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J-GLOBAL ID：201602272291781442   整理番号：16A1111530

ゲームの目的達成のみを追求したAIでは生まれにくいゲーム内行動の分類と考察

著者 (3件)： 中川絢太 (北陸先端科学技術大学院大) ,  佐藤直之 (北陸先端科学技術大学院大) ,  池田心 (北陸先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2016  号： EC-41  ページ： Vol.2016-EC-41,No.20,1-9 (WEB ONLY)  発行年： 2016年07月29日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ゲームを人間がプレイするとき,ゲームから与えられた主目的に一直線には繋がらないような行動が観察できることが多い。例えば,格闘ゲームで「離れた相手に弱パンチを繰り返し対戦相手を挑発する」,アクションゲームで「アイテムが落ちている場所でジャンプを繰り返し仲間にその存在を教える」といった行動である。これらの行動は,様々なゲームで頻繁に見られ,“ゲームの目的達成のみを追求するAI”では生まれにくい挙動である。我々は,人間らしいAIの実現には,意図の有無に関わらず現れるゲーム内行動についての議論も必要だと考える。本稿では,30ゲームタイトル45種類に及ぶ行動事例を収集し,収集した行動を“催促”,“挑発”,“挨拶”などの目的に応じた計7種類に分類し,例示した行動が発生する条件や,AIによる再現法について考察する。(著者抄録)

シソーラス用語： 概念 ,  *人工知能 ,  *ゲーム ,  *人間行動 ,  事例研究 ,  *目標設定 ,  分類 ,  人間性 ,  創造性 ,  指標
準シソーラス用語： 創発 ,  目的 ,  ゲームAI ,  人間らしさ ,  行動分類

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ゲーム理論  (KA03060T)

引用文献 (18件)：

• Volodymyr Mnih, et al Playing Atari with Deep Reinforcement Learning NIPS Deep Learning Workshop 2013
• Volodymyr Mnih, et al Human-level control through deep reinforcement learning, Nature 518,529533(26 February 2015)
• Soni, et al, Bots traned to play like a human are more fun, Neural Networks, 2008. IJCNN 2008. (IEEE World Congress on Computational Intelligence). IEEE International Joint Conference on, pp. 363-369 (2008)
• 池田心ら モンテカルロ碁における演出と形勢の制御~接待碁 AI に向けて~, 第17回ゲームプログラミングワークショップ, pp. 47-54, (2012-11)
• 藤井叙人ら 生物学的制約の導入による「人間らしい」ふるまいを伴うゲームAIの自律獲得, ゲームプログラミングワークショップ 2013 論文集、pp.70-80, (2013-11-01)

タイトルに関連する用語 (4件)： ゲーム ,  AI ,  行動 ,  分類