著者

上田 陽平 池田 心

雑誌

研究報告ゲーム情報学(GI)

巻号頁・発行日

vol.2012-GI-27, no.5, pp.1-8, 2012-02-24

---

AI 技術の進展に伴い,多くのゲームで人間より強いAIを作成することが可能になった.一方で,初級中級者プレイヤにちょうどよい強さの,かつ不自然でない AI を多様に構成することは容易ではなく,課題となっている.本研究では,遺伝的アルゴリズムを用い,ちょうどよい強さと多様さを兼ねた “ライバルAI群” を構成する手法を提案する.さらにオセロにこれを適用し,被験者実験によって評価を行った.

著者

高橋 竜太郎 池田 心

雑誌

研究報告ゲーム情報学(GI) (ISSN:21888736)

巻号頁・発行日

vol.2018-GI-39, no.10, pp.1-7, 2018-02-23

---

将棋や囲碁,麻雀など多くのゲームでコンピュータプログラムが十分強くなり,より複雑なゲームやより高次な目的に関心が移りつつある.「ぷよぷよ」 は二十年以上遊ばれる人気の落ちものパズルゲームであるが,これも近年十分強いコンピュータプログラムの作成が達成された.本研究では,“連鎖構成” というこのゲームの中心的課題の一つに着目し,連鎖構成を身につけられれば楽しめる一方でこれができずに上達を諦めてしまう人が多い現状を解決したいと考える.そのためには,連鎖構成に特化した問題群,いわゆる 「なぞぷよ」 「詰めぷよ」 を沢山与えることが有効であると考える.人手により多くの良い問題が作成公開されているが,プレイヤごとの技術レベルや嗜好に合わせた問題が自動で無数に作成できれば,ぷよぷよを続ける人が増えることが期待できる.我々は,ランダム生成検査方式と,逆向き生成方式の二つのなぞぷよ作成法を試みる.さらに,作成された問題の 「難しさ」 「面白さ」 「役立ち度」 などを推測する関数を機械学習によって構成することを試みる.これらにより,プレイヤのレべルや好みにあった問題だけを提示するシステムを提案する.

著者

和田 尭之 佐藤 直之 池田 心

出版者

情報処理学会

雑誌

研究報告ゲーム情報学(GI) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2015, no.5, pp.1-8, 2015-02-26

---

市販のコンピュータゲーム特に RPG と呼ばれるジャンルでは,ゲーム AI が操作するキャラクタとチームを組んで遊べるものも多いが,しばしば仲間 AI プレイヤは期待に反する行動を取り,プレイヤの不満に繋がる.これはこの種のゲームに "勝つ" 以外の副目的が複数あり,AI プレイヤは人間プレイヤの "どの目的をどの程度重視しているか" といった価値観を理解せずに行動していることが原因の一つである.本研究では,人間プレイヤが選択した行動から人間プレイヤの重視する目的を推定し,それを AI プレイヤの行動選択に活用することでその人間プレイヤにとって満足度が高い AI プレイヤを生成することを目指す.評価実験では,様々な価値観を持つ仮想人間プレイヤを人工的に構成し,提案手法を適用して価値観を推定した.全く同じ価値観に基づいて行動を選択した場合の行動一致率 (例えば 70.6%) に対し,推定した価値観に基づいて行動を選択した場合の行動一致率 (例えば 67.1%) は,最悪の場合でも 3.5% しか劣っていない結果を得ることができた.Some genres of commercial video games, especially RPG games, allow players to play the game with the AI players as the teammates. But the AI players as the teammates often take actions that the human player does not expect them to do. Such mismatches between the expectations of the human players and the actions taken by the AI players often cause dissatisfaction of the players. One of the reasons for such mismatches is that there are several types of sub-goals in these games and the AI players act without understanding which types of sub-goals are important for each human player. The purpose of this study is to propose a method to develop teammate AI players that estimate the sub-goal preference of the human players and act with causing less dissatisfaction of the players. In an evaluation experiment, we prepared some artificial players with various preferences for the sub-goals and tried to estimate their sub-goals by the proposed method. The selected actions based on the estimated sub-goal preferences were the same as the selected actions by the original artificial players at the rate of 67.1% in one setting. The upper bound of the rate is about 70.6% (in this setting), which is the rate at which the same actions are selected when the preference of sub-goals is the same. Thus the proposed method is only 3.5% inferior in performance in the worst case compared to an ideal estimation.

著者

佐藤 直之 Sila Temsiririrkkul Luong Huu Phuc 池田 心

出版者

情報処理学会

雑誌

ゲームプログラミングワークショップ2016論文集

巻号頁・発行日

vol.2016, pp.57-64, 2016-10-28

---

近年,人間らしい挙動をするゲーム人工プレイヤに関する技術が注目されている.古典的ボードゲームだけでなくリアルタイム制のビデオゲームでも研究例が多い.一方で,日本で人気があるゲームジャンルの1つであるシューティングはあまりその対象として注目されてこなかった.シューティングは概して人間による1人用ゲームだが,対戦型シューティングというジャンルがあり,そこではキャラクタの自然で人間らしい動作が求められる.我々はシューティングの既存組み込み人工プレイヤの観察によって,大域的な視野の不足や精密に過ぎる動作,細かな振動の動作は,人間らしくない印象を与える要因であると考えた.そこで我々は十分に遠い先を読む探索と,弾の将来の位置予測を反映したInfluenceMap の併用でキャラクタの大域的で精密すぎない動きの実現法を提案した.またキャラクタの動作を複数フレームにまたがり固定する事で細かな振動を抑制した.この実装と被験者実験により,この手法の有効性を確かめた.Recently, techniques for human-like artificial game player get to gather attention. Not only classical board games but also recent real-time video games are used as the target. However, shoot'em up video games are rarely used as the target of developing such techniques. We observed existing shoot'em up game artificial players and concluded that they are not human like because of their narrow eye sights, too precise avoidance moves, and moves like fine vibration. Therefore we addressed these problems with route search techniques that can look ahead possible routes enough further, and influence map technique that shows areas where bullets can pass in near future. Additionally, we forced character moves to last multiple frames to reduce vibrating moves. We implemented the methods and evaluated that our method contributes to make artificial players look human-like by a subject experiment with human subjects.

著者

池田心豪

出版者

労働政策研究・研修機構

雑誌

日本労働研究雑誌

巻号頁・発行日

vol.2014年(特別), no.643, 2014

著者

池田 心

出版者

日本オペレーションズ・リサーチ学会

雑誌

オペレーションズ・リサーチ: 経営の科学 (ISSN:00303674)

巻号頁・発行日

vol.58, no.3, pp.167-173, 2013-03-01

---

テレビゲームをプレイしていて楽しいと思うためには,ゲームのルールや画面表示・操作などのGUIが洗練されていること,コンテンツの豊富さなどとともに,協力・対戦するコンピュータプレイヤ(AI)が知的であることが求められる.このことは囲碁や将棋といった古典的思考ゲームでは特に重要であり,“強いAI”“楽しいAI”のためのさまざまな取り組みがなされている.本稿では,強さという意味では十分な域に達しつつある囲碁・将棋AIの基本的な枠組みの解説ののち,楽しませるために必要な要素技術と,そのためのいくつかのアプローチを紹介する.

著者

萩原 涼太 山田 渉央 佐藤 直之 池田 心

雑誌

研究報告ゲーム情報学(GI) (ISSN:21888736)

巻号頁・発行日

vol.2016-GI-35, no.11, pp.1-8, 2016-03-01

---

本研究では,麻雀における 「相手の和了点数予測」 という部分問題を対象にその推定精度の向上を試みた.実験では,既存研究と同様にオンライン麻雀サイト 「天鳳」 の牌譜を学習用に用い,機械学習することで相手の和了点数を予測する.既存研究では比較的単純な重み付き線形和のモデルを使っていたのに対し,我々は特徴量のグルーピングおよび組み合わせによって複雑化されたモデルを推定に使用した.そのグルーピングと組み合わせの制御は局所探索法で自動的に行っている.これらのアプローチで性能が向上する事を確認した.さらに,我々は同じ問題に対して多層ニューラルネットワークによる学習も試みた.その結果,線形和モデルの場合よりも汎化性能が向上する事を確認した.