる漸近的成長 ) 戦略層 Program UML 仕様 戦術層 振る舞い層 操作層 敵を叩く パスをたどる 通信塔占拠 攻撃する 2 点間を移動前進しながら戦う 味方を守る 周囲を監視しつつ待機 その場で静止 ゲームテスト (80 回 ) 問題点をパターンとして抽出 歩く撃つ止まる
72 プログラマーのための実装工程 ゴール指向型プログラム構造 ( 入れ子構造 ) Class Goal クリア条件 + Activate() Process() Terminate() Activate 初期セッティング インスタンス Class Goal クリア条件 + Activate() Process() Terminate() Process アクティブな間の行動 Terminate 終了処理 ( 関数の内容を全てスクリプトで記述 ) Class Goal クリア条件 + Activate() Process() Terminate() Class Goal クリア条件 + Activate() Process() Terminate() インスタンス
73 最終的なゴール総合図 戦略層 敵を叩く 通信塔占拠 味方を守る 本拠地防衛 敵本拠地破壊 味方を助ける 巡回する 敵基地偵察 戦術層 パスをたどる 近付く 攻撃する ある地点へ行く 合流する 巡回する 逃げる 振る舞い層 2 点間を移動 歩く 一度止まる 歩く 静止する 後退する 前進する 敵側面へ移動 操作層 歩く撃つ止まる
74 ゴール指向型プランニングのまとめ リアルタイムゴール指向型プランニングとは? (1) ゴール と呼ばれる目標を 戦略に沿って順番に組み上げることをプランニングという (2) 周囲の状況の変化に応じてプランニングをすることをリアルタイムプランニングという 何が可能になったか? (1) 長い時間に渡る一連の動作の制御 (2) 短い時間における状況の変化に適応
75 リアルタイムゴール指向型プランニング の解説に対する 質疑応答
76 クロムハウンズで 自律的エージェントを実現することを考える 自分で判断して 自分で行動して プレイヤーと戦え (1) 考える - リアルタイムのゴール指向型プランニング (2) 歩く - どんな技術が必要だろう?
77 COM を歩かす
78 自律型エージェントに必要な移動能力 フィールドを自由に歩き回ることが出来る フィールドの どんな2 点の間も 自分でパスを見つけて移動することができる リアルタイムパス検索 マップをパス検索することが出来るデータの形にしておく必要がある
79 パス検索することが出来るデータの形 (1) ウエイポイント ウエイポイントの数が膨大 どこへ置くかで ハウンズの行動が極端に制限される (2) ナビゲーションメッシュ 容量が大きい メッシュによって地形の情報と形状を全て取り込むことが出来る
80 Navigation Mesh 法とは? マップを凸多角形で埋めてキャラクターを移動させる方法 B 手順 (1) マップを障害物を含まない三角形に分割する ( データを用意する ) (2) その三角形の情報から パスを検索する ( ゲーム内リアルタイム ) (3) 検索したパスに従って移動する ( ゲーム内リアルタイム )
81 ナビゲーションメッシュの利点 適用できる場合キャラクターが床から離れない場合にのみ有効な方法利点 (1) マップ上のどの点からどの点でも ゲーム中にリアルタイムに経路を探索し移動できる (2) 平面的につながっていれば どんな地形にも対応できる (3) マップの情報をデータに埋め込みやすい B B A A
82 クロムハウンズにおけるナビゲーションメッ シュ (1) メッシュ (2) 複雑な地形にも対応 (3) メッシュを当りモデルから自動生成 (4) マルチ分解能 (5) 地形表面の性質 ( 雪 砂など ) の情報が埋め込まれたメッシュ 山岳 街 湖など 80 に及ぶバリエーションに富んだマップに対し 単一のデータ形式 アルゴリズムで対応することが出来た ( 汎用性 )
83 ナビゲーションメッシュ工程 あたりモデル 第 1 次中間データ ポリゴンを削減する (3D Studio Max) 第 2 次中間データ 第 3 次中間データ ナビゲーションメッシュ
84 ナビゲーションメッシュ工程 あたりモデル 第 1 次中間データ 第 2 次中間データ 配置オブジェクトとのあたりを取る (3D Studio Max plugin) 第 3 次中間データ ナビゲーションメッシュ デバッグ
85 ナビゲーションメッシュ工程 あたりモデル 第 1 次中間データ 第 2 次中間データ 第 3 次中間データ ポリゴンを削減する (3D Studio Max) ナビゲーションメッシュ デバッグ
86 ナビゲーションメッシュ工程 あたりモデル 第 1 次中間データ 第 2 次中間データ 第 3 次中間データ ナビゲーションメッシュ プログラムで地形と表面の情報を埋め込む デバッグ
87 ナビゲーションメッシュ工程 あたりモデル (1) あたりモデルと比較する 第 1 次中間データ 第 2 次中間データ 第 3 次中間データ ナビゲーションメッシュ デバッグ
88 ナビゲーションメッシュ工程 あたりモデル (2) 実機でテストを行う 第 1 次中間データ 第 2 次中間データ 第 3 次中間データ ナビゲーションメッシュ デバッグ 各 本拠地同士を結ぶパスと コンバスを巡回するパスをチェック デバッガーさん 80 x 20 x 2 = 3200 以上のチェック
89 Debug_Path02.avi
90 情報が埋め込まれたナビゲーションメッシュ (1) 水や砂地は ハウンズのスピードを減速させるので メッシュに表面の性質を埋め込んでおく 最短時間の経路を導くハウンズが地表効果を考慮して移動する (2) 障害物が破壊されたら メッシュのデータを更新する ハウンズが状況の変化に対応して移動する
91 ナビゲーションメッシュ上を A* アルゴリズムによって ハウンズが移動するデモをご覧ください
92 NavMesh.avi
93 クロムハウンズにおける リアルタイムパス検索のまとめ ナビゲーションメッシュ法とは? (1) 地形を三角形に分けてパスを検索して移動する方法 (2) ハウンズが床から離れない場合に有効 何が可能になったか? (1) フィールド内の完全に自由な移動 (2) 地表の効果や オブジェクトの破壊など 環境の変化を考慮に入れて賢く行動する (3) (1)(2) を全てのマップの形状に対応
94 クロムハウンズで 自律的エージェントを実現する 自分で判断して 自分で行動して プレイヤーを倒す (1) 考える - リアルタイムのゴール指向型プランニング (2) 歩く - リアルタイムのナビゲーションメッシュ上の A* アルゴリズムによるパス検索
95 自律型エージェントへ リアルタイムゴール指向型プランニング リアルタイムパス検索 自律型エージェント?
96 自律型エージェントへ リアルタイムゴール指向型プランニング リアルタイムパス検索 意思決定 自律型エージェント?
97 COM の意志決定
98 COM の意思決定過程 周囲の状況を反映して意思決定する評価関数法 どれぐらい状況に適しているか 点数をつけて比較する方法 意志決定機構 戦略 選択 本拠地占拠 敵を叩け 通信塔占拠 本拠地防衛 味方機を助けよ プランニング
99 エージェントが意思決定をする仕組み その戦略を達成することで得られる見返り (S; 重要度 ) と それを達成するためのリスク (R; 危険度 ) の兼ね合い 実行評価値 (E) = S * ( 1 R ) 本拠地破壊 通信塔占拠 S(73) R(57) S(24) R(4) S(11) R(8) 1 E = 24 2 E =12 C E = 20 D E = 32 S(33) R(80) S(89) R(64) S(33) R(43) S(33) R(2) 3 E =6 F E = 3 J E = 21
100 通信塔の 重要度 S 3 つのファクターから決まる (1) 味方司令部との関係 ( 通信塔 - 敵司令部 ) (2) 敵司令部との関係 ( 通信塔 - 味方司令部 ) (3) 通信塔同士の関係 ( 通信塔 - Combus ) S = W_EBase* ( Σ F( L_EBase, L_MapScale ) * Est_Base_NonConstFactor S = W_1 * 味方司令部との距離による関数 + W_SBase * F( L_SBase, L_MapScale ) + + W_InComNet * Est_InComNet W_2 * 敵司令部との距離による関数 + W_EBase + W_SBase + W_InComNet = 1 W_3 * 隣の通信塔の占拠状態からなる関数 Est_InComNet = W_static * Est_Static_Combus + W_dynamic * Est_Dynamic_Combus Est_Static_Combus = (Connectable_Number - Connected_Number) /Max_Connectable_Number Est_Dynamic_Combus = Connected_Number/Max_Connectable_Number W 重み W_static + W_dynamic = 1
101 通信塔の 重要度 S 3つのファクターから決まる (1) 味方司令部との関係 ( 通信塔 - 敵司令部 ) (2) 敵司令部との関係 ( 通信塔 - 味方司令部 ) (3) 通信塔同士の関係 ( 通信塔 - Combus ) S = W_1 * 味方司令部との距離による関数 + W_2 * 敵司令部との距離による関数 + W_3 * 隣の通信塔の占拠状態からなる関数 W 重み
102 テストをくり返しながら計 100 近くのパラメーターを調整 通信塔の 危険度 R 3 つのファクターによる (1) 敵ハウンズが通信塔からどれぐらいの距離にいるか (2) ザコ敵がどれぐらいの距離にいるか (3) 味方ハウンズが通信塔からどれぐらいの距離にいる R = W_1 * 敵ハウンズの通信塔との距離による関数 + W_2 * ザコ敵と通信塔の距離による関数 + W_3 * 味方ハウンズ通信塔との距離の関数 W 重み パラメーターと関数の形を調整する 意志決定の形やハウンズの個性が決定
103 COM1 戦略の流れ 戦場の俯瞰図 緑色が COM 赤がプレイヤー CH-II 2 人のエージェントが 通信塔 B を取りに向かい 残りの一体は D へ向かう 通信塔占拠 Strategy of COM1 通信塔 B を占拠した後 残りの 1 体を援護するため D へ向かう 味方機を助ける Strategy of COM1 プレイヤーを攻撃して 破壊した 敵を叩け Strategy of COM1
104 意思決定機構のデモ COM が自分で判断をする様子 をご覧ください
105 Evaluation_value_2.avi
106 自律型エージェントの実現 リアルタイムゴール指向型プランニング リアルタイムパス検索 意思決定機構 自律型エージェント完成
107 クロムハウンズにおける 自律型エージェントの実現まとめ 自律型エージェントの実現 (1) クロムハウンズでは 自律型エージェントを実現するために 3 つの技術が必要であることがわかった リアルタイムゴール指向型プランニングリアルタイムパス検索意志決定 (2) 3 つの技術をクロムハウンズのゲームに応用し 自律型エージェントを作った (3) それは 当初の目的どおり 自分で考え 自分で移動する エージェントとして動作した これで十分だろうか?
108 問題 : 複数の機体を 動かしてみるとまとまりがない 人間のチームのように 互いの連携と取ってチームとして行動させたい チーム全体を統制して行動をさせる 司令官のような AI が必要 チーム AI を導入する
109 チーム AI を作る
110 例えば チームとして こういうことをさせたい 実際の戦闘がどうなっているかパターンを集めてみよう 一機だけの戦闘で戦局が変わることはない 敵をやっつける時は なるべく多 vs 1 になるようにする 戦力を集中させたい
111 例えば チームとして こういうことをさせたい 実際の戦闘がどうなっているかパターンを集めてみよう 勝負が決まり始める後半では 勝つための方針がばらばらにならないようにしたい ゲーム後半では チーム AI が方針を決定する ゲーム後半では 方針を統一
112 例えば チームとして こういうことをさせたい 実際の戦闘がどうなっているかパターンを集めてみよう 敵基地を落とすのは 火力が必要 1 体で行っても 火力が足りない上に敵が防衛している 本拠地は多数の機体で攻めたい 勝負をかけるタイミングをあわせたい
113 チーム AI の構造 4 つの戦略を持ち ゲーム全体の状況を反映する評価関数によって 一つの戦略を決定する ( 評価関数による意思決定 = 個体の意志決定と同じ方法 ) チーム AI 意志決定機構 敵殲滅 本拠地防衛 通信塔占拠数で勝つ 敵本拠地破壊 チームとしての戦略 (= 勝利条件と同じ )
114 チーム AI の構造 4 つの戦略を持ち 評価関数によって 一つの戦略を決定する ( 評価関数による意思決定 = 個体の意志決定と同じ方法 ) チーム AI 意志決定機構 本拠地破壊 敵殲滅 本拠地防衛 通信塔占拠数で勝つ 敵本拠地破壊 本拠地破壊 本拠地破壊 一つのチーム戦略は 各機体への命令からなる
115 チーム AI の構造 = ゴール指向型の拡張 COM のゴール指向プランニングの上に チーム AI を積み上げる チーム AI 意志決定機構 本拠地破壊 敵殲滅 本拠地防衛 通信塔占拠数で勝つ 敵本拠地破壊 本拠地破壊 本拠地破壊 本拠地破壊 本拠地破壊 本拠地破壊 COM 1 COM 2 COM 3 一つのチーム戦略は 各機体への命令からなる プランニング
116 観察すると チーム AI の判断がある時は正しく 個体 AI の方の判断がある時は正しい 何故か? 個体はハウンズは 自分の廻りの局所的な情報を元に判断チーム AI は 戦局全体の情報を元に判断 両方の判断を比較して正しい方を選択するべきだ
117 チーム AI の意思決定と COM の判断 を比較して 最終的に決定する チーム AI 意志決定機構 敵殲滅 本拠地防衛 通信塔占拠数で勝つ 敵本拠地破壊 本拠地破壊 COM 2 通信塔占拠
118 チーム AI の意思決定と COM の判断 を比較して 最終的に決定する チーム AI 意志決定機構 チーム AI と COM の ゴールの評価値を 比較して高い方を選択する 敵殲滅 本拠地防衛 通信塔占拠数で勝つ 敵本拠地破壊 本拠地破壊 実行評価値 :76 COM 2 通信塔占拠 実行評価値 :88
119 チーム AI の意思決定と COM の判断 を比較して 最終的に決定する チーム AI 意志決定機構 COM が二つの評価値を 比較して高い方を選択する 敵殲滅 本拠地防衛 通信塔占拠数で勝つ 敵本拠地破壊 本拠地破壊 実行評価値 : 64 COM 2 通信塔実行評価値 : 53 占拠
120 チーム AI の意思決定と COM の判断 を比較して 最終的に決定する チーム AI 意志決定機構 COM が二つの評価値を 比較して高い方を選択する 敵殲滅 本拠地防衛 通信塔占拠数で勝つ 敵本拠地破壊 本拠地破壊 76 COM 2 通信塔占拠 88
121 チーム AI のデモをご覧ください
122 Protect_CB_TeamAI.avi
123 この方法の利点と欠点 チーム AI まとめ (1) 完全に秩序のある行動はしなくなった (2) 得たもの局所的な状況に対応しながら グローバルな情報を元にしたチームの行動を取る能力
124 第 2 部まとめ
125 第 2 部質疑応答
126 本講演の構成 第 1 部ゲームを発展させるための人工知能技術の導入のあり方の概論第 2 部 クロムハウンズにおける人工知能の開発 第 3 部これからのゲームとゲーム AI のための展望 (10 分 ) 質疑応答 (5 分 )
127 第 3 部これからのゲームと ゲーム AI のための展望
128 ゲームとゲーム AI ゲーム ゲーム AI クロムハウンズ 自律型エージェント
129 ゲームとゲーム AI ゲーム ゲーム AI クロムハウンズ 自律型エージェント
130 ゲーム AI からゲームを見る (1) クロムハウンズを作ることで見えて来たもの (2) クロムハウンズを超えて
131 クロムハウンズを作ることで 見えて来たもの
132 クロムハウンズで実現したかったこと ( と気付いた ) コンピューターの中に一つの世界を作り その世界で自律的に生きることが出来る生命を作り プレイヤーと対決させてみたい 新しいゲーム体験を創造する
133 クロムハウンズ以外でこれから実現したいこと コンピューターの中に一つの世界を作り その世界で自律的に生きることが出来る生命を作り プレイヤーをその世界に放り込んでみたい 新しいゲーム体験を創造する
134 クロムハウンズを超えて
135 自律型エージェントを使って もっといろいろなゲームデザインができる ( 例 1) クロムハウンズに限らず 仲間としてのエージェントを考える (1) 少し命令するだけで 後は状況に応じて自ら判断してくれる (2) プレイヤーの情報を取り込んで意思決定をすることで プレイヤーにアドバイスをすることが出来る (3) いつでも 何処へでも移動する能力を持つ
136 自律型エージェントを使って もっといろいろなゲームデザインができる ( 例 2) クロムハウンズに限らず 敵としてのエージェントをより進化させる (1) プレイヤーの情報を取り込んで意思決定をすることで プレイヤーの行動を予測する (2) プレイヤーの癖を見抜く (3) いつでも 何処へでも移動する能力を持つ
137 自律型エージェントを使って もっといろいろなゲームデザインができる ( 例 3) エージェントは 戦闘する敵でなくてもよい 自律型エージェントたちで社会全体を作って その中にプレイヤーを放り込んでみる 今までと何が違うか? (1) それぞれのエージェントが高度な目的を持ち 自律的に行動する (2) 社会全体としても 集団に 目的を持たせることが出来る ( チーム AI の応用 ) (3) いつでも 何処へでも移動する能力を持つ
138 自律型エージェントを使って もっといろいろなゲームデザインができる ( 例 4) 人間とエージェントのペアが一組であるようなゲームを作る ロボットゲームで小型のロボットのエージェントに学習機能を持たせて 成長させて エージェントと共に戦う 今までと何が違うか? ある程度 命令を聞き ある程度 自律的に戦う
139 自律型エージェントを使って もっといろいろなゲームデザインができる ( 例 5) エージェントのチーム同士で戦闘をさせてみる エージェントだけからなるチーム同士の戦闘のデモをご覧ください 全ての COM は AI で動いています
140 m07_001_01_comvscom.avi
141 m07_001_02_comvscom.avi
142 m07_001_03_comvscom.avi
143 今回のゲーム AI の開発で気付いたこと (1) 一つのゲームに AI の技術を組み込んで行くことで その技術が潜在的に持っていた力を発見 発展することが出来る (2) 一つの AI の技術を追求して行くことで 新しいゲームデザインが見えて来る ゲームとゲーム AI は お互いを進化させる力を持つ
144 ゲームとゲーム AI の共進化 それぞれの開発がいろいろな方向を探求する ゲームの可能性が広がる 共有できれば なお素晴らしい 自律型エージェント ルールベース AI ゲーム 有限状態機械 遺伝的アルゴリズム
145 本講演のまとめ (1) ゲーム AI には ゲームの未来を切り拓く力がある (2) ゲームとゲーム AI は お互いがお互いを進化させる (3) ゲーム業界全体で AI の技術の応用に取り組むことで ゲームの新しい時代を築くことが出来る
146 ご清聴ありがとうございました 質疑応答 これ以外に 意見や質問があれば メイルへ
147 リファレンス
148 ゴール指向型 AI の参考文献 Mat Buckland, Programming Game AI by Example, WORDWARE publishing Jeff Orkin, 3 States & a Plan: The AI of F.E.A.R., F.E.A.R. の AI - 3 つの状態とゴール指向プランニングシステム (IGDA Japan ホームページ ) blog_details=1&blog_id=62
149 ナビゲーションメッシュの参考文献 (1) カウンターストライク Navigation_for_Counter- Strike:Source#Introduction
150 パターンランゲージの参考文献 (1) C. アレグザンダーオレゴン大学の実験 ( 鹿島出版会 ) (2) C. アレグザンダー まちづくりの新しい理論 ( 鹿島出版会 )
151 評価値システム (1) Killzone AI
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第 4 回デジタルコンテンツシンポジウム エージェント アーキテクチャに基づく キャラクター AI の実装 - クロムハウンズのキャラクター AI を例として - 三宅陽一郎 ( 株式会社フロム ソフトウェア ) y.m.4160@gmail.com 2008/6/11 @ 幕張メッセ Contact Information Youichiro Miyake Mail: Twitter: @miyayou
人工知能が拓くオンラインゲームの可能性 AOGC 2007 講演 三宅陽一郎 ( フロム ソフトウェア ) ( 注 ) PPT 配布資料と 本講演の PPT は少々違いがございます 配布資料の方が詳細な説明になっていますので御了承下さい 実際に当日配布した資料は かなり詳しく内容を解説したものですが
人工知能が拓くオンラインゲームの可能性 AOGC 2007 講演 三宅陽一郎 ( フロム ソフトウェア ) y_miyake@fromsoftware.co.jp 2007.2 本資料は AOGC2007 の発表において使用したパワーポイント資料です ここでは この資料を基に講演内容を解説します 紙芝居のような形でご覧頂ければと思います 1 人工知能が拓くオンラインゲームの可能性 AOGC 2007
グループワークでは 参加者がグループを組んで テーマとなる AI 技術を用いて実際のゲームを組み立てる という作業を行います グループワークを通して ゲーム AI の技術をより身近なものにし これからのゲーム開発へ役立てて頂こう という主旨があります セミナーではグループワークの時間には限りがありま
ゲームAI 連続セミナー第 3 回事前資料グループワーク資料 集団における知能を用いてゲームを組み立てる 企画 原案 長久勝 作画監督 三宅陽一郎 2007.5.12 グループワークでは 参加者がグループを組んで テーマとなる AI 技術を用いて実際のゲームを組み立てる という作業を行います グループワークを通して ゲーム AI の技術をより身近なものにし これからのゲーム開発へ役立てて頂こう という主旨があります
デジタルゲームの人工知能と数学 プログラミング教育 三宅 陽一郎
デジタルゲームの人工知能と数学 プログラミング教育 https://www.facebook.com/youichiro.miyake http://www.slideshare.net/youichiromiyake y.m.4160@gmail.com 三宅 陽一郎 2019.1.31 0. 自己紹介 1 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
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デジタルゲームの教科書 発売記念著者トークイベント 2010.5.15 ( 土 ) 三宅陽一郎 y.m.4160@gmail.com Twitter: miyayou http://www.s-dogs.jp/dgame/index.html 株式会社グルーブシンク 松井 悠 y_matsui@groovesync.com Contact Information Youichiro Miyake Mail:
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数理計画法第 6 回 塩浦昭義情報科学研究科准教授 shioura@dais.is.tohoku.ac.jp http://www.dais.is.tohoku.ac.jp/~shioura/teaching 第 5 章組合せ計画 5.2 分枝限定法 組合せ計画問題 組合せ計画問題とは : 有限個の もの の組合せの中から, 目的関数を最小または最大にする組合せを見つける問題 例 1: 整数計画問題全般
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システム設計 (1) シーケンス図 コミュニケーション図等 1 今日の演習のねらい 2 今日の演習のねらい 情報システムを構成するオブジェクトの考え方を理解す る 業務プロセスでのオブジェクトの相互作用を考える シーケンス図 コミュニケーション図を作成する 前回までの講義システム開発の上流工程として 要求仕様を確定パソコンを注文するまでのユースケースユースケースから画面の検討イベントフロー アクティビティ図
迷路を解く AI を使ってゲームを作る の主旨 () 前回のアンケートの感想から 事前資料を独立した資料として製作することにしました 講演資料だと中途のものしか準備できないからです (2) 事前に読まれることで 第 3 回のセミナーの内容をよりよく理解できるように製作しています (3) この資料は
ゲーム AI 連続セミナー 第 3 回事前資料 I 迷路を解く AI を使ってゲームを作る 企画 & プログラマー向け 三宅陽一郎 y_miyake@fromsoftware.co.jp 2007.5.8 迷路を解く AI を使ってゲームを作る の主旨 () 前回のアンケートの感想から 事前資料を独立した資料として製作することにしました 講演資料だと中途のものしか準備できないからです (2) 事前に読まれることで
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. 進化ゲーム 0. ゲームの理論の分類 これまで授業で取り扱ってきたゲームは 協 ゲームと呼ばれるものである これはプレイヤー同士が独立して意思決定する状況を表すゲームであり ふつう ゲーム理論 といえば 非協力ゲームを表す これに対して プレイヤー同士が協力するという前提のもとに提携形成のパタンや利得配分の在り方を分析するゲームを協 ゲームという もっとも 社会現象への応用可能性も大きいはずなのに
第26回_プレゼン資料_菅原(Unityはじめるよ～NavMesh基礎～)
Unity はじめるよ NavMesh 基礎 統合開発環境を内蔵したゲームエンジン http://japan.unity3d.com/ いろんな職業の が る資料なので説明を簡単にしてある部分があります 正確には本来の意味と違いますが上記理由のためです ご了承ください この資料内の 部の画像 部の 章は Unity 公式サイトから引 しています NavMeshって ナビゲーションシステムによって
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変更の影響範囲を特定するための 標準調査プロセス の提案 2014 年ソフトウェア品質管理研究会 [ 第 6 分科会 A グループ ] リーダー : 宇田泰子 ( アンリツエンジニアリング株式会社 ) 夛田一成 ( アンリツエンジニアリング株式会社 ) 川井めぐみ ( サントリーシステムテクノロジー株式会社 ) 伊藤友一 (TIS 株式会社 ) 1. 研究の動機 研究員の現場では 調査を行なっているにも関わらず
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変化に強いプログラミング ~ デザインパターン第一章 生成 ~ 梅林 ( 高田明宏 )@ わんくま同盟 デザインパターンとは何か (1) デザインパターンの定義 ソフトウェア開発におけるデザインパターンとは 過去のソフトウェア設計者が発見し編み出した設計ノウハウを蓄積し 名前をつけ 再利用しやすいように特定の規約に従ってカタログ化したもの (Wikipedia) 参考書籍 オブジェクト指向における再利用のためのデザインパターン
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ユーザビリティ評価方法の 実践的拡張および適用 ソフトウェアテストシンポジウム 2013 東京 2013 年 1 月 30 日 ( 水 )~31 日 ( 木 ) 株式会社日立製作所 IT プラットフォーム事業本部 プラットフォーム QA 本部ソフト品質保証部 河野哲也 TAN LIPTONG 岩本善行 ソフトウェア本部生産技術部白井明居駒幹夫 NE 比 ( 倍 ) 非熟練者平均 ( 秒 ) 熟練者平均
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Oracle Business Rules Manoj Das(manoj.das@oracle.com) Product Management, Oracle Integration 3 Oracle Business Rules について Oracle Business Rules とはビジネスの重要な決定と方針 ビジネスの方針 実行方針 承認基盤など 制約 有効な設定 規制要件など 計算 割引
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講座準備 講座資料は次の URL から DL 可能 https://goo.gl/jnrfth 1 ポインタ講座 2017/01/06,09 fumi 2 はじめに ポインタはC 言語において理解が難しいとされる そのポインタを理解することを目的とする 講座は1 日で行うので 詳しいことは調べること 3 はじめに みなさん復習はしましたか? 4 & 演算子 & 演算子を使うと 変数のアドレスが得られる
ゲーム AI 連続セミナー 第 3 回事前資料 II 相互作用系の科学と人工知能科学 三宅陽一郎
ゲーム AI 連続セミナー 第 3 回事前資料 II 相互作用系の科学と人工知能科学 三宅陽一郎 y_miyake@fromsoftware.co.jp 2007.5.8 この資料は 第 3 回セミナーのバックグラウンドとなる 知識と考え方をまとめたものです ゲームAI セミナーで解説するにはあまりに抽象的な内容なので 希望する方のみ閲覧できる事前資料として用意しました Craig Reynolds
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5 月 Java 基礎 1 タイトル Java 基礎 2 日間 概要 目的 サーバサイドのプログラミング言語で最もシェアの高い Java SE の基本を習得します 当研修ではひとつの技術ごとに実用的なアプリケーションを作成するため 効果的な学習ができます Java SE の多くの API の中で 仕事でよく利用するものを中心に効率よく学びます 実際の業務で最も利用される開発環境である Eclipse
論文の内容の要旨
論文の内容の要旨 論文題目 Superposition of macroscopically distinct states in quantum many-body systems ( 量子多体系におけるマクロに異なる状態の重ね合わせ ) 氏名森前智行 本論文では 量子多体系におけるマクロに異なる状態の重ねあわせを研究する 状態の重ね合わせ というのは古典論には無い量子論独特の概念であり 数学的には
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GSN を応用したナレッジマネジメントシステムの提案 2017 年 10 月 27 日 D-Case 研究会 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構 研究開発部門第三研究ユニット 梅田浩貴 2017/3/27 C Copyright 2017 JAXA All rights reserved 1 目次 1 課題説明 SECI モデル 2 GSN を応用したナレッジマネジメントシステム概要 3 ツリー型チェックリスト分析
C#の基本
C# の基本 ~ 開発環境の使い方 ~ C# とは プログラミング言語のひとつであり C C++ Java 等に並ぶ代表的な言語の一つである 容易に GUI( グラフィックやボタンとの連携ができる ) プログラミングが可能である メモリ管理等の煩雑な操作が必要なく 比較的初心者向きの言語である C# の利点 C C++ に比べて メモリ管理が必要ない GUIが作りやすい Javaに比べて コードの制限が少ない
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コンセプチュアルマネジメント講座 株式会社プロジェクトマネジメントオフィス コンセプチュアルマネジメント講座コンセプト 背景 マネジメントがうまく行かない原因にマネジャーのコンセプチュアルスキルの低さがある 組織や人材の生産性 創造性 多様性を高めるためにはコンセプチュアルなアプローチが不可欠である ( 図 1) 目的 コンセプチュアルなアプローチによってマネジメントを革新する ターゲット 管理者層
クラス図とシーケンス図の整合性確保 マニュアル
Consistency between Class and Sequence by SparxSystems Japan Enterprise Architect 日本語版 クラス図とシーケンス図の整合性確保マニュアル (2011/12/6 最終更新 ) 1 1. はじめに UML を利用したモデリングにおいて クラス図は最も利用される図の 1 つです クラス図は対象のシステムなどの構造をモデリングするために利用されます
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C プログラミング演習 1( 再 ) 2 講義では C プログラミングの基本を学び 演習では やや実践的なプログラミングを通して学ぶ 今回のプログラミングの課題 次のステップによって 徐々に難易度の高いプログラムを作成する ( 参照用の番号は よくわかる C 言語 のページ番号 ) 1. キーボード入力された整数 10 個の中から最大のものを答える 2. 整数を要素とする配列 (p.57-59) に初期値を与えておき
ブンブン振り子
狙って飛ばせ! ブンブン振り子 運営マニュアル 九州工業大学 OTK38 チーム 目次 1. 大会概要 1.1 競技概要 1.2 教育的効果 2. フィールドの仕様 2.1 フィールドについて 2.2 振り子について 2.3 スイッチについて 2.4 得点ゾーンについて 3. 大会運営 3.1 大会本部 3.2 審判 4. 競技の進行 4.1 競技の始め方 4.2 競技の終わり方 4.3 得点計算
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2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3. プロジェクト管理組織 株式会社オープンテクノロジーズ 4. 委託金支払額 3,000,000 円 5.
Taro-プレミアム第66号PDF.jtd
ソフトテニス誰でも 10 倍上達しますプレミアム PDF 版 no66 攻め 守りの新機軸 著作制作 :OYA 転載転用禁止です 2013/2/25 編 1, 攻め 守り後衛と対峙する前衛にとっては 相手後衛が攻撃してくるのか 守ってくるのかは とても重要な問題です 相手後衛が攻めてくるのであれば ポジション的に守らなければならないし 相手が守りでくるならば スマッシュを待ったり 飛び出したりする準備をしなければいけません
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04. ツールを使う ( 問題解決の手法 ) デシジョンテーブル KJ 法 QC 七つ道具 新 QC 七つ道具 影響力ダイアグラム デシジョンツリー ブレーンストーミング ポートフォリオ分析 ピラミッドストラクチャ ロジックツリー MECE( ミッシー ) アローダイアグラム PDCAサイクル ガントチャート 図解の基本 四分円法 04-4. 新 QC7 つの道具 QC 七つ道具は 定量的分析の手法
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賢いロボットの作り方 ~ 自分で考えて行動するロボットをつくる ~ 関東学院大学 理工学部 ( 届出設置書類提出中 ) 准教授元木誠 夢ナビライブ東京賢いロボットの作り方 1 本日の講義内容 周囲の状況を認識し, 自分で考えて行動するロボットのことを知能ロボットといいます 知能ロボットは賢さのレベルによって作り方が違います 生物の脳をモデルにしたシステム ( ニューラルネットワーク ) で作る方法を紹介します!
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ギター初心者のための 演奏練習支援システム 日本大学文理学部 情報科学科 B4 宇田川 真唯 1 研究概要 ギター初心者のための演奏練習支援システム 1)弦の押さえ方を手本画像にCGを用いて説明する 2)正しい音を出せているのかの自動判定する 3)正しい音を出せていない場合の典型的な原因を提示す る これらの機能を搭載したシステムを提案 2 研究背景 1/2 ギター演奏の練習方法はさまざまである 教本に沿った練習
技術知識 11 ディスタンスベクターとリンクステート ディスタンスベクターとは 噂話が好きな奥様達による伝言ゲームである リンクステートとは 同じカーナビをつけた走り屋の集団である... 私の先輩の格言より * * * ルーティングプロトコルの仕組みに
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PORTFOLIO 総合学園ヒューマンアカデミー横浜校 企画 シナリオ専攻一年安西ほのみ profile 安西ほのみ 生年月日 / 平成 3 年 4 月 11 日メール /gmkrg7102a@gmail.com ~ 学歴 ~ 多摩美術大学造形表現学部デザイン学科卒業総合学園ヒューマンアカデミー横浜校企画 シナリオ専攻在籍中 ~ 使用できるツール ~ MicrosoftPowerPoint Excel
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第 3 回 Java 基本技術講義 クラス構造と生成 33 クラスの概念 前回の基本文法でも少し出てきたが, オブジェクト指向プログラミングは という概念をうまく活用した手法である. C 言語で言う関数に似ている オブジェクト指向プログラミングはこれら状態と振る舞いを持つオブジェクトの概念をソフトウェア開発の中に適用し 様々な機能を実現する クラス= = いろんなプログラムで使いまわせる 34 クラスの概念
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ソフト活用事例 3 自動 Raw データ管理システム ACD/Labs NMR 無料講習会 & セミナー 2014 於 )2014.7.29 東京 /2014.7.31 大阪 富士通株式会社テクニカルコンピューティング ソリューション事業本部 HPC アプリケーション統括部 ACD/Spectrus をご選択頂いた理由 (NMR 領域 ) パワフルな解 析機能 ベンダーニュートラルな解析環境 直感的なインターフェース
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TOPPERS 活用アイデア アプリケーション開発 コンテスト 部門 : がじぇるね IoT 部門 作品のタイトル : 初心者向け プログラムを同時に動かすとは 作成者 共同作業者 : 森脇秀樹 : 角田米弘 対象者 : GR-ガジェットを使用してプログラムを始めようとする 初心者の方々に TOPPERS(Web コンパイラ ) を使用すれば おまじないのような簡単な記述で 後で知ればよい難解な理論などを必要とせず
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2006 年度デザイン情報学科情報処理 III 第 12 回マウスによる制御 ブロック崩し の部品 ボール直径 10pixel の円ラケット横 60pixel 縦 10pixel, マウスにより左右に移動ブロック横 50pixel 縦 20pixel,28 個 (7 個 4 段 ) 壁 ( フィールド ) 横 400pixel 縦 600pixel 2006 年度デザイン情報学科情報処理 III 2
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Principles of Game Design c 1975, Simulations Publications, Inc., New York, N.Y. A Conflict Simulation Introductory Game (e.g., an introductory wargame ) What is a "wargame?" An illustrated sample game
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知的エージェントとは? 知的エージェントの特徴とは? どのように知的エージェントをデザインするか? 知的エージェントの例 デモ 1 エージェントとは何か? エージェントはセンサーを通じて環境を知覚し エフェクターを通じて環境に行動することができるものです 環境 知覚 行動 センサー : 目, カメラ, エージェント 例 : 人による運転ロボットによる運転プログラムによる運転 エフェクター : 手,
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12 回パターン検出と画像特徴 テンプレートマッチング 領域分割 画像特徴 テンプレート マッチング 1 テンプレートマッチング ( 図形 画像などの ) 型照合 Template Matching テンプレートと呼ばれる小さな一部の画像領域と同じパターンが画像全体の中に存在するかどうかを調べる方法 画像内にある対象物体の位置検出 物体数のカウント 物体移動の検出などに使われる テンプレートマッチングの計算
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242311 Si, 285301 MS 第 12 回 竹平真則 takemasa@auecc.aichi-edu.ac.jp 2015/12/21 1 本日の内容 1. 先週のおさらい 2. PHP のスクリプトを実際に動かしてみる 3. RDB についての説明 2015/12/21 2 資料の URL http://peacenet.info/m2is 2015/12/21 3 注意事項 ( その
040402．ユニットテスト
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図書館業務に役立つ HTML PHP 入門 Web サイト構築のための基礎を学ぶ 星野雅英 JUSONBO iii 4 16 iv 16 4 30 1 5 v 1 1 1 11 2 122 134 1 11 15 12 2 5 2 5 2 1 21 9 22 9 2310 24 2 11 25 2 12 26 13 2714 2814 2 21 1 15 22 216 23 3 17 9 15 vi
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! - 1955GNP - 1956!!!! !. - 1989, 1986 (1992)! - 4060 (1988 - - /!! ! 199810 2011913!!! 平成２４年１月２３日 技術開発懇談会 in 魚沼 感性工学によるデザイン 因果の順推論 感性評価 感性デザイン 因果の逆推論 物理形状 モノ イメージ 言葉 物理形状をどのように表現するか イメージをどのように表現するか 物理形状とイメージの関係づけと変換はどうするか
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ワークシート ディベートは こうていがわひていがわ肯定側と否定側に分かれて行う 討論ゲーム です ディベートの様子をビデオで見てみましょう ディベートをすると 筋道を立てて考えることわかりやすく話すこと相手の話をしっかり聴くことよくメモを取ることなどの練習ができます ディベートの討論するテーマを 論題といいます -- これから, みなさんといっしょに ディベート学習 を通して 筋道立てて考える力 (
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正誤表（FPT1004）
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