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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1 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

2 0. 自己紹介 1

3 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 / 人工知能 ) 高エネルギー加速器研究所 ( 半年ぐらい 修士論文 ) 2

4 経歴 京都大学 ( 数学 ) 大阪大学 ( 原子核実験物理 ) 東京大学 連続群論で卒業論文 ひたすらビックデータ解析 ( エネルギー工学 / 人工知能 ) 数学 + 人工知能のシミュレーショ ( 紙と鉛筆 ときどきコーディング ) ( コーディング ) ( 数学とコーディング ) 高エネルギー加速器研究所 ( 半年ぐらい 修士論文 ) 3

5 主に FPS タイトルを中心にゲーム AI が進化 大型 小型タイトル全般にゲーム AI 技術が浸透 モバイルゲームにおける人工知能 ( サーバー側 ) 開発における人工知能 スクウェア エニックス ゲーム AI 理論の汎用化 学習 進化の導入 フロム ソフトウェア ゲーム AI 全般の基礎理論の確立 東京大学 人工知能 ( キャラクター AI) の基礎研究

6 My Works ( ) AI for Game Titles Books 5

7 ) 6

8 プログラミング国内 国際コンテスト 7

9 リクルート社主催 (2016 年まで ) チームラボ製作 8

10 I. 数学と人工知能 9

11 人工知能と数学 解析学 ディープラーニング ~ 学習アルゴリズムの人工知能に必要なのはここ 代数学 幾何学 10

12 人工知能 60 年の歴史 大型コンピュータ専門家のみのブーム 規模 ニューラルネット誕生 小型 中型コンピュータの普及 逆伝播法 インターネットによる膨大なデータ ディープラーニング ニューラルネット ルールベース データベース 記号主義 推論ベース 第一次 AI ブーム第二次 AI ブーム第三次 AI ブーム 時間 11

13 人工知能 60 年の歴史 ニューラルネット 記号主義 大型コンピュータ専門家のみのブーム 規模 ニューラルネット誕生 推論ベース 小型 中型コンピュータの普及 逆伝播法 初等的な解析学 ( 高校 ~ 大学 2 年までの数学 ) ルールベース インターネットによる膨大なデータ ディープラーニング 解析学 (~ 変分 ) 確率論 ( ベイズ統計 ) ( 大学 3~4 年までの数学 ) データベース 第一次 AI ブーム第二次 AI ブーム第三次 AI ブーム 時間 12

14 人工知能 60 年の歴史 大型コンピュータ専門家のみのブーム 規模 ニューラルネット誕生 小型 中型コンピュータの普及 逆伝播法 インターネットによる膨大なデータ ディープラーニング ニューラルネット ルールベース データベース 記号主義 推論ベース 第一次 AI ブーム第二次 AI ブーム第三次 AI ブーム 時間 13

15 II. 近年の産業と数学の関わり 14

16 ゲームの成り立ち 物理 & シミュレー ション CG AI アニメー ション ゲームの基礎システム ( 高校までの数学で良い ) 15

17 特にいらない 大学教養レベルの数学 ニュートン力学微分方程式 大学専門レベルの数学 統計学 偏微分方程式変分法 AI PS3 & Xbox360 PS4 & Xbox one PS2 ファミリーコンピュータ スーパーファミコン プレイステーションなど 3D ゲーム機 モバイルゲームのビックデータ解析 XR (AR, VR) 黎明期

18 高校レベルの数学 2 次元行列ベクトル 大学教養レベルの数学 3 次元 4 次元行列クオータニオン 偏微分方程式 大学専門レベルの数学 物理学 統計力学熱力学 CG PS3 & Xbox360 PS4 & Xbox one アニメーション ファミリーコンピュータ スーパーファミコン プレイステーションなど 3D ゲーム機 PS2 モバイルゲームのビックデータ解析 XR (AR, VR) 黎明期

19 高校レベルの物理 ニュートン力学方程式ベクトル場 大学教養レベルの物理 剛体力学微分方程式 偏微分方程式 大学専門レベルの物理学 ラグランジアン形式の物理流体力学 弾性体の物理 物理 & シミュレー ション ファミリーコンピュータ スーパーファミコン プレイステーションなど 3D ゲーム機 PS2 PS3 & Xbox360 PS4 & Xbox one モバイルゲームのビックデータ解析 XR (AR, VR) 黎明期

20 ゲームの中 ゲームの外 開発支援 AI ユーザーの生体信号 QA-AI ゲーム可視化 プロシージャル AI メタ AI ゲーム AI ( 中 = コンテンツ ) キャラクター AI シミュレーション技術 ナビゲーション AI ゲーム周辺 AI ( 外 = 開発 現実 ) データマイニング 自動バランス AI インターフェース上の AI 19

21 現代ゲーム AI の仕組み 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 コントロール プレイヤー 敵キャラクタ - 頭脳として機能 キャラクター AI 自律的な判断仲間同士の協調時にチーム AI となる レベル 情報獲得 Support ナビゲーション AI メタ AI, キャラクター AI の為にレベルの認識のためのデータを準備オブジェクト表現を管理ナビゲーション データの管理パス検索 / 位置解析 20

22 歴史 ゲームの外の AI メタ AI キャラクター AI ナビゲーション AI

23 ゲームの中 ゲームの外 開発支援 AI ユーザーの生体信号 QA-AI ゲーム可視化 プロシージャル AI メタ AI ゲーム AI ( 中 = コンテンツ ) キャラクター AI シミュレーション技術 ナビゲーション AI ゲーム周辺 AI ( 外 = 開発 現実 ) データマイニング 自動バランス AI インターフェース上の AI 22

24 ゲーム外 AI 開発工程を助けるAI プロシージャル機能 バランス調整するAI 遺伝的アルゴリズム ニューラルネット QAのためのAI QA-AI メタAI バランス調整 ゲームメーキング インターフェース上のAI 音声解析 言語解析 ゼスチャー認識 データマイニングするAI ロギング & アナライジング シミュレーション技術 パラメーター生成 データビジュアリゼーション ゲームを可視化する 23

25 III. 産業界で必要な大学での数学教育 24

26 この 300 年の技術の動向 規模 知能革命 知能化 情報革命 電動化 ネット革命 電子情報化 オンライン化 現代は 知能化 の時代に入りつつある 第二次産業革命 産業革命 機械化 自動化 ( オートメーション化 ) Now 時間 第一次 AI ブーム第二次 AI ブーム第三次 AI ブーム 25

27 第三次 AI ブーム (2010 年代 ) 大型コンピュータ専門家のみのブーム 規模 ニューラルネット誕生 推論ベース 小型 中型コンピュータの普及 逆伝播法 ルールベース インターネットによる膨大なデータ ディープラーニング データベース 第一次 AI ブーム第二次 AI ブーム第三次 AI ブーム 時間 26

28 この 300 年の技術の動向 人工知能レイヤー 情報処理レイヤー 機械レイヤー 社会 27

29 この 300 年の技術の動向 人工知能レイヤー AI 技術 情報処理レイヤー プログラミング C++, C#, Python 機械レイヤー コンピュータの原理に関する知識 社会 28

30 大学での技術 高度な技術を導入するのに数学が必要 数学を社会に還元するのに プログラミングが必要 プログラミング技術 乖離 数学 29

31 大学での数学教育 数学 一つ ~ 数個の論文を読んでたくさんコードを書く ( 保守にとても時間がかかる ) コーディング ~ デバッグ 数学書や論文をひたすら読む ( とても時間がかかる ) 紙と鉛筆と黒板と議論 30

32 大学での数学教育 数学 実験物理 ~ 計算物理 一つ ~ 数個の論文を読んでたくさんコードを書く ( 保守にとても時間がかかる ) コーディング ~ デバッグ どちらもする 数学書や論文をひたすら読む ( とても時間がかかる ) 紙と鉛筆と議論 31

33 AI 人材のポイント ( 数学 ) 数学がある程度 ( 高校 ~ 大学 2 年 ) できることは大前提 その上で人工知能の知識はあるか どうか 実際のコーディングで必要となるのは そこまであるわけではないが 数学が必要となる問題に必ず直面する ニューラルネットの場合だけは多用するので この分野は特に大学課程の数学が必要 数学の知識が必要ではなく いつでもどんな数学でも学べる基礎があることが望ましい 32

34 AI 人材のポイント ( プログラミング ) 息をするようにコーディングできるぐらいが望ましいが それ程でもない人でも大丈夫 新人は一日数時間 一年間プログラミングをすれば必ず伸びるので ポテンシャルがあればいい 伸びたあとは専門領域のプログラミングへ ゲーム産業では数学がいらない情報処理プログラミングだけでもたくさん仕事がある しかし CG AI, 物理プログラミングなど専門領域では数学は必須 技術はパッケージ化 コモディティ化されるので使うだけであれば数学はある程度だけで良いが 仕事の範囲は限定される プログラマーの中堅以降は数学があることでキャリアパス 可能性が圧倒的に広がる 33

35 レヴェル CG AI + 各専門分野知識 + 数学との融合 物理 プログラミング基礎 1~3 年 時間 34

36 レヴェル CG AI メインプログラマ + 各専門分野知識 + 数学との融合 物理 プログラミング基礎 1~3 年 いろいろなプログラミング技術 - データベース - サーバー - メモリ管理 - 最適化 - 全体設計 時間 35

37 レヴェル 海外に負けてない CG AI メインプログラマ + 各専門分野知識 + 数学との融合 物理 プログラミング基礎 1~3 年 いろいろなプログラミング技術 - データベース - サーバー - メモリ管理 - 最適化 - 全体設計 時間 36

38 レヴェル 海外に負けてる CG AI メインプログラマ + 各専門分野知識 + 数学との融合 物理 プログラミング基礎 1~3 年 いろいろなプログラミング技術 - データベース - サーバー - メモリ管理 - 最適化 - 全体設計 時間 37

39 社内 AI セミナー ( 毎週開催 ~500 回程 ) 38

40 人工知能のための哲学塾 ( 公開講座 ~18 回程 ) 39

41 まとめ 数学は一年にしてならず ( 基礎だけで 1~2 年 基礎ができない人はいつまでも無理 採用ではここを見極める ) プログラミングは一日してならず ( 一年毎日頑張れば なんとかなる のは初級まで それ以降は数学や他の知識との融合でレベルアップ プログラマーの新人はこのレベルアップできそうかを見る ) 40

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