特許
J-GLOBAL ID:202003020819387839
ビデオゲーム処理プログラム、ビデオゲーム処理装置、ビデオゲーム処理方法及び学習用プログラム
発明者:
,
出願人/特許権者:
代理人 (4件):
須藤 浩
, 海田 浩明
, 上田 侑士
, 浅見 浩二
公報種別:公開公報
出願番号(国際出願番号):特願2019-007850
公開番号(公開出願番号):特開2020-115981
出願日: 2019年01月21日
公開日(公表日): 2020年08月06日
要約:
【課題】仮想空間をキャラクタの視点からの撮影画像として描画した画像をキャラクタの行動決定に用いるAIについて、学習の高速化を実現する。【解決手段】AIが決定した行動をキャラクタに実行させてビデオゲームの課題に取り組ませて課題の結果を当該AIの学習に利用する学習モードを実行し、課題実行中の仮想空間について低画質な設定にて特定視点からの撮影画像として描画した低画質画像を生成し、課題実行中の低画質画像を入力としてキャラクタの行動決定のための選択肢の中から適切な行動内容を出力することを目的として構成されたニューラルネットワークに対して低画質画像を入力してキャラクタの行動内容を決定し、課題に取組中のキャラクタに対して決定した行動内容の入力を実行し、キャラクタの課題の達成度について所定の評価基準に基づいて評価を行い、評価結果に基づいてニューラルネットワークの重み及び/又はバイアスの更新を実行する。【選択図】図1
請求項(抜粋):
ビデオゲームの仮想空間内においてキャラクタに所定の課題を実行させるためのAIについて、前記課題の実行処理を学習させる機能をコンピュータに実現させるためのビデオゲーム処理プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記AIが決定した行動をキャラクタに実行させて前記ビデオゲームの前記課題に取り組ませて前記課題の結果を当該AIの学習に利用する学習モードを実行する学習モード実行機能と、
前記学習モードにおける前記課題実行中の前記仮想空間について、当該ビデオゲームをユーザがプレイする場合の設定よりも低画質な設定にて特定視点からの撮影画像として描画した低画質画像を生成する低画質画像生成機能と、
課題実行中の低画質画像を入力として前記キャラクタの行動決定のための選択肢の中から適切な行動内容を出力することを目的として構成されたニューラルネットワークに対して前記低画質画像生成機能で生成した前記低画質画像を入力して前記キャラクタの行動内容を決定する行動内容決定機能と、
前記課題に取組中の前記キャラクタに対して前記行動内容決定機能で決定した行動内容の入力を実行する行動内容入力機能と、
前記キャラクタの課題の達成度について所定の評価基準に基づいて評価を行い、評価結果に基づいて前記ニューラルネットワークの重み及び/又はバイアスの更新を実行するニューラルネットワーク更新機能と
を実現させるビデオゲーム処理プログラム。
IPC (6件):
A63F 13/55
, A63F 13/60
, A63F 13/525
, A63F 13/42
, G06T 19/00
, G06T 13/40
FI (6件):
A63F13/55
, A63F13/60
, A63F13/525
, A63F13/42
, G06T19/00 300B
, G06T13/40
Fターム (14件):
5B050BA08
, 5B050BA09
, 5B050BA11
, 5B050CA07
, 5B050DA10
, 5B050EA07
, 5B050EA12
, 5B050EA18
, 5B050EA24
, 5B050EA27
, 5B050EA28
, 5B050FA02
, 5B050FA09
, 5B050GA08
引用特許:
引用文献:
審査官引用 (5件)
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進化計算と深層学習 第1版 創発する知能 株式会社オーム社, 20151020
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学習の効率化を目的とした粗視化を用いた強化学習 第73回(平成23年)全国大会講演論文集(2) 人, 20110302
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CNNによる画像認識
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