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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3回

人には人の、犬には犬の、カタツムリにはカタツムリの世界の観測の仕方がある、よってAIにもAIの世界の観測の仕方がある、今回はそんな話。

たとえば人が犬になりきろうとする。とりあえず四つん這いになって目線を下げてみたり、ものの匂いを嗅いでみたりするだろう。そういう感じで、AIにも勇者を抹殺しようと鼻息荒く勇むエネミーの世界の観測の仕方を教えてやれば、より賢いAIになるはずであり、我々が考えるべきはそれをいかに構築していくことである。

動物は世界を感覚と行動によって観測する。たとえば、キリンは首が長いため地面からおおよそ3,4mの地点に自身の行動によって能動的に影響を及ぼすことができる空間を持つ。この空間を作用空間と呼ぶ。しかしながら、首の周りには自身の意思によっては影響を及ぼせはしないが、皮膚の感覚によって気温などは察することができる受動的な空間を持つ。この空間を知覚空間と呼ぶ。 生物はこの2つの側面から世界をとらえ、そのとらえられた世界を環世界と呼ぶ。

さて、実装の際もAI用の世界をこの作用空間と知覚空間を実装すれば良いようです。また、作用空間と知覚空間という言葉は認知科学の言葉であり、人工知能の分野では知識表現という単語を用いるとのこと。

知識表現にはさまざまな実装方法があり、以下に例を示す。

  1. 依存グラフ
  2. 意味ネットワーク
  3. ルールベース
  4. 世界表現
  5. 敵表現リスト
  6. 事実表現(信頼度表現)
  7. オブジェクト表現

時と場合によってどの知識表現を用いるか検討すればよいし、今後ひとつひとつ調べて理解を深めたい。今回の講義では世界表現とオブジェクト表現について解説があった。

歩くことに注目する

ではAIが歩くということに注目をする。歩くためだけのAIにはどんな世界が見えていればよいであろうか? 地面をメッシュで表現しこのメッシュとこのメッシュがつながっているという情報のみあれば良い。最短経路を探索しそのメッシュを踏んでいけば歩くAIができるというわけである。

さて、最短経路探索ではA*というあまりにも有名なアルゴリズムがあるが、FF14では階層化隣接経路テーブルという独自に開発したアルゴリズムを用いているとのことです。4gamerの記事にもあったので調べると出てくる。

はぁ、いろいろ説明があったけど、結局自分で実装するなり、実装されてるコード見ないと正しく理解できないなって思う。AIのみ実装したくてもゲームの実装が先立って必要であるし、うーん。

ワークショップ

今回のワークショップは第1回と同じボードゲームで、前回はエネミー役であったが、今回はメタAI役をやった。メタAIはエネミーや勇 者、クリスタルに祭壇の初期配置を決めてよい。この初期配置によりゲームの難易度は結構変わるし、この初期配置によって勝ちパターンは絞られる。

僕は初期配置により勝ちパターンをかなり絞り、さらにエネミーの経路探索により更に絞り込んだ。勇者は最初から勝たせようという意思はあったが、甘いプレイングをしたら勇者には速攻死んでもらう予定であった。結果的に勇者は勝利したが、勇者を担当した方がかなり戦略的に動いていただいたおかげである。かなり楽しんでもらったようでよかった。そのテーブルのひととは仲良くなって、来週は一緒にごはん食べにいきます。るんるん。

メタAIというと焦燥度によってエネミーの出現数を増減させるという話が第1回であったので、参考にしたのと、結局ターン制のゲーム なので2,3手先を予測できればという感じ。

第4回はコミュニケートするAIということで、楽しみ。

生物から見た世界 (岩波文庫)

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動物と人間の世界認識―イリュージョンなしに世界は見えない (ちくま学芸文庫)

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