著者

藤井 叙人 佐藤 祐一 若間 弘典 風井 浩志 片寄 晴弘

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.55, no.7, pp.1655-1664, 2014-07-15

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ビデオゲームエージェント(ノンプレイヤキャラクタ:NPC)の振舞いの自動獲得において,「人間の熟達者に勝利する」という長年の目標を達成する日もそう遠くない.一方で,ユーザエクスペリエンスの向上策として,『人間らしい』NPCをどう構成するかが,ゲームAI領域の課題になりつつある.本研究では,人間らしい振舞いを表出するNPCを,開発者の経験に基づいて実現するのではなく,『人間の生物学的制約』を課した機械学習により,自動的に獲得することを目指す.人間の生物学的制約としては「身体的な制約:"ゆらぎ","遅れ","疲れ"」,「生き延びるために必要な欲求:"訓練と挑戦のバランス"」を定義する.人間の生物学的制約の導入対象として,アクションゲームの"Infinite Mario Bros."を採用し,本研究で獲得されたNPCが人間らしい振舞いを表出できているか検討する.最後に,獲得されたNPCの振舞いが人間らしいかどうかを主観評価実験により検証する.Designing the behavioral patterns of video game agents (Non Player Character: NPC) is a crucial aspect in developing video games. While various systems that have aimed at automatically acquiring behavioral patterns have been proposed and some have successfully obtained stronger patterns than human players, those patterns have looked mechanical. We propose the autonomous acquisition of video game agent behaviors, which emulate the behaviors of human players. Instead of implementing straightforward heuristics, the behaviors are acquired using techniques of reinforcement learning with Q-Learning, where biological constraints are imposed. Human-like behaviors that imply human cognitive processes were obtained by imposing sensory error, perceptual and motion delay, physical fatigue, and balancing between repetition and novelty as the biological constraints in computational simulations using "Infinite Mario Bros.". We evaluated human-like behavioral patterns through subjective assessments, and discuss the possibility of implementing the proposed system.