ゲームAI

スクウェア・エニックスのAI ゲーム開発者が抱えるAIの課題 AI技術を活用して課題を解決する方法 課題解決で広がる未来の可能性 「スクウェア・エニックスのAI」書籍紹介 ゲーム開発者が抱えるAIの課題 ゲーム業界において、AI技術は日々進化を遂げています。 しかし、その発展に伴い、多くのゲーム開発者が抱える課題も増えています。 例えば、キャラクターの自然な動きや感情表現、プレイヤーの行動予測など、AIを駆使してリアリティを追求することは非常に難しいです。 さらに、AIの導入によるゲームの複雑化は、バグの発生リスクを高め、品質保証の面でも頭を悩ませる要因となっています。 また、メタバースの時代…

概要 囲碁、将棋、チェスなどのボードゲームにおいてルール以外のドメイン知識を利用せずに対戦用AIとしてのState-of-the-art（SOTA）を達成したAlphaZeroを細かく分解しながら理解していこうというシリーズです。今回はモンテカルロ法の基礎となる多腕バンディット問題についてまとめていきます。 ※同シリーズの記事 【AlphaZeroを理解する】モンテカルロ法編 モンテカルロ木探索のベースになっている技術 モンテカルロ木探索はゲームAIの分野でよく用いられる木探索に対してモンテカルロ法を適用することで、AlphaBeta法などで必要な盤面評価がなくても探索を行えるようにしたもので…

結論 オセロの結論は引き分けということが解析されたらしい（弱解決） 詳細 オセロの結論は引き分けであるということを解析したという論文がArxivに投稿されていた。 arxiv.org 上記の論文を読んでみて気になったのが「解かれたゲーム」というのには ultra-weakly solved game（超弱解決） weakly solved game（弱解決） strongly solved game（強解決） の3パターンがあるということ。 それぞれ 超弱解決 初期局面からの勝敗が証明されているが最善手は不明 弱解決 初期局面からの勝敗と初期局面から最終局面に至るまでの最善手がわかっている 強…

概要 囲碁、将棋、チェスなどのボードゲームにおいてルール以外のドメイン知識を利用せずに対戦用AIとしてのState-of-the-art（SOTA）を達成したAlphaZeroを細かく分解しながら理解していこうというシリーズです。今回はAlphaZeroの根底にあるモンテカルロ木探索のさらに基礎となるモンテカルロ法についてまとめていきます。 モンテカルロ法 AlphaZeroの候補手探索のベースになっているのがモンテカルロ木探索で、モンテカルロ木探索が依拠しているのがモンテカルロ法というアルゴリズムです。 モンテカルロ法はシミュレーションや数値計算などを行う際に乱数を用いる手法の総称です。 代…

概要 ゲーム開発において、ゲームAI技術や機械学習技術を活用する流れが加速していると日々実感しています。実際の現場でも導入されることが増え、ゲーム開発の様々な部分で効率化が進んでいると思います。ただ、どのようなケースで、どのような技術を使用するのが良いのかということについては意外と整理されていないように思います。そこで、自分の経験や調べたことを元に、ゲームAI・機械学習技術の適用ケースを簡単にまとめておこうと思いました。 ゲームAI・機械学習技術の適用ケース キャラを状況に応じて動かしたい ルールベースAI 有限状態機械（FSM: Finite State Machine） ニューラルネットワ…

本記事の概要 ※Qiitaからはてなブログに引っ越しました！ 本記事ではC#向け深層学習用ライブラリKelpNetを使って簡単な学習を行う方法を解説します。 学習のサンプルとしてはFNNでXORの学習を行うコードを作成し、Editor拡張上で学習を実行します。 KelpNet KelpNetはC#向けの深層学習用ライブラリとして春条さんが作成されたものです。 ソースは全てC#で書かれているため内部の可読性が高く、かつUnityへの導入も比較的簡単にできます。 導入方法 Unity上でKelpNetを使用するためには、まずKelpNetのdllを作成を作成する必要があります。 dllの作成の仕方…

本記事の概要 ※Qiitaからはてなブログに引っ越しました！ 本記事では、C#向け遺伝アルゴリズム用ライブラリ "GeneticSharp" に関して Unity上に導入する方法 Unity上でのGeneticSharpの使い方 遺伝アルゴリズムを使って簡単な問題を解く方法 をまとめています。 遺伝アルゴリズムとは？ 本記事では詳細の解説はしませんが「進化的計算」の一つです。 最適化を図りたいパラメタの集合を生物の遺伝子に見立て、ある状況・環境での適応度が高い遺伝子を次の世代に残していくという形で遺伝子（パラメタ）を進化をさせることで最適なパラメタの組み合わせを探索します。 ある状況・環境での…