1 0 0 0 ローグライクゲムの研究用プラットフォーム
- 著者
- 高橋 一幸 Temsiririrkkul Sila 池田 心
- 雑誌
- GAT2018論文集
- 巻号頁・発行日
- no.2018, pp.5-12, 2018-02-25
1 0 0 0 OA ローグライクゲームにおける長期的戦略の学習
- 著者
- 高橋 一幸
- 巻号頁・発行日
- 2019-03
Supervisor: 池田 心
1 0 0 0 コンピューターゲームプレイヤにおける人間らしさの調査
- 著者
- テンシリリックン シラ 高橋 一幸 ナム サンギュ 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-40, no.7, pp.1-6, 2018-06-22
これまでのコンピュータゲームプレイヤ (ゲーム AI) における研究の多くは,“強さ” を目的として行われてきた.近年では,ゲーム AI は人間プレイヤの対戦相手として十分な強さに達しつつある一方,それ以外の部分,特に “人間らしい振る舞い” に関心が集まってきている.人間らしいゲーム AI の利用目的 ・ 着眼点 ・ 実現法は多岐にわたる.例えば利用目的では,対戦する人間プレイヤを楽しませたり観賞用の映像を作成する目的だけでなく,人間プレイヤにとっての難易度を計測する目的,それを発展させステージを生成する目的などにも使われている.また着眼点もさまざまであり,人間の疲れ ・ 見間違い ・ 操作ミスなど身体的な部分に着目したもの,感情や認知バイアスなど心理的な部分に着目したもの,またそもそも 「ゲームは勝つためではなく楽しむためにプレイする」 などの人間の目的設定に着目したものなどが挙げられる.実現法についても各目的 ・ 着眼点ごとに複数ありえ,人間の挙動を学習データとして機械学習を用いるもの,疲れや見間違いなどを再現した環境下での学習を行うもの,など多様である.近年のこれらの研究を体系的に俯瞰しておくことは価値があると考え,本稿では第一次の文献調査の結果をまとめたものを紹介する.
1 0 0 0 OA ローグライクゲームの研究用ルール提案とモンテカルロ法の適用
- 著者
- 高橋 一幸 Temsiririrkkul Sila 池田 心
- 雑誌
- ゲームプログラミングワークショップ2017論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.2017, pp.19-25, 2017-11-03
日本では「不思議のダンジョン」シリーズで名高いローグライクゲームは,マップや敵配置がランダムなこと,そのため臨機応変にアイテム等を使い分ける必要があることなどを特徴とする一人用ダンジョン探索ゲームの総称である.囲碁や将棋などよりは複雑で,StarcraftやCivilizationなどよりは単純なこのゲーム群は,短期的戦術と長期的スケジューリングの両方を要するなど,高度なゲームAIを研究するうえでの良い課題をいくつも持つ.本論文では,学術用プラットフォームを共有できるようにするために,ローグライクゲームの最低限の要素を持たせたゲームのルールを提案した.そのうえで,ルールベースのコンピュータプレイヤ,短期的な戦術行動を改善するためのモンテカルロ法プレイヤ,長期的な視点での行動が取れるようにするための教師あり学習を提案した.