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an odd fellow

読書と写真と情報工学

SQUARE ENIX AI アカデミー 第1回

技術 日記

SQUARE ENIX の AI アカデミーに行ってきた。行くためには小論文の選考を通さなければならず、普段から思うゲームのエネミーの振る舞いの不満を書き連ねたところ参加できた。やったー。

全部で5回あるのでがんばって長野から毎週通うことにする。

第一回は AI のアーキテクチャについてだった。最初の座学は三宅さんが既に公開している AI に関するスライドの中からアーキテクチャについてまとめたものという感じであった。すでに読み漁っていたので、大まかなことは知っていたが、やはりスライドというのは喋る人ありきのものである。またワークショップが秀逸であった。デジタルゲームにはキャラクタ AI、メタ AI、ナビゲーション AI の3つの AI がいて、ボードゲームを用いてそれぞれの AI になりきるというワークショップだった。座学を聞いてわかっていた気になっていたけど何もわかっていなかった。このワークショップのおかげでなんかゲーム AI 組めるような気がしてきた。

以下メモ

  • ゲーム AI には、キャラクタ AI、メタ AI、ナビゲーション AI の3つの AI がいて相互に協調して動作する。
  • メタ AI はゲームの難易度そのものである。こいつがどのように振る舞うかにキャラクタ AI は振り回される。
  • キャラクタ AI は移動したい場合はナビゲーション AI に動きたい場所の座標を言う(なお、動きたい場所を決定する思考こそがキャラクタ AI の本質だと思われる。これは次回以降解説があるとおもう。)。
  • ナビゲーション AI はパスを計算する(パスの計算方法がナビゲーション AI の本質であろう。)。
  • 計算されたパスをメタ AI に渡す。複数あれば全部渡す。メタ AI は複数のパスから1つ選ぶ。この選び方がメタ AI の本質と思われる。今回のワークショップではメタ AI のパスの選択方法によってゲームの難易度が大きく変更された。
  • "思考" を賢くするよりも "知識" を賢くしたほうがよい。知識を賢くするというのは地形データに視覚情報などを埋め込み様々な情報を AI に入手可能とすることである。

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