書籍概要

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ゲームAI技術入門
──広大な人工知能の世界を体系的に学ぶ

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概要

本書は,ゲームで使われる人工知能(AI)がどのようなしくみになっていて,どうやって作るのかを解説した書籍です。ゲームの内部に登場するキャラクターは,まるで意識を持っているかのように,こちらの隙をついて攻撃してきたり,また状況にあった動作をしてくれたりします。単純なものならif文の組み合わせでも実現できますが,より複雑で精緻な思考を実現するために,ゲームAIの分野で試行錯誤されてきた数々の手法があります。本書ではそれらを丁寧に解説することはもちろん,記憶,群衆,自動生成など,ゲームAIに関わる技術を網羅的に解説します。基本的なAIから最新のゲームに使われているAIまで,ゲームAIの今がわかります。

こんな方におすすめ

  • ゲーム開発に興味のあるプログラマーやプランナー

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目次

  • はじめに

第1章 ゲームの中の人工知能──ゲームの中で生きているキャラクターを作る

1.1 ゲームAIの全体像

  • キャラクターAI
  • ナビゲーションAI
  • メタAI

1.2 ゲームAIの連携

  • フレームとは
  • 3つの人工知能のフレームの違い
  • ゲームAIのミッション
  • ゲームデザインとAI

1.3 ゲーム世界に溶け込むAI

  • 合理的である
  • 人間的である

1.4 シミュレーション

  • 物理シミュレーションと知能シミュレーション
  • 知能をシミュレーションするには
    • 知能そのものをシミュレーションする/知能が実現していることをシミュレーションする

1.5 シンボルと数値ダイナミクス

1.6 まとめ

第2章 知能のしくみ

2.1 2つの世界──外部世界と内面世界

  • エージェントアーキテクチャ
  • 知能の3分類
    • 知識生成(Knowledge Making)/意思決定(Decision Making)/行動生成(Action Making)

2.2 内部循環インフォメーションフロー

2.3 環境の中の知性

  • センサ
  • エフェクタ
  • 知識生成
  • 行動生成
  • 意思決定
  • 柔軟な知能の運動
  • 記憶

2.4 アーキテクチャ全体について

2.5 C4アーキテクチャ

2.6 意識の理論

2.7 まとめ

第3章 知識表現──世界を噛み砕く

3.1 キャラクターの認識とは何か

  • 人工知能における「表現」とは
  • フレーム

3.2 センサの設計方法

  • 視覚の実装
  • 視覚システムの応用「存在確率マップ」
  • 聴覚の実装
    • 音の伝搬シミュレーション/プレイヤーが聞く音
  • 身体の感覚
    • 外力,内力/姿勢
  • 感覚統合と事実表現
  • 事実からの推測

3.3 位置検索システム

  • 戦術位置解析技術
  • 行動のための環境のヒントデータ
  • 環境理解のための抽象的表現
  • 事実表現
    • 『Gunslinger』における事実表現

3.4 知識から感覚へ,感覚から知識へ

  • 行為と認識
  • メタ知識

3.5 環世界へ

  • 環世界の例
  • 環世界の構造
  • キャラクターの持つ環世界
  • アフォーダンス
  • 人工知能の知識表現

3.6 エージェントアーキテクチャと環世界

3.7 まとめ

第4章 記憶──AIの内側の表現メモリ

4.1 記憶って何だろう?

  • 身体の知識表現
  • 精神の知識表現

4.2 記憶の構造とダイナミクス

  • 固定記憶
  • ワーキングメモリ
  • 短期記憶
  • 長期記憶

4.3 記憶の形

  • 感覚記憶
  • エピソード記憶
  • 記憶の整理機能
  • エージェントセントリック

4.4 記憶の論理階層構造

  • 世界をアクティブに知る
  • 統合/形成/消滅
  • 記憶の管理

4.5 まとめ

第5章 古典的な意思決定

5.1 反射型と非反射型の意思決定アルゴリズム

5.2 ルールベースの意思決定

  • ルールセレクタ
  • ルールの連鎖

5.3 ステートベースの意思決定

  • ステートマシンの基本
  • 階層化ステートマシン
  • 具体例

5.4 ユーティリティベースの意思決定

  • 効用の計算方法
  • ダイナミックなユーティリティ
  • ムードとその変化(効用)の計算方法
    • 限界効用逓減の法則

5.5 まとめ

第6章 現代風の意思決定

6.1 ゴールベースの意思決定

  • ゴール指向型意思決定
    • 2つのゴール指向プランニング/ゴール指向は未来の観念を持つこと/フォワードプランニングとバックワードプランニング
  • ゴール指向型アクションプランニング
    • ❶ゲーム状態のシンボル化/❷シンボルによるアクション表現/❸プランニング/複数のアクションプラン
  • 階層型ゴール指向プランニング
    • 階層型ゴール指向プランニングの考え方/階層型ゴール指向プランニングの設計指針/ゴールの列挙/ゴールの分解/小さいゴールを組み合わせて大きなゴールを達成する/ゴールを操作に還元する

6.2 タスクベースの意思決定

  • 階層型タスクネットワーク
    • 階層型タスクネットワークの例:回復薬を作る/階層型タスクネットワークの例:回復薬を届ける
  • 階層型タスクネットワークの実例
    • 衛生兵のAI/部隊長のAI

6.3 ビヘイビアベースの意思決定

  • アクションゲームにおけるビヘイビアツリー
  • RPGにおけるビヘイビアツリー

6.4 シミュレーションベースの意思決定

  • レーシングゲームの例
  • さまざまなゲームにおけるシミュレーションベースの考え方
  • キャラクターの運動への応用

6.5 まとめ

第7章 ナビゲーションAIと地形認識

7.1 生物と環境の関係

  • 空間と環境を認識すること
  • 世界を表現する

7.2 知識表現

  • 敵表現リスト
  • 依存グラフ
  • 意味ネットワーク
  • 事実表現
  • ルールベース表現
  • 世界表現

7.3 さまざまな世界表現

  • ウェイポイント,ナビゲーションメッシュ表現と経路検索
    • ナビメッシュ-ウェイポイント階層表現/マップクラスタリング表現
  • テリトリー表現
  • 戦術ポイント表現
  • LOSマップ表現
  • 敵配位マップ

7.4 パス検索

  • パス検索の黎明期
  • パス検索の本格的な導入事例
  • パス検索の広がり
  • スマートテレイン
  • 3次元のパス検索
  • ルックアップテーブル法

7.5 意思決定と世界表現

  • 地形の認識
    • 地形の接続情報/最適な戦術位置/状況判断
  • 戦術位置検索システム
  • ゴールデンパス
  • 影響マップ

7.6 まとめ

第8章 群衆AI

8.1 マルチエージェント

  • コミュニケーション/メッセージング
  • 階層型アーキテクチャ
  • ファシリテーター型
    • ブラックボード/ベルギアンAI/トークンによるタイミング制御

8.2 群衆の作り方

  • 生物の群れ「ボイド」
    • 整列/集合/離散/回避
  • 場の力による群衆生成
  • ソーシャルな関係を入れた群衆

8.3 街の群衆の作り方の実例

  • 巡回するキャラクター
  • 密度コントロール
  • イベントと人だかり
  • 交戦キャラクター
  • 商店/働く人々/動物たち
  • 応用:監視兵キャラクターの協調方法

8.4 まとめ

第9章 メタAI──ユーザーを楽しませるために

9.1 古典的メタAI

  • 難易度調整

9.2 現代のメタAI

  • 敵の動的配置
  • プレイヤーの監視
  • プレイヤーの感情推定
  • メタAIとプロシージャル技術
    • 地形生成/物語生成
  • メタAIの内部構造
  • ユーザー解析技術
  • メタAIのほかの分野への応用
    • スマートシティ構想/複数台のロボットの協調
  • 現代的なメタAIのさらなる発展

9.3 まとめ

第10章 生態学的人工知能とキャラクターの身体性

10.1 エージェントアーキテクチャの発展

  • 生物学における環世界
  • 認知科学におけるアフォーダンス
  • 環世界,知識表現,アフォーダンス
  • 多層構造
  • 知能の多層構造
  • 主体と対象の階層化

10.2 キャラクターの身体システム

  • 身体と知能をつなぐ
  • 意識/無意識構造──身体からの認識
  • 人工身体モジュールと人工知能モジュールをつなぐ
  • 身体レイヤ

10.3 多層レイヤシステムの実例

10.4 キャラクターモーションシステムの発展

  • 身体からのフィードバック
  • ベルンシュタインの身体運動論
  • 身体能力の認識
  • 運動感覚の形成
  • ニューラルネットワークによる身体運動

10.5 まとめ

第11章 学習,進化,プロシージャル技術

11.1 学習/進化アルゴリズムのゲームへの応用の歴史

  • 1980〜1990年代中盤
  • 1990年代後半
  • 2000年代
  • 2010年代

11.2 学習/進化アルゴリズムの事例

  • 『Creatures』におけるニューラルネットワーク
  • 1990年代の日本のゲームシーンにおける学習/進化アルゴリズム
    • 『アストロノーカ』における遺伝的アルゴリズム/『シーマン』における自然言語会話
  • マイクロソフトリサーチにおける機械学習の研究
  • 『Forza Motorsport』シリーズにおける機械学習
  • 『Killer Instinct』におけるケースベーストリーゾニング
  • 『Total War』におけるモンテカルロ木探索
  • 格闘ゲームにおけるニューラルネットワーク

11.3 プロシージャル技術

  • プロシージャル技術の始まり
  • ダンジョン自動生成
  • 自然地形の自動生成
  • 植物自動生成と植物自動配置
  • 街自動生成
  • ゲームエンジンにおける総合型ゲームレベル自動生成技術

11.4 まとめ──学習,進化,プロシージャル技術の展望

第12章 ゲーム開発の品質保証/デバッグにおける人工知能技術の応用

12.1 ゲーム開発環境/デバッグ/品質保証における人工知能技術

12.2 ゲーム開発工程(ゲーム開発者)を助けるAI

  • パラメータ調整
  • ゲーム自動バランス/自動調整

12.3 ゲームサービスを支援するAI

  • データビジュアリゼーション

12.4 ゲーム品質保証のためのAI

  • 人工知能による自動プレイ
  • システムテスト
  • ログデータの活用
  • 強化学習
  • 『Assassin's Creed Origins』における自動解析システム
  • ディープラーニングのゲームへの応用
    • ディープラーニングの躍進と課題/品質保証とディープラーニング
  • ボットを用いた品質保証

12.5 まとめ

  • あとがきと謝辞
  • 索引

サポート

正誤表

本書の以下の部分に誤りがありました。ここに訂正するとともに,ご迷惑をおかけしたことを深くお詫び申し上げます。

(2019年10月8日最終更新)

P.116 「ルールの連鎖」の1段落7行目

魔法役を飲んで
魔法を飲んで

(以下2019年9月19日更新)

P.300(2ヵ所)

1980~1990 年代中旬
1980~1990 年代中盤

補足情報

本書に掲載されているURLについて

本書の以下のURLが2019年9月時点でアクセスできない状態ですが,執筆時に参考にした情報元を示すため,そのまま掲載しています。

  • P.314図7
    (https://archives.nucl.ai/recording/casebased-reasoningfor-player-behavior-cloning-in-killer-instinct/)
  • P.315図8
    (http://minerva.cs.uec.ac.jp/~ito/entcog/contents/lecture/date/5-yoshizoe.pdf)
  • P.339注1
    (https://archives.nucl.ai/recording/a-brief-history-of-matchmaking-in-heroes-of-the-storm/)

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