Microsoft PowerPoint - YMiyake_GDC_Report_2010_4_3.ppt
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- きよあつ しばもと
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1 00 年代から 10 年代へゲーム AI とプロシージャル手法の進化 GDC2010 報告会 三宅陽一郎 twitter: miyayou
2 Contact Information Youichiro Miyake Mail: Blog: LinkedIn: Facebook:
3 日本でもゲーム AI を盛り上げて行こう! (1) IGDA 日本ゲーム AI メイリングリスト ゲーム AI の情報がたくさん! 参加されたい方は 三宅まで 企業名と名前 登録メイルアドレスを送ってください (2) IGDA 日本 SIG-AI ( ゲーム AI 専門部会 ) 上記の ML と同義です (3) ゲーム AI コミュニティ in mixi SIG-AI の mixi のコミュニティ サイトです ML や SIG-AI に関係なく自由に参加してください
4 00 年代から 10 年代へゲーム AI とプロシージャル手法の進化 GDC2010 報告会 三宅陽一郎 IGDA Blog IGDA Blog: y_miyake のゲーム AI 千夜一夜 (IGDA 日本 )
5 GDC 2010 会場 AWARD 講演風景 Expo
6 3/9 3/10 3/11 3/12 3/13 FINAL FANTASY XIII's Where Did Case Studies: Suspending Disbelief: Motion-Controlled Code and Complexity: My Inventory AI in Recent Games Bringing Real-Time Managing EVE's Go? Your Characters Automatic Sound Expanding Universe Refining Gameplay to Life with Better AI Triggering System in Mass Effect 2 Behavior Trees: Three Ways of Little Big AI: The AI of BioShock 2: Cultivating Strong AI Rich Behavior Methods for Innovation on a Small Budget and Iteration 基調講演 Modeling Individual Personalities in The Sims 3 Why So Wary of AI Middleware? Improving AI Decision Modeling Through Utility Theory AI and Interactive Storytelling: How We Can Help Each Other AI developers Rant! Deciding on an AI Architecture: Which Tool for the Job? Architecture Mashups: Insights into Intertwined Architectures Experimental Game AI: Live Demos of Innovation Answering the Designers AI Wish List Design in Detail: Changing the Time Between Shots for the Sniper Rifle from 0.5 to 0.7 Seconds for Halo 3 Artificial Intelligence in Computer Games Roundtable Dynamic Navmesh AI in the Dynamic Environment of Splinter Cell: Conviction AI lecture Animation Warping for Responsiveness in FIFA Soccer Procedural, There is Nothing Random About it Multiplayer Level Design in Red Faction Guerrilla AI Animation Procedural Animation and Player Control in Uncharted: Drake's Fortune and Uncharted II: Among Thieves Designing Assassin's Creed 2 Game Design Code
7 GDC 資料 GDC 07,08,09,10, Austin GDC などの発表資料 一部音声 映像は以下のサイトで公開されています
8 A.I.Summit Photo:
9 欧米のゲーム AI の系譜 欧米 日常 AIの内面内面モデルモデルと環境環境とのとの相互作用相互作用の探求 (Ex.)The Sims AI 日本 FPS 迅速な意思決定意思決定 柔軟柔軟なアクションアクション 賢い移動 連携 (Ex.)Halo, F.E.A.R, Killzone, SprinterCell?
10 講演コンテンツ I. Killzone 2 の AI (15 分 ) II. The Sims 3 の AI(10 分 ) III. まとめ (5 分 ) IV. 参考情報 ( 付録 )
11 講演コンテンツ I. Killzone 2 の AI (15 分 ) II. The Sims 3 の AI(10 分 ) III. まとめ (5 分 ) IV. 参考情報 ( 付録 )
12 Killzone 2 の AI Based on: Alex Champandard, Tim Verweij, Remco Straatman, "Killzone 2 Multiplayer Bots",
13 Killzone 2 AI ( マルチプレイヤーモード ) (1) Killzone 2 の AI 思考 (2) Killzone 2 のマップ自動解析
14 Killzone 2 Screen
15 Killzone 2 AI ( マルチプレイヤーモード ) (1) Killzone 2 の AI 思考 (2) Killzone 2 のマップ自動解析
16 Killzone2 AI 集団の AI のコントロールの仕方を考える
17 Killzone2 AI 防衛防衛防衛防衛 前進前進前進前進などなどなどなど戦術戦術戦術戦術を指示指示指示指示戦術戦術戦術戦術の成功成功成功成功 失敗失敗失敗失敗を報告報告報告報告 ( フィードバックフィードバックフィードバックフィードバック ) 移動地点移動地点移動地点移動地点を指示指示指示指示戦況戦況戦況戦況を報告報告報告報告 ( フィードバックフィードバックフィードバックフィードバック ) ターゲットターゲットターゲットターゲット指示指示指示指示指示指示指示指示の再発行要求再発行要求再発行要求再発行要求
18 各 AI のアーキテクチャ HTN Planner
19 HTN (Hierarchical Task Network)
20 HTN (Hierarchical Task Network) Domain Method Method Method Branch Branch Branch Branch Branch Precondition Precondition Precondition Precondition Precondition Task Task Task Task Task Task Task Task Task Task Task Task Task Task Task Task Task Task を実行実行するする順序順序などはなどは決められている Task
21 HTN (Hierarchical Task Network) Dana Nau et al., SHOP2: An HTN Planning System, Journal of Artificial Intelligence Research 20 (2003)
22 HTN (Hierarchical Task Network) Task はプラナープラナーの規則によってによって整列整列される Dana Nau et al., SHOP2: An HTN Planning System, Journal of Artificial Intelligence Research 20 (2003)
23 HTN (Hierarchical Task Network) Dana S. Nau,"Hierarchical Task Network Planning", Lecture slides for Automated Planning: Theory and Practice
24 HTN (Hierarchical Task Network) Task はプラナープラナーの規則によってによって整列整列される Dana S. Nau,"Hierarchical Task Network Planning", Lecture slides for Automated Planning: Theory and Practice
25 HTN (Hierarchical Task Network)
26 HTN (Hierarchical Task Network) Precondition Task Precondition Task
27 HTN (Hierarchical Task 各 AI の思考 Network)
28 分岐 (Branch) 分岐 (Branch) 分岐リスト TaskList 分岐リスト TaskList
29
30 Squad AI アーキテクチャ
31 Killzone2 における HTN 統計
32 各 AI のアーキテクチャ HTN Planner
33
34 兵士へ命令
35 スカッドを目的に応じて動的に構成 Killzone2
36 復習 :Halo3 のチーム AI < 解説 > GDC2008 に見る AI プロシージャル 製作パイプライン技術の発展
37 Halo 3 AI Objectives System イメージ Squad Squad Squad タスクが Squad を選ぶ 各タスクタスクが自分自分で自分自分のオンオフとプライオリティープライオリティーを計算 トップ ( 最も高い ) プライオリティーの高いタスクタスクを考慮考慮する 現在 タスクタスクを割り当てられる Squad をリストリストする タスクの受け入れ条件条件に合う Squad を割り当てててて行く
38 Designer UI Active or inactive 種族によるによるフィルター ( 受け入れ条件 )
39 復習 :Halo3 のチーム AI < 解説 > 終了 GDC2008 に見る AI プロシージャル 製作パイプライン技術の発展
40 スカッドを目的に応じて動的に構成 Killzone2
41 スカッドを目的に応じて動的に構成
42 スカッドを目的に応じて動的に構成 攻撃対象 護衛対象はゲーム内で動的に決定 対象が決まれば対象からの距離などからスカッドを形成 或いは 既にあるスカッドに対象を割り当てる 最初から決まっている 最初から決まっている
43 Killzone 2 AI ( マルチプレイヤーモード ) (1) Killzone 2 の AI 思考 (2) Killzone 2 のマップ自動解析
44 マップ AI の基本原則 : 異なる目的に 異なるデータ表現を作成するたとえ 同じ対象物であっても AI の行動用途に応じてデータ表現を作れ 戦術思考 戦略思考 ウェイポイント 特に マップに関してはを データ階層化 しておくこと ( 世界表現 )
45 Killzone におけるマップ AI の基本原則 : 異なる目的に 異なるデータ表現を作成するたとえ 同じ対象物であっても AI の行動用途に応じてデータ表現を作れ 戦術思考 戦略思考 ウェイポイント 特に マップに関してはを データ階層化 しておくこと ( 世界表現 )
46 戦略グラフを作りたい
47 Killzone 2 のウェイポイント
48 ウェイポイントをクラスター化サイズと含むウェイポイント数を決めてなるべく正方形になるように形成
49 戦略グラフ
50 戦略グラフ 各エリア間で接するポイントをピックアップして結ぶ
51 戦略グラフ 何に使うのか? グローバルな戦況判断
52 影響マップの方法 < 解説 >
53 Influence Map( 影響マップ ) セル分割されたマップに 問題とする性質の評価値を記録して行く方法 ( 例 )1 占有度 0,2 0,4 0,6 0,4 0,2 0,0 0,4 0,6 0,8 0,6 0,4 0,2 0,6 0,8 1,0 0,8 0,6 0,4 0,4 0,6 0,8 0,6 0,4 0,2 0,2 0,4 0,6 0,4 0,2 0,0 0,0 0,2 0,4 0,2 0,0 0,0
54 Influence Map( 影響マップ ) セル分割されたマップに 問題とする性質の評価値を記録して行く方法 ( 例 )1 占有度 2 通過可能確率 0,2 0,4 0,6 0,4 0,2 0,0 0,4 0,6 0,8 0,6 0,4 0,2 0,6 0,8 1,0 0,8 0,6 0,4 0,4 0,6 0,8 0,6 0,4 0,2 0,2 0,4 0,6 0,4 0,2 0,0 0,0 0,2 0,4 0,2 0,0 0,0
55 Influence Map( 影響マップ ) 0,0 0,0 0,2 0,4 0,2 0,0 0,0 0,2 0,4 0,6 0,4 0,2 0,2 0,4 0,6 0,8 0,6 0,4 0,4 0,6 0,8 1,0 0,8 0,6 0,2 0,4 0,6 0,8 0,6 0,4 0,0 0,2 0,4 0,6 0,4 0,2 ( 例 ) 様々な IM から計算して戦略的な位置取りを計算する 0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 0,75 0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 0,75 0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 0,75 0,25 0,50 0,75 0,75 1,00 0,75 0,50 0,75 1,00 1,00 1,00 0,75 0,50 0,75 1,00 0,75 0,75 0,
56 Age of Empire(AOE) における利用例 AOE はタイルベースの RTS( リアルタイムストラテジー ) マップは毎回 自動生成
57 Age of Empire(AOE) における利用例 1 金鉱発掘小屋の最適位置自動検出 Figure 3: Influence map around gold mines. 金鉱 = アトラクター ( 吸引源 ) 防壁 = デトラクター ( 排斥源 ) AI に金鉱の発掘小屋を適切な位置に置かせるには? = 金鉱に近いが 近すぎてはいけないところに置く 金鉱の回りのタイル ( 仮想的 ) 防壁を置いて 近すぎも遠すぎもしない点に最高点のタイルが来るようにする = 自動位置検出
58 Age of Empire(AOE) における利用例 2 兵隊の配置の最適位置自動検出 高い場所 = アトラクター ( 吸引源 ) 家がある場所 = デトラクター ( 排斥源 ) 兵士を街からなるべく遠く 高台の場所に置かせたい = 高い場所 ( アトラクター ) 家がある ( デトラクター ) とする
59 Age of Empire(AOE) における利用例 3 兵隊の配置の最適位置自動検出 既知の敵のビル 以前通ったルート = デトラクタ ( 排斥源 ) この排斥源が与えるコストをパス検索のコストとすると なるべく遠ったことにない敵の基地からみつかりにくいパス を見つけることが出来る
![Density^2 - Land Value - Police Effect Land Value = Distance[Zonetype] + Terrain + Transport AI: A Desing](/docs-images/94/118057693/images/60-1.jpg "Perspective AIIDE 2005 http://www.aiide.org/aiide2005/talks/index.html http://thesims.ea.")
60 SimCity における影響マップの利用 第一層道路や鉄道鉄道 要素の大きさきさ要素間の関係関係をシミュレーション 第二層 人口密度人口密度 交通渋滞交通渋滞 環境汚染度 ランドバリュー 犯罪発生率 をシミュレーション 第三層地形の影響影響をシミュレーション 第四層 人口増加率人口増加率 消防署消防署 警察署 消防署の影響影響 警察署の影響影響 をシミュレーション Crime = Pop. Density^2 - Land Value - Police Effect Land Value = Distance[Zonetype] + Terrain + Transport AI: A Desing Perspective AIIDE 多摩豊, 角川書店, 1990 ウィル ライトが明かすシムシティーのすべて,
61 影響マップの方法 < 解説 > 終わり
62 Killzone 2 における影響マップ ボット 砲塔 死亡ポイントの情報を反映させる さまざまな意思決定に用いる
63 Killzone 2 における戦略的パス検索 スカッド毎にコストと影響マップを使って戦略パスを見出す
64 Killzone 2 における戦略的パス検索 スカッド毎にコストと影響マップを使って戦略パスを見出す
65 Killzone 2 における戦略的パス検索 スカッド毎にコストと影響マップを使って戦略パスを見出す
66 Killzone 2 における戦略的パス検索 スカッド毎にコストと影響マップを使って戦略パスを見出す 危険 安全
67 Killzone 2 における戦略的パス検索 スカッド毎にコストと影響マップを使って戦略パスを見出す
68 Killzone 2 AI のまとめ (1) 各 AI スカッド AI に階層型タスクネットワークプラナー (HTN Planner) を導入した (2) 戦略マップを自動生成した ( マップを階層化した ) (3) 戦略マップ上に影響マップの方法を導入して スカッドの戦略思考 戦略的パス検索を導入した
69 References (1) AI Summit '10: Slides, Notes, Highlights and Photos (2) On the AI Strategy for KILLZONE 2's Multiplayer Bots (3) Killzone 2 Multiplayer Bots (4) Maria Cutumisu, Duane Szafron, "An Architecture for Game Behavior AI: Behavior Multi-Queues", (5) Kutluhan Erol. James Hendler. Dana S. Nau., "HTN Planning: Complexity and Expressivity.", (6) Dana S. Nau,"Hierarchical Task Network Planning", Lecture slides for Automated Planning: Theory and Practice
70 講演コンテンツ I. Killzone 2 の AI (15 分 ) II. The Sims 3 の AI(10 分 ) III. まとめ (5 分 ) IV. 参考情報 ( 付録 )
71 The Sims の AI Based on: Richard Evans, Modeling Individual Personalities in The Sims 3, itiesinthesims3.pdf
72 The Sims Screen
73 The Sims 3 の 2 大目標 (1) 自動物語生成 (2) Sim たちをもっと個性的にする
74 The Sims 3 の 2 大目標 (1) 自動物語生成 (2) Sim たちをもっと個性的にする
75 自動物語生成 ~Sim たちの物語 ~
76 復習 The Sims の AI の概要 三宅陽一郎 Spore におけるゲーム AI 技術とプロシージャル (DiGRA Japan 第 14 回月例研究会 )
![The Sims シリーズの AI の作り方 Meta Peer Sub Meta Peer Sub [ 原則 ] 周囲の対象対象に対するする あらゆるあらゆる可能可能な行動行動からから Happiness 係数を最大化最大化するする行動行動を選択選択するする Sims (not under direct player control) choose what to do](/docs-images/94/118057693/images/77-0.jpg "by selecting, from all of the possible behaviors in all of the objects, the behavior that maximizes their current happiness.")
77 The Sims シリーズの AI の作り方 Meta Peer Sub Meta Peer Sub [ 原則 ] 周囲の対象対象に対するする あらゆるあらゆる可能可能な行動行動からから Happiness 係数を最大化最大化するする行動行動を選択選択するする Sims (not under direct player control) choose what to do by selecting, from all of the possible behaviors in all of the objects, the behavior that maximizes their current happiness. 人をダイナミクス ( 力学系 動的な数値の仕組み ) として動かす 世界を動かす PeerAI(= キャラクター AI) を構築
78 オブジェクトに仕込むデータ構造 Data (Class, Sate) Graphics (sprites, z- buffers) Animations (skeletal) Sound Effects Code (Edith) -Main (object thread) -External 1 -External 2 -External 3 パラメーター グラフィックスアニメーション サウンド メインスレッド いろいろなインタラクションの仕方 Ken Forbus, Simulation and Modeling: Under the hood of The Sims (NorthWerstern 大学 講義資料 )
79 NPC に仕込むデータ構造 Ken Forbus, Simulation and Modeling: Under the hood of The Sims (NorthWerstern 大学 講義資料 )
80 最適な行動を選択する Toilet Mood +26 -Urinate (+40 Bladder) -Clean (+30 Room) -Unclog (+40 Room) Hunger +20 Comfort -12 Hygiene -30 Bladder -75 Energy +80 Fun +40 Social +10 Room -60 Bathtub Mood +20 -Take Bath(+40 Hygiene) (+30 Comfort) -Clean (+20 Room) Mood +18 [ 原則 ] 周囲の対象対象に対するする あらゆるあらゆる可能可能な行動行動からから Happiness ( ここでは Mood) 係数を最大化最大化するする行動行動を選択選択するする
81 Mood の計算のためのウエイト w_ w_ w_ w_ = Mood ( ) w_ w_ w_ w_ Mood = W_Hunger * Hunger + W_Engergy * Energy +
82 Mood を最大化 冷蔵庫が最も総合的に Mood を上昇させるから
83 Mood を最大化 冷蔵庫へ行きます
84 Mood を最大化 お腹が膨れたので ちょっと退屈だから 女の子と話します
85 復習終わり The Sims の AI の概要 三宅陽一郎 Spore におけるゲーム AI 技術とプロシージャル (DiGRA Japan 第 14 回月例研究会 )
86 The Sims 3 の 4 つの改善点 (1) 階層型プランニング (2) オブジェクトとのインタラクション効率化 (3) 自動欲求充足 (4) ストーリー駆動制御
87 The Sims 3 の 4 つの改善点 (1) 階層型プランニング (2) オブジェクトとのインタラクション効率化 (3) 自動欲求充足 (4) ストーリー駆動制御
88 各 AI のアルゴリズム 階層型プランニング
89 問題点 : プログラムの分岐が多すぎる あらゆる相互作用相互作用を考慮 注目するするエージェントエージェントの行動範囲行動範囲だけをだけを考慮 計算量の軽減
90 The Sims 3 の 4 つの改善点 (1) 階層型プランニング (2) オブジェクトとのインタラクション効率化 (3) 自動欲求充足 (4) ストーリー駆動制御
91 問題点 : 各 AI の感情パラメーター多すぎる
92 動機パラメーターのシミュレーションの効率化 あらゆる同期同期パラメーターパラメーターを考慮 物と動機動機パラメーターパラメーターのマッピング
93 物と欲求の相互作用マップ 動機パラメーター インタラクション マップからから満たしたいたしたい動機動機パラメーターパラメーターに関係関係したインラクションだけをだけをピックアップピックアップできる
94 The Sims 3 の 4 つの改善点 (1) 階層型プランニング (2) オブジェクトとのインタラクション効率化 (3) 自動欲求充足 (4) ストーリー駆動制御
95 特定の欲求は自動的に充足 特定の動機動機パラメーターパラメーターからのからの影響影響を軽減
96 The Sims 3 の 4 つの改善点 (1) 階層型プランニング (2) オブジェクトとのインタラクション効率化 (3) 自動欲求充足 (4) ストーリー駆動制御
97 メタ AI が街全体をコントロールする 男女のバランスバランスを調整 雇用率を調整
98 The Sims 3 の 2 大目標 (1) 自動物語生成 (2) Sim たちをもっと個性的にする
99 Maslow の欲求階層 人間の持つ欲求は段階的に階層がある
100 個性化の 2 つの方針 (1) 内面の構造を多様にする (2) 人との ( 社会的 ) インタラクションを変化させる 人間の個性の表現は 内面内面を深く描くことくこと そして 状況的な行為行為によってによって表現されるのだ ( ショーペンハウエル )
101 個性化の 2 つの方針 (1) 内面の構造を多様にする (2) 人との ( 社会的 ) インタラクションを変化させる 人間の個性の表現は 内面内面を深く描くことくこと そして 状況的な行為行為によってによって表現されるのだ ( ショーペンハウエル )
102 個性化の方法 (1) 各 Sim は 80 ある特性のうち 5 つをピックアップする (2) 特性は 各アクションの仕方を変化させる ( 例 ) 歩き方 喋り方 待ち方 見回し方など (3) ゲームデザイナーがチューニングできるように データドリブンの仕組みを作る
103 問題点 : 時間帯によっては適しない ( 個性化のための ) 動機パラメーターがある ある時間帯時間帯は特定特定の動機動機パラメーターパラメーターを削除
104 個性化の 2 つの方針 (1) 内面の構造を多様にする (2) 人との ( 社会的 ) インタラクションを変化させる 人間の個性の表現は 内面内面を深く描くことくこと そして 状況的な行為行為によってによって表現されるのだ ( ショーペンハウエル )
105 データドリブンなプロダクション ルール プロダクションルール
106 データドリブンなプロダクション ルール プロダクションルール プロダクションルールは種類によってランク付けされていて 最もランクの高いルールが発火する ルールが発火すると他の Sim は その特性を理解する
107 講演コンテンツ I. Killzone 2 の AI (15 分 ) II. The Sims 3 の AI(10 分 ) III. まとめ (5 分 ) IV. 参考情報 ( 付録 )
108 まとめ
109 FPS( 戦闘 ) 日常系の AI の比較 FPS 日常系 内面シンプル複雑 思考複雑シンプル スコープ時間短期 ~ 長期短期 ~ 長期 重要なもの敵味方の生死自分の幸福度 インタラクション暴力. 治癒多様 学術との関係 アルゴリズム 哲学 認知科学 心理学など キャラクター AI の技術はこの両極にある
110 知能を構築するコツ : 認識の階層化 知性の階層化はなぜ大切か? 人間 ( 知性 ) は認識において 様々なスケールを持っている 空間階層化蟻の巣の中から日常 日常から自然界 宇宙まで 時間階層化 目の前の一瞬 明日 来年 死後
111 時空間認識のスケーリング 思考の柔軟柔軟さ = 思考の賢さ = さまざまな時空間時空間スケールスケールにあったにあった思考思考ができるができること 階層的にAIを構築せよ! 空間 時間
112 階層型 AI の例 Killzone 2 空間 時間の思考の階層化 The Sims 3 行動思考の階層化 ChromeHounds ゴール階層化 WCCF AI システム全体の階層化 他多数 [ 参考 ] DiGRA JAPAN 2009 年 5 月の公開講座 WCCF AI エンジニアリング : サッカーゲーム AI の設計と実装
113 00 年代から 10 年代へ なんとか キャラクター AI のフレームが荒削りに完成 エージェントアーキテクチャ パスプランニング パスデータ階層化 階層型思考 アニメーションと意思決定 プランニング 各分野を強化して統合する 飛躍的な AI の向上 エージェントアーキテクチャ パスプランニングノウハウの蓄積 パスデータ階層化データマイニング 階層型思考 アニメーションと意思決定プランニングプラナーの探求 ( 人工知能で 30 年以上の研究研究の蓄積 ) コスト高
114 講演コンテンツ I. Killzone 2 の AI (15 分 ) II. The Sims 3 の AI(10 分 ) III. まとめ (5 分 ) IV. 参考情報 ( 付録 )
115 日本でもゲーム AI を盛り上げて行こう! (1) IGDA 日本ゲーム AI メイリングリスト ゲーム AI の情報がたくさん! 参加されたい方は 三宅まで 企業名と名前 登録メイルアドレスを送ってください (2) IGDA 日本 SIG-AI ( ゲーム AI 専門部会 ) 上記の ML と同義です (3) ゲーム AI コミュニティ in mixi SIG-AI の mixi のコミュニティ サイトです ML や SIG-AI に関係なく自由に参加してください
116 IGDA ( 本体 ) SIG-AI 13 年に渡るゲーム AI のコミュニティ SIG-AI Meeting AI Progammers Dinner ( 毎年 GDC 最終日の夕方 ) AI Round Table で申し込む
117 AI Game Programmers Guild ゲーム AI の世界を大いに盛り上げるための団体 少なくとも 1 タイトルリリースしたことがある レビンさんまでグーグルでメイル三宅で 101 番目のメンバー ご相談は三宅まで
118 AIWisdom.com
119 参考情報 AI Summit レポート (GameWatch) AI のサミットは初の開催 活発な知識共有が行なわれる ゲーム AI とは何か? AI プログラマーのギルドがセミナーを開催 (4gamers)
120 書籍紹介 デジタルゲームの教科書 2010 年 4 月発売 ( 出版 ) ソフトバンク クリエイティブ AI/Procedural/BoardGame 60/30/30 = 120
121 デジタルコンテンツ制作の先端技術応用に関する調査研究報告書 (DCAJ) 2007 年度 (300 ページ ) 年度 (400 ページ ) 年度 (300 ページ ) ゲーム開発技術ロードマップ (2008~2009 年の報告書に掲載 ) 全技術分野のエキスパートの原稿 1 過去 30 年分の歴史的経緯 (~15ページ程度) 2 年表 3これからの展望
122 DCAJ ゲーム開発技術ロードマップ 方針 : ゲーム開発技術の歴史を編纂する これまで殆ど編纂編纂されることがなかった ゲーム開発技術開発技術の歴史歴史を編纂編纂し 現在までのまでの日本日本のゲームゲーム開発技術開発技術の系譜系譜を明らかにしらかにし これからの展望展望へ繋げてげて行く 期間 : 2008 年 4 月 ~2010 年 3 月実施方法 : 1 各分野のエキスパートに歴史的見地から執筆依頼 2 インタビュー 目標 : ゲーム産業産業の技術技術をゲームゲーム産業自身産業自身が明らかにする 1 技術戦略の足場を固める 2 ゲーム産業の技術の歴史を明らかにする 3 ゲーム産業の技術者の技術的位置と立場を明らかにする 4 ゲーム産業の新人にこれまでの歴史を解説する 5 複数の視点から歴史を検証する
123 執筆者の皆さん (21 分野 21 人 ) ゲームデザイン井上明人 ( 国際大学 GLOCOM 研究員 ) 3D CG 製作 川島基展 ( 東京工科大学片柳研究所クリエイティブクリエイティブ ラボ ) サウンド製作 細江慎治 ( 株式会社スーパースィープ ) アニメーション製作 金久保哲也 ( 株式会社バンダイナムコゲームス ) プログラミング AI 三宅陽一郎 ( 株式会社フロムフロム ソフトウェア ) プログラミンググラフィックス描画 宮澤篤大久保明 ( 株式会社バンダイナムコゲームス ) プログラミング物理 衝突判定 長谷川晶一 ( 電気通信大学 ) タスクシステム技術田村祐樹 ( 株式会社ネバーランドカンパニー ) 大野功二 ( オープランニング ) 黒須一雄 ( 株式会社モバイル & ゲームスタジオ ) プログラミングスクリプト 小久保啓三 ( 専門学校 HAL 東京 ) ネットワーク通信 佐藤カフジ ( フリーライター ) 開発方法論 長久勝 ( ハイパーコンテンツ ( 株 )/ 早稲田大学メディアネットワークセンター ) 2Dグラフィックス近藤敏信氏 ( 有限会社スタジオ ) 3Dグラフィックスシェーダー今給黎隆 ( 株式会社バンダイナムコゲームス ) ゲーム物理物理シミュレーション 今給黎隆 ( 株式会社バンダイナムコゲームス ) ミドルウェア 佐藤カフジ ( フリーライター ) シナリオ すずきこういち ( シナリオライター ) ユーザーインターフェイス ( ハードウェア ) 大神佳人氏 ( 株式会社 HORI) ユーザーインターフェイス ( ソフトウェア ) サイトウアキヒロ氏 ( 立命館大学 ) 開発工程管理 田村祐樹 ( 株式会社ネバーランドカンパニー ) ローカライズ 長谷川亮一 ( セガ ) アセンブラ 山口誠 ( 株式会社グッドグッド フィール )
124 AI に対するセンスを磨こう!
125 Twitter で Bot と話す お薦めボット _Boogiepop いい コードギアスの bot たち (Nunnally_bot など )
126 映画紹介 イヴの時間 スタジオ六花 アンドロイドが社会で一般的になった近未来の話 高度な頭脳を持ったアンドロイドは労働以外の時間に何を思うだろうか? Twitter: timeofeve
127
128 ご清聴ありがとうございました これ以外に 意見や質問があれば メイルかアンケートへ Blog y_miyake のゲーム AI 千夜一夜
00 10 GDC2010 twitter: miyayou
1 GDC21 y.m.416@gmail.com twitter: miyayou 1 GDC21 y.m.416@gmail.com twitter: miyayou GDC 21 AWARD Expo Case Studies: AI in Recent Games miyayou@gdc21 3/9 3/1 3/11 3/12 3/13 Suspending Disbelief: Bringing
00 10 GDC2010 twitter: miyayou
00 10 GDC2010 y.m.4160@gmail.com twitter: miyayou (1) IGDA (2) IGDA SIG-AI (3) in mixi SIG-AI mixi ML SIG-AI 00 10 GDC2010 y.m.4160@gmail.com IGDA Blog: y_miyake (IGDA ) http://blogai.igda.jp/ GDC 2010
GDC GDC ( 2005 PlayStation3, Xbox360, Wii ) AI Killzone 2 (Guerrilla Games, 2009) [1] The Sims 3 (EA, Maxis,2009) [2] AI AI AI AI [3] AI AI A
![GDC GDC ( 2005 PlayStation3, Xbox360, Wii ) AI Killzone 2 (Guerrilla Games, 2009) [1] The Sims 3 (EA, Maxis,2009) [2] AI AI AI AI [3] AI AI A](/thumbs/96/127612518.jpg "GDC GDC ( 2005 PlayStation3, Xbox360, Wii ) AI Killzone 2 (Guerrilla Games, 2009) [1] The Sims 3 (EA, Maxis,2009) [2] AI AI AI AI [3] AI AI A")
GDC GDC2010 2010 ( 2005 PlayStation3, Xbox360, Wii ) AI Killzone 2 (Guerrilla Games, 2009) [1] The Sims 3 (EA, Maxis,2009) [2] AI AI AI AI [3] AI AI Alex J. Champandard, "On the AI Strategy for KILLZONE
Microsoft PowerPoint - YMiyake_Shosen_2010_5_15.ppt
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:
Microsoft PowerPoint - YMiyake_IGDAJ_KANSAI_RT_2010_5_8.ppt
関西ゲーム AI ラウンドテーブル 三宅陽一郎 y.m.4160@gmail.com twitter: miyayou 2010.5.8. Contact Information Youichiro Miyake Mail: Twitter: @miyayou Blog: y.m.4160@gmail.com http://blogai.igda.jp LinkedIn: http://www.linkedin.com/in/miyayou
Perspective for New Frontier of Digital Game AI GDC2009 y_miyake@fromsoftware.co.jp From Software, Inc. 2009.4.11
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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
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