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1 ゲームAIのパースペクティブ The Perspective of Game AI 筑 波 大 学 コンテンツ 工 学 セミナー 三 宅 陽 一 郎 ( 株 式 会 社 フロム ソフトウェア) y.m.4160@gmail.com @ 筑 波 大 学

2 Contact Information Youichiro Miyake Mail: Blog: LinkedIn: Facebook:

3 自 己 紹 介 1999 年 京 都 大 学 総 合 人 間 学 部 基 礎 科 学 科 卒 業 年 大 阪 大 学 理 学 研 究 科 修 士 課 程 物 理 学 専 攻 修 了 年 東 京 大 学 工 学 系 研 究 科 博 士 課 程 ( 単 位 取 得 満 期 退 学 ) 同 年 株 式 会 社 フロム ソフトウェア 入 社. デジタルゲームにおける 人 工 知 能 の 研 究 開 発

4 [ 講 演 ] 全 講 演 資 料 を 公 開 しています 2006 年 CEDEC2006 クロムハウンズ クロムハウンズにおける 人 工 知 能 開 発 から 見 るゲーム ゲームAI AIの 展 望 年 AOGC2007 招 待 講 演 人 工 知 能 が 拓 くオンラインゲーム オンラインゲームの 可 能 性 CEDEC2007 招 待 講 演 エージェント エージェント アーキテクチャー アーキテクチャーから 作 るキャラクター キャラクターAI Korea Game Conference 2007 招 待 講 演 2006 年 ~2007 年 IGDA 日 本 ゲーム ゲームAI 連 続 セミナー ゲーム ゲームAI AIを 読 み 解 く 全 6 回 年 CEDEC2008 招 待 講 演 ゲーム 開 発 のためのプロシージャル 技 術 の 応 用 DiGRA JAPAN 公 開 講 座 Spore におけるゲーム ゲームAI 技 術 とプロシージャル IGDA 日 本 GDC 報 告 会 GDCに 見 る 最 新 AIとプロシージャル 技 術 年 IGDA 日 本 GDC 報 告 会 これからの これからのゲーム ゲームAI AIの 作 り 方 ~ig1347// は へ 移 行 予 定 です

5 [ 特 別 論 文 ] 自 己 紹 介 人 工 知 能 学 会 誌 Vol. 23 No. 1 (2008 年 1 月 ) ゲーム ゲームAI 特 集 ディジタルゲーム ディジタルゲームにおける 人 工 知 能 技 術 の 応 用 ( 三 宅 ) [ 報 告 書 ] デジタルコンテンツ 協 会 2007 年 度 第 3 章 ゲーム ゲームAI 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 2008 年 度 第 3 章 プログラミング プログラミングAI 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 ゲームAI AIの 情 報 について 総 合 的 にまとめてあります よりPDF PDFダウンロード ダウンロードできます できます [インタビュー インタビュー] 大 学 からゲームメーカー ゲームメーカーへ AI 研 究 で 広 がるステキ ステキなゲーム ゲームの 世 界 とは? (ブログ ブログ) y_miyake のゲーム ゲームAI 千 夜 一 夜 (IGDA 日 本 )

6 コンテンツ 第 一 章 ガイダンス 第 二 章 実 例 紹 介 - Elite - SimCity - The Sims - Black & White - Creatures - DOOM - Quake Wars - Eve Online - Halo Wars - Forza Motor Sports

7 第 一 章 ガイダンス

8 知 能 は 環 境 に 対 して 相 対 的 に 定 義 される 世 界

9 知 能 は 環 境 に 対 して 相 対 的 に 定 義 される 世 界

10 知 能 は 環 境 に 対 して 相 対 的 に 定 義 される 世 界 知 性 は 世 界 とインラクションしながら 適 応 して 行 く ( 学 習 )

11 知 能 が 学 習 が 出 来 る 仕 組 みとは? 知 性 のポテンシャル ニューロンの 集 合 適 応 に 応 じて 変 形 できる 器 官 を 持 つ= 可 塑 性 (かそせい)を 持 つ

12 特 性 が 遺 伝 するのではなく 一 般 的 な 適 応 性 が 遺 伝 する 私 たちがもっているいろいろな 腱 はどれも 大 きさ 長 さ 走 行 ともに 腱 として の 機 能 に 適 っている この 組 織 の 裁 縫 は 揃 って 引 っ 張 られる 方 向 に 向 いてお り このようにこまかいところまでよく 適 応 がおこなわれるのは すべて 腱 を 作 りあげているただ 一 つの 性 質 から 派 生 しているように 見 える つまり 腱 の 場 合 遺 伝 するのは 繊 維 芽 細 胞 がそこに 加 えられた 要 求 に 応 じ て 反 応 するという 一 般 的 な 適 応 性 だけなのである こまかな 適 当 は 二 次 的 で 遺 伝 しない 変 化 であって 各 世 代 で 使 うことによって 新 しく 作 り 出 される (ジュリアン ハクスリー 進 化 とは 何 か? ) J.スコットターナー 自 己 デザインする 生 命 (P.308)の 引 用 の 引 用

13 適 応 学 習 システム ニューラルネットワーク 遺 伝 的 アルゴリズム ベイジアンネットワーク 決 定 木 学 習 Learning & Adaptability 世 界 適 応 システムを 実 装 (インプリメンツ)することで 序 々にAIの 知 性 を 世 界 に 馴 染 ませていく

14 ゲームにおけるAIはデザイナーが 自 由 に 作 り 変 えることができなければならない しかし 殆 どのゲームAIでは 学 習 アルゴリズムは 使 用 されない なぜなら 思 い 通 りのAIになる 可 能 性 が 少 ないから (そもそも 思 い 通 りに 学 習 するAIは 学 習 ではない) Learning & Adaptability Customizability & Scalability

15 カスタム システム Customizability & Scalability スクリプト プログラム ツール FSM 世 界 最 適 なシステムをマニュアル( 手 )で 作 り 上 げる

16 ゲームAIに 必 要 な3つのScalability elite major heretic grunt hunters flood swarms hell-jumpers brute captain Variety Miranda sniper marine challenge story Variation DRAMA! pacing drive the warthog Volume fight perch Shoot the needler hide Strafe target melee attack boarding

17 2つの 世 界 2つの 知 性 自 然 界 デジタル ワールド 実 際 の 知 性 ( 自 然 界 における 知 性 )をリバースエンジ 二 アリングして デジタルワールドの 知 性 を 作 る (ニューラルネット 遺 伝 的 アルゴリズム) という 発 想 は 正 しいだろうか? 或 いは デジタルワールド( 人 工 的 世 界 )には 人 工 世 界 特 有 の 知 性 の 仕 組 み というものがあるのだろうか?

18 人 工 知 能 技 術 自 然 界 を 起 源 とする 技 術 どちらとも 言 えない アルゴリズムを 起 源 とする 技 術 学 習 可 能 カスタマイズ 可 能 ニューラルネットワーク 遺 伝 的 アルゴリズム 知 識 表 現 プランニング Prolog Lisp FSM クラシファーシステム ベイジアンシステム 探 索 木 評 価 値 システム エージェントアーキテクチャー エキスパートシステム

19 人 工 知 能 技 術 自 然 界 を 起 源 とする 技 術 どちらとも 言 えない アルゴリズムを 起 源 とする 技 術 学 習 可 能 カスタマイズ 可 能 ニューラルネットワーク 遺 伝 的 アルゴリズム ゲームAI AIで ときどき 使 われる 技 術 知 識 表 現 クラシファーシステム ベイジアンシステム プランニング 探 索 木 エージェントアーキテクチャー Prolog Lisp FSM ゲームAI AIでよく 使 われる 技 術 評 価 値 システム エキスパートシステム

20 成 熟 した 知 能 を 作 るためには しっかりと 構 築 された 世 界 を 持 たねばならない (デジタル 世 界 のAIの 未 来 を 考 える) 世 界 デジタル 世 界 の 成 熟 度 = その 世 界 の 法 ( 物 理 生 物 経 済 などの 法 則 ) +その 世 界 の 構 造 多 様 性 ( 海 山 オブジェクト 光 ) +その 世 界 の 動 的 多 様 性 ( 生 態 系 太 陽 系 ) その 世 界 に 適 応 し 得 るAIを 構 築 する(しなければならない) AIを 賢 くしようと 思 ったら AI AIが 属 する 世 界 を 成 熟 させよ!

21 成 熟 した 知 能 を 作 るためには しっかりと 構 築 された 世 界 を 持 たねばならない (デジタル 世 界 のAIの 未 来 を 考 える) 世 界 デジタル 世 界 の 成 熟 度 = その 世 界 の 法 ( 物 理 生 物 経 済 などの 法 則 ) +その 世 界 の 構 造 多 様 性 ( 海 山 オブジェクト 光 ) +その 世 界 の 動 的 多 様 性 ( 生 態 系 太 陽 系 ) その 世 界 に 適 応 し 得 るAIを 構 築 する(しなければならない) AIを 賢 くしようと 思 ったら AI AIが 属 する 世 界 を 成 熟 させよ!

22 AIと 世 界 との 対 応 (マッチング) その 世 界 に 適 うAIを 作 る(AIと 世 界 とのマッチング) =その 世 界 を 見 れば そこに 住 まうべき 知 性 の 形 が 見 える = デジタルゲームAIの 歴 史 は デジタルワールドの 特 性 を 見 れば 見 える

23 ゲーム 世 界 の 発 展

24 ゲーム 世 界 の 発 展

25 ゲーム 世 界 の 発 展

26 ゲームの 進 化 と 人 工 知 能 FC SFC SS, PS PS2,GC,Xbox Xbox360, PS3, Wii Hardware 1999 DC 2005 ( 次 世 代 ) 時 間 軸 単 純 な 世 界 の シンプルなAI 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

27 AI とはシステム 内 システム 世 界 本 来 の 知 性 のあり 方 = 動 的 な 世 界 に 含 まれる 一 個 の 動 的 なシステムとして 世 界 と 相 互 作 用 しながら 運 動 する = 固 有 システム (interactive) in システム = システム 内 システム

28 ゲームの 進 化 と 人 工 知 能 FC SFC SS, PS PS2,GC,Xbox Xbox360, PS3, Wii Hardware 1999 DC 2005 ( 次 世 代 ) 時 間 軸 単 純 な 世 界 の シンプルなAI 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

29 分 離 から 調 和 へ 向 かうAIの 歴 史 世 界 の 自 律 化 の 歴 史 舞 台 装 置 としての デジタル 世 界 構 造 化 される 世 界 (ゲーム 的 リアリティ) 自 律 化 する 世 界 ( 物 理 生 態 系 ) 舞 台 装 置 の 一 部 としてのAI AIアルゴリズムによる 駆 動 (FSM, 意 思 決 定 ) 自 律 型 AI AIの 自 律 化 の 歴 史

30 分 離 から 調 和 へ 向 かうAIの 歴 史 世 界 の 自 律 化 の 歴 史 舞 台 装 置 としての デジタル 世 界 構 造 化 される 世 界 (ゲーム 的 リアリティ) 自 律 化 する 世 界 ( 物 理 生 態 系 ) AIと 世 界 の 分 離 化 と 相 互 作 用 の 歴 史 舞 台 装 置 の 一 部 としてのAI AIアルゴリズムによる 駆 動 (FSM, 意 思 決 定 ) 自 律 型 AI AIの 自 律 化 の 歴 史

31 アカデミックなAIと エンターテインメントのAIの 違 い 世 界 アカデミック: 1 一 定 の 方 法 論 によって 組 み 立 てられなければならない 2 AIの 知 性 の 高 度 さが 一 定 の 指 標 で 評 価 されなければならない 3 論 文 にならなければならない AIそのものが 対 象 である ( 例 )google 検 索 エンジン amazon

32 アカデミックなAIと エンターテインメントのAIの 違 い 世 界 AI ユーザー アバター エンターテインメント: 1 方 法 は 問 わない 2 AIは 広 い 意 味 でユーザーを 楽 しませるものでなければならない 3 AIはユーザーに 知 性 として 了 解 されるものでなければならない AIとユーザーの 関 係 そのものが 対 象 である

33 プレイヤー 開 発 者 観 測 地 平 線 ゲームが 認 識 される 平 面 開 発 者 が 提 示 しようとする 空 間 ユーザーからみえるゲーム 空 間 開 発 者 プレイヤー 2008 年 度 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 第 3 章 プログラミング プログラミングAI ゲームAI AIの 情 報 について 総 合 的 にまとめてあります よりPDF PDFダウンロード ダウンロードできます できます

34 エンターテインメントAI(ゲームAI)とは ユーザー( 人 間 )とAIの 関 係 を 探 求 する 学 問 である デジタルゲームAI: ユーザー: デジタルゲームにおける 知 能 的 側 面 キャラクターAI ゲームシステムそのもの メタAI 自 動 生 成 (プロシージャル) 定 性 的 定 量 的 研 究 感 情 を 持 つ 人 間 これはまた 混 沌 そのもの デジタルゲーム 世 界 決 定 的 な 方 法 論 や 明 確 な 体 系 があるわけではない 現 在 構 築 中 の 研 究 分 野 なんとなく 輪 郭 がつかめそう.

35 これまでのゲームAIとどう 違 うか? ゲームAI と 言 えば? 囲 碁 将 棋 チェスのAI ターン 制 ( 時 間 が 止 まっている) ゲームが 固 定 している(ルールが 最 初 から 完 全 に 決 まっている) AIはプレイヤーAI 一 般 のデジタルゲームAI ターン 制 リアルタイム 制 ゲームが 固 定 している ゲーム 製 作 と 同 時 進 行 でAIを 作 る AIはプレイヤーAI AIはゲームの 一 部 これまでのゲームAIを 内 包 するゲーム 研 究

36 これまでのゲームAIとどう 違 うか? プレイヤーAI ターン 制 ゲームが 固 定 ゲーム 製 作 と 同 時 に 作 成 リアルタイム 制 AIはゲームの 一 部 ターン 制 ~ リアルタイム 制 ゲームが 固 定 している ~ ゲーム 製 作 と 同 時 進 行 でAIを 作 る AIはプレイヤーAI ~ AIはゲームの 一 部 これまでのゲームAIを 内 包 するゲーム 研 究

37 一 般 にゲームAIは そのゲームの 意 味 空 間 物 理 空 間 の 中 で 定 義 される AI キャラクター 属 性 設 定 レベル(ステージ)デザイン エフェクト アニメーション 物 理 処 理 AIには そのゲームの 極 として そのゲームのエッセンスが 含 まれている

38 ゲームAIを 作 るということ (1) ゲームを 構 成 する 一 部 として そのゲームが 要 求 する 知 的 役 割 を 果 たすこと そのAIを 以 ってゲームを 完 成 させる AIは 新 しいゲームデザインの 糸 口 でもある (2) ユーザーとAIの 関 係 性 を 構 築 すること AIを 以 ってユーザーを 楽 しませる 新 しいユーザーエクスぺリエンスの 創 造 ゲームの 声 を 聴 き AIを 創 造 せよ

39 ゲームAIテクニック 本 質 中 身 表 面 に 見 えるテクニック

40 コンテンツ 第 一 章 ガイダンス 第 二 章 実 例 紹 介 - Elite - SimCity - The Sims - Black & White - Creatures - DOOM - Quake Wars - Eve Online - Halo Wars - Forza Motor Sports

41 第 2 章 事 例 紹 介

42 Elite (1984) 8-Bit マシンでステージを 自 動 生 成 256の 銀 河 が データテーブル 擬 似 乱 数 列 によって 自 動 生 成 される Besides its excellent implementation of wireframe 3D graphics, where Elite really set itself apart from these other space trading games was its procedurally generated universe, including planetary positions, names, politics, and general descriptions.

43 References (1)

44 第 一 章 ガイダンス コンテンツ 第 二 章 実 例 紹 介 - Elite - SimCity - The Sims - DOOM - Quake Wars - Eve Online - Halo Wars - Forza Motor Sports

45 SimCity(Micropolis) (1989) Cellular Automaton でステージを 自 動 発 展 Meta Peer Sub Crime = Pop. Density^2 - Land Value - Police Effect Land Value = Distance[Zonetype] + Terrain + Transport 世 界 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 SubAI(=シミュレーション) を 構 築

46 References (1) Don Hopkins, Cellular Automaton Demo (2) John von Neumann's 29 state Cellular Automata Implemented in OpenLaszlo

47 コンテンツ 第 一 章 ガイダンス 第 二 章 実 例 紹 介 - Elite - SimCity - The Sims - Black & White - Creatures - DOOM - Quake Wars - Eve Online - Halo Wars - Forza Motor Sports

48 ウィル ライト とは 誰 か? Bungeling Bay (1984) SimCity (1989) SimEarth (1990) SimAnt (1991) SimCity 2000 (1993) SimCopter (1996) SimCity 3000 (1999) The Sims (2000) SimCity4 (2003) The Sims 2 (2004) SimCity Societies (2007) Spore (2008) The Sims 3 (2008) デビュー シムズ 時 代 Spore 時 代 Maxis EA, Maxis

49 技 術 者 ウィル ライト 把 握 した ダイナミクス を 数 値 モデルとして 実 現 できる 能 力 を 持 つ ある 朝 持 って 来 た ウィル ライトのThe Sims の ダイナミクスを 表 現 した Cのコード (The Soul of The Sims, by Will Wright) プログラマーらしい 抽 象 的 な 動 的 な 流 れを 追 う 能 力 プログラムの 可 能 性 をよく 知 っている

50 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 に 対 する あらゆる 可 能 な 行 動 から Happiness 係 数 を 最 大 化 する 行 動 を 選 択 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

51 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 )

52 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 )

53 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 に 対 する あらゆる 可 能 な 行 動 から Happiness (ここでは ここではMood) 係 数 を 最 大 化 する 行 動 を 選 択 する

54 Happiness 係 数 の 計 算 のためのウエイト w_ w_ w_ w_ = Mood ( ) w_ w_ w_ w_ Hapiness = W_Hunger * Hunger + W_Engergy * Energy +

55 Happiness を 最 大 化 冷 蔵 庫 が 最 も 総 合 的 にHapinessを 上 昇 させるから

56 Happiness を 最 大 化 冷 蔵 庫 へ 行 きます

57 Happiness 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

58 [ 余 談 ] Halo3 上 記 の 手 法 は Declarative Method として Halo3 へ Halo3 9 講 演 のPPT 資 料 Sims の 話 へ 戻 って

59 Edith これだけだと 原 始 的 で 単 発 の 行 動 しかできないけれど 実 際 は 一 連 の 行 動 のシークエンスをAIに 行 わせたい そのためのビジュアル プログラミング 環 境 が Edith

60 Edith プログラミング オブジェクトを 繋 げて 行 く ビジュアル プログラミング 環 境 Kenneth D. Forbus Some notes on programming objects in. The Sims

61 Edith プログラミング オブジェクトを 繋 げて 行 くビジュアル プログラミング 環 境 Kenneth D. Forbus Some notes on programming objects in. The Sims

62 Edith Demo

63 実 例 1 調 理 して 食 べる Fridge Hunger +30 Hungry

64 実 例 1 調 理 して 食 べる Fridge Fix Dinner food

65 実 例 1 調 理 して 食 べる Fridge Fix Dinner food cook counter stove

66 実 例 1 調 理 して 食 べる Fridge Fix Dinner food Placement surface chair table counter stove

67 実 例 1 調 理 して 食 べる Fridge Fix Dinner food Disposal (neat) chair table dishwasher counter stove

68 Edith for Mood Adjuster (パーティ 盛 り 上 げグッズ) Kenneth D. Forbus Some notes on programming objects in. The Sims

69 人 同 士 のコミュニケーション Kenneth D. Forbus Some notes on programming objects in. The Sims

70 人 同 士 のコミュニケーション (いちゃつく) Kenneth D. Forbus Some notes on programming objects in. The Sims

71 人 同 士 のコミュニケーション (いちゃつく) Kenneth D. Forbus Some notes on programming objects in. The Sims

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73 コンテンツ 第 一 章 ガイダンス 第 二 章 実 例 紹 介 - Elite - SimCity - The Sims - Black & White - Creatures - DOOM - Quake Wars - Eve Online - Halo Wars - Forza Motor Sports

74 BLACK & WHITE (2001) 人 間 が 指 示 を 与 える ゴッドゲーム クリーチャーに 組 み 込 まれたニューラルネットワークが 学 習 する(パーセプトロン 型 )

75 学 習 の 原 理 とAI AI 全 体 は BDI アーキテクチャ B(Belief) D(Desire) I (Intention) エージェントが 行 動 を 起 こし その 行 動 に 対 して プレイヤーからのフィードバックがもたらされる エージェントの 内 部 は パーセプトロン 型 のシステムによって 欲 求 が 形 成 される 仕 組 みで プレイヤーからのフィードバックが このパーセプトロンのウエイトを 変 化 させる

76 References Richard Evans, Varieties of Learning, 11.2, AI Game Programming Wisdom (2002)

77 コンテンツ 第 一 章 ガイダンス 第 二 章 実 例 紹 介 - Elite - SimCity - The Sims - Black & White - Creatures - DOOM - Quake Wars - Eve Online - Halo Wars - Forza Motor Sports

78 Creatures (1996) ユーザーとインタラクションしながら 物 の 認 識 を 学 習 する LOBE = 1000 neurons がパックされたもの さらに その LOBE 同 士 が 結 合 されている

79 Creatures AI アーキテクチャ 認 識 層 概 念 層 における Lobe 群

80 References [1] Creatures: Entertainment Software Agents with Artificial Life Stephen Grand, Dave Cliff Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 1997 PPT Creatures4.pdf 論 文 ( 右 のCASHEDからダウンロードしてください) [2] Creatures: Artificial Life Autonomous Software Agents for Home Entertainment Stephen Grand, D. Cliff, A. Malhotra International Conference on Autonomous Agents,

81 コンテンツ 第 一 章 ガイダンス 第 二 章 実 例 紹 介 - Elite - SimCity - The Sims - Black & White - Creatures - DOOM - Quake Wars - Eve Online - Halo Wars - Forza Motor Sports

82 DOOM (1993) 始 めての3D FPS, 3D Game AI, BSP (Binary Space Partitioning) 法 AIの 認 識 AIの 位 置 把 握 などを 高 速 に 処 理 する 仕 組 み

83 DOOMにおけるBSP 法 BSP(Binary Space Partitioning) 法 とは 壁 などの 境 界 を 延 長 して 空 間 を2 分 して 行 く 方 法 3DFPSの 原 点 の 一 つ( 技 術 的 には 本 当 に 原 点 )DOOM(id Software)で 位 置 解 析 や AIのI 空 間 認 識 パス 探 索 システムのデータ などに 採 用 された ことから Quake シリーズを 通 して 引 き 継 がれている

84 References (1) Motion Planning 22 Automated Static and Dynamic Obstacle Avoidance in Arbitrary 3D Polygonal Worlds, J.M.P. van Waveren and L.J.M. Rothkrantz (2) The Quake III Arena Bot J.M.P. van Waveren Master of Science thesis, Delft University of Technology, June (3) BSP 法 の 源 流 を 追 う~ジョン カーマックによるDOOMの 実 装 からQUAKE WARSまで

85 コンテンツ 第 一 章 ガイダンス 第 二 章 実 例 紹 介 - Elite - SimCity - The Sims - Black & White - Creatures - DOOM - Quake Wars - Eve Online - Halo Wars - Forza Motor Sports

86 Quake Wars (2007) DOOMのBSP 法 の 流 れを 継 ぐナビメッシュ 自 動 生 成 Configuration Space (C-Space) ( 単 なるメッシュではなく AIの 運 動 可 能 な 空 間 のこと) を 考 慮 に 入 れたNavMesh 生 成

87 ナビメッシュの 原 理 とスムージング

88 ナビメッシュ 自 動 生 成 (BSP 法 )

89 動 的 パス 検 索 落 下 して 来 たオブジェクトに 対 して リアルタイムにパス 生 成 (オブジェクトの 淵 をトレースするアルゴリズム)

90 References Motion Planning 22 Automated Static and Dynamic Obstacle Avoidance in Arbitrary 3D Polygonal Worlds J.M.P. van Waveren and L.J.M. Rothkrantz

91 コンテンツ 第 一 章 ガイダンス 第 二 章 実 例 紹 介 - Elite - SimCity - The Sims - Black & White - Creatures - DOOM - Quake Wars - Eve Online - Halo Wars - Forza Motor Sports

92 Eve Online (CCP Games) (2003) 舞 台 となる 星 系 全 体 を 自 動 生 成 1 アイスランド 国 産 のスペースオンラインRPG 2 世 界 中 (アトランタ 上 海 ロンドン レイキャビク)に オフィスを 持 つ 3 全 世 界 23 万 人 ユーザー( 月 額 15ドル) CCP Games EVE ONLINE 開 発 者 インタビュー 独 特 の 世 界 観 とゲーム 性 で 成 長 を 続 ける 同 作 の 強 みと 日 本 展 開 への 展 望

93 Eve Online (CCP Games) CCP Games EVE ONLINE 開 発 者 インタビュー 独 特 の 世 界 観 とゲーム 性 で 成 長 を 続 ける 同 作 の 強 みと 日 本 展 開 への 展 望

94 Eve Online (CCP Games) CCP Games EVE ONLINE 開 発 者 インタビュー 独 特 の 世 界 観 とゲーム 性 で 成 長 を 続 ける 同 作 の 強 みと 日 本 展 開 への 展 望

95 これより 数 ページは Austin GDC からの 資 料 です The Server Technology of EVE Online: How to Cope With 300,000 Players on One Server 資 料 (P.23~)

96 EVEの 世 界 設 定 EVE の 世 界 は5000を 超 える 太 陽 系 からなる 各 太 陽 系 は12の 惑 星 と それを 取 り 巻 く 月 アステロイドベルト からなる ルートによって 結 ばれた 太 陽 系 は 星 団 を 形 成 し リージョンと 呼 ばれるコングロマリットを 形 成 す る

97 太 陽 系 自 動 生 成 EVE の 太 陽 系 システムは ディスク 加 速 モデルに よって 生 成 される disc accretion model (24 時 間 ぐらいで 生 成 できる)

98 ゴール: 安 定 的 戦 略 的 階 層 的 面 白 い 経 路 システムを 作 りたい 拡 散 凝 縮 モデル Diffusion Limited Aggregation (DLA)

99 経 路 システム 自 動 生 成 拡 散 凝 縮 モデル Diffusion Limited Aggregation (DLA) (マルチシード3 次 元 版 )

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106 コンテンツ 第 一 章 ガイダンス 第 二 章 実 例 紹 介 - Elite - SimCity - The Sims - Black & White - Creatures - DOOM - Quake Wars - Eve Online - Halo Wars - Forza Motor Sports

107 Halo Wars (2009) McAnlis, Colt, "HALO WARS: The Terrain of Next-Gen", GDC Age of Empire の 流 れをつぐ 地 形 自 動 生 成

108 Age of Empire III の 頃 の 自 動 生 成 された 崖 McAnlis, Colt, "HALO WARS: The Terrain of Next-Gen", GDC

109 Halo Wars における 新 しい 自 動 生 成 の 特 徴 目 標 孤 立 したような 崖 をなくす #1 8 倍 の 解 像 度 にアップ 崖 の 分 解 能 に 対 応 #2 ベクトルフィールド(XYZ)を 用 いたディスパレスメント

110 McAnlis, Colt, "HALO WARS: The Terrain of Next-Gen", GDC

111 McAnlis, Colt, "HALO WARS: The Terrain of Next-Gen", GDC

112 McAnlis, Colt, "HALO WARS: The Terrain of Next-Gen", GDC

113 McAnlis, Colt, "HALO WARS: The Terrain of Next-Gen", GDC

114 McAnlis, Colt, "HALO WARS: The Terrain of Next-Gen", GDC

115 McAnlis, Colt, "HALO WARS: The Terrain of Next-Gen", GDC

116 McAnlis, Colt, "HALO WARS: The Terrain of Next-Gen", GDC

117 McAnlis, Colt, "HALO WARS: The Terrain of Next-Gen", GDC

118 References McAnlis, Colt, "HALO WARS: The Terrain of Next-Gen", GDC

119 コンテンツ 第 一 章 ガイダンス 第 二 章 実 例 紹 介 - Elite - SimCity - The Sims - Black & White - Creatures - DOOM - Quake Wars - Eve Online - Halo Wars - Forza Motor Sports

120 Forza Motor Sports 学 習 するレーシングAI Forza, Halo, Xbox Live: The Magic of Research in Microsoft Products Hard AI drivers follow smooth, consistent, closely-clustered lines Easy AI opponents drive less smooth lines with significant dispersion and variation

121 学 習 フロー Built-In AI Behaviour Development Tool Drivatar Racing Line Behaviour Model Vehicle Interaction and Racing Strategy Recorded Player Driving Controller Drivatar AI Driving Forza, Halo, Xbox Live: The Magic of Research in Microsoft Products

122 Forza, Halo, Xbox Live: The Magic of Research in Microsoft Products 理 想 的 なライン 取 りの 情 報 は 与 えておく(インプット 情 報 )

123 2つのフェーズ 1. 可 能 なライン 取 りのデータを 複 数 準 備 しておく 2. バラエティをもたせるためそれらをスイッチできるよ うにしておく データは 省 メモリのため 圧 縮 しておく スイッチはよりスムーズなラインを 可 能 にする

124 Segments a 1 a 2 a 3 a 4 Forza, Halo, Xbox Live: The Magic of Research in Microsoft Products

125 Forza, Halo, Xbox Live: The Magic of Research in Microsoft Products

126 チート 的 に 位 置 を 指 定 せず リアルな 車 の 物 理 駆 動 をシミュレーションする Car Position and Speed at time t Physics ( causal ) Static Car Properties Physics Simulation System Car Position and Speed at time t+1 Car Controls Control ( inverse ) Desired Pos. and Speed at time t+1 Controller Forza, Halo, Xbox Live: The Magic of Research in Microsoft Products

127 References Drivatar Forza, Halo, Xbox Live: The Magic of Research in Microsoft Products Drivatar Theory 西 川 善 司 の3Dゲームファンのための Forza Motorsport2 講 座 ~Xbox 360 版 グランツーリスモ は 本 家 を 超 えたのか? (GameWatch) ゲーム 紹 介 記 事

128 References Ralf Herbrich Forza, Halo, Xbox Live: The Magic of Research in Microsoft Products ( 映 像 ) day/default.mspx (4つの 講 演 があります 右 のタグから 選 んでください)

129 References Microsoft Research Drivatar Vector anomaly 社 Ralf Herbrich

130 References( 参 考 文 献 のみ) Threaded AI For the Win! Procedural and Multi-core Techniques to Take Visuals to the Next Level

131 課 題 (1) デジタルゲームの 中 で プレイヤーを 驚 かす ような 行 動 を 取 るAIを 考 えよ - ゲームの 設 定 - AIが 驚 かすシチュエーション (2) (1) を プレイヤーが 何 度 プレイしても 楽 しめるような 仕 組 みにせよ

132 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 (IGDA Japan 登 録 アドレス ) Photo from

00 10 GDC2010 twitter: miyayou

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

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