チャンネル 動画 (236) 記事 動画投稿が新しい順 再生が多い順 コメントが新しい順 コメントが多い順 マイリスト登録が多い順 再生時間が長い順 動画投稿が古い順 再生が少ない順 コメントが古い順 コメントが少ない順 マイリスト登録が少ない順 再生時間が短い順 キーワード タグ 無料 1:21 【CEDEC2007】味方を護衛するAI(1) (「マルチエージェント」ムービー2) 護衛すると決めた味方を常に追跡しながら進みます。左上に表示されているのがゴール指向プランニングのゴール分解表示です。「護衛」というゴールを選択し、その達成に必要なゴールに分解されています。（CEDEC2007「エージェント・アーキテクチャーから作るキャラクターＡＩ」三宅 陽一郎)http://cedil.cesa.or.jp/session/detail/89 324 0 1 2011/05/23(月) 16:17 無料 1:37 【CEDEC2007】敵ターゲッティング（集中砲火） (「マルチエージェント」ムービー1) 複数対複数の戦闘の場合、戦力を分散するより集中して各個撃破した方が効率がよいことが経験的に知られています。そこで、クロムハウンズにおいても、複数の敵と出会った場合、最も戦力の弱い敵に攻撃を集中します。このデモは、AIチーム対AIチームの戦闘デモで、全てのAIはゴール指向プランニングによって自律的に動作しており、その上でチーム的な協調として敵ターゲットを共有します。敵一体に攻撃を集中して各個撃破して行く様子が見れます。（CEDEC2007「エージェント・アーキテクチャーから作るキャラクターＡＩ」三宅 陽一郎)http://cedil.cesa.or.jp/session/detail/89 466 0 3 2011/05/23(月) 16:16 無料 1:30 【CEDEC2006】ゴール指向プランニング (「クロムハウンズAI」ムービー1) ゴール指向プランニングはまずゴールを決定し、その達成にステップとして必要なより小さなゴールへ分解して行きます（左上にゴール分解のデバッグ表示）。このデモでは「敵の通信塔を占拠する」というゴールを設定し、それを達成するためのより小さなゴールへ分解します。そして、その小さなゴールを順番に達成して行くことで全体のゴールを達成します。例えばここでは「敵の通信塔を占拠する」を「通信塔へ行く」「そこに留まる」という小ゴールへ分解して順番に達成しています。（CEDEC2006「クロムハウンズにおける人工知能開発から見るゲームAIの展望」三宅陽一郎)http://cedil.cesa.or.jp/session/detail/50 658 0 7 2011/05/23(月) 16:15 無料 2:00 【CEDEC2006】チームAIシステム (「クロムハウンズAI」ムービー7) 各AIは自律的に行動しています。しかしまとまりがありません。そこでチームAIという司令部のようなAIを構築します。チームAIは4つの戦略を持ち全体の局面から一つの戦略を評価値によって決定します（画面左にチームAIの４つの戦略評価値）。一つの戦略は各AIが果たす複数の司令（＝ゴール）を持っており、チームAIはそのゴールを適切なAIに割り振ります。各AIはそのゴールに従うか従わないかを判断します。このデモではAIはずっとチームからの司令を拒絶していますが、ある時点で受諾します（デバッグ画面の緑色で書かれたゴールがそうです）。最後の方でAIたちが協調して敵基地を攻撃するのが見れます。（CEDEC2006「クロムハウンズにおける人工知能開発から見るゲームAIの展望」三宅陽一郎)http://cedil.cesa.or.jp/session/detail/50 556 0 3 2011/05/23(月) 16:14 無料 1:30 【CEDEC2006】意思決定システム「複数の戦略ゴールに評価値をつけて選択する」(「クロムハウンズAI」ムービー6) 自律型エージェントとは自分自身で意思決定をし、自分の身体で活動するAIです。自分自身で意思決定する以上、どこかで自分の行動を決定しなければなりません。クロムハウンズでは、戦略ゴールを一つ選択する、ということが意思決定となります。戦略ゴールが決定されれば、ゴール指向プランニングアルゴリズムが自動的に小ゴールに分解して行きます。このデモでは戦略ゴールの評価値を計算したリストをお見せします。クロムハウンズAIではその中から最も高い評価値を持つ戦略ゴールを選択します。（CEDEC2006「クロムハウンズにおける人工知能開発から見るゲームAIの展望」三宅陽一郎)http://cedil.cesa.or.jp/session/detail/50 446 0 3 2011/05/23(月) 16:09 無料 1:42 【CEDEC2006】自律型AIチーム対戦デモ～終盤～ (「クロムハウンズAI」ムービー10) これはデモとして、完全に自律型AIたちだけで対戦させたらどうなるか？を実験した動画です（終盤）。8分を超えるAI同士の戦闘は、ほぼ収束に向かいつつあります。最後は、前線に出て来たAIたちで勝負が着きます。このようにAIたちだけで戦場が形成できれば、「人間チームとAIチームが対戦」「人間とAIの混成チームが対戦」「指揮官としてAIに指示を出して対戦」など様々なゲームデザインの可能性が拓けて来ます。AI技術はゲームデザインと密接な関係を持ち、新しいゲームデザインの為の足場を提供します。（CEDEC2006「クロムハウンズにおける人工知能開発から見るゲームAIの展望」三宅陽一郎)http://cedil.cesa.or.jp/session/detail/50 567 0 2 2011/05/23(月) 16:08 無料 1:14 【CEDEC2006】自律型AIチーム対戦デモ～中盤～ (「クロムハウンズAI」ムービー9) これはデモとして、完全に自律型AIたちだけで対戦させたらどうなるか？を実験した動画です（中盤）。各AIは、自分の機体構成を認識して、足が早く攻撃力のある者は前線へ、重量タイプの砲撃型は後方から長距離砲で支援します。パス検索システムによって広範囲の戦闘領域が、ゴール指向型プランニングによって長時間に渡る戦略的な行動が、即応プランニングによって短時間の戦闘が構成されています。（CEDEC2006「クロムハウンズにおける人工知能開発から見るゲームAIの展望」三宅陽一郎)http://cedil.cesa.or.jp/session/detail/50 348 0 2 2011/05/23(月) 16:07 無料 2:00 【CEDEC2006】自律型AIチーム対戦デモ～序盤～ (「クロムハウンズAI」ムービー8) これはデモとして、完全に自律型AIたちだけで対戦させたらどうなるか？を実験した動画です（序盤）。自律型AI同士がチームを組んで対戦します。AI開発者としても毎回、どんな戦闘になるか想像できません。自律的に戦闘や戦場が形成されて行きます。まずは出発から遭遇戦までです。このようにパス検索とゴール指向プランニングを組み合わせれば長期的なゲームの場面を形成することが可能です。（CEDEC2006「クロムハウンズにおける人工知能開発から見るゲームAIの展望」三宅陽一郎http://cedil.cesa.or.jp/session/detail/50 529 0 5 2011/05/23(月) 16:06 無料 1:10 【CEDEC2006】リアルタイム・ゴール指向プランニング(2) (「クロムハウンズAI」ムービー3) ゴール指向プランニングはリアルタイムに突発的な事態に対する対応として、新しいプランを作成します。これを「即応プランニング」と言います。クロムハウンズでは、これを「ゴールを挿入する」ことで実現します。「敵基地を制圧する」というゴールを達成しようとしている最中に敵と遭遇した場合、一旦、現在のゴールはサスペンドしておいて（左上デバッグ画面で黒くなる）、「敵を戦う」ゴールが挿入されます。「敵と戦う」ゴールは周囲の敵を殲滅するか、一定時間後に解除され、もとの「敵基地を制圧する」ゴールに戻ります。まだ敵が周囲にいる場合は、再び「敵と戦う」ゴールが挿入されます。（CEDEC2006「クロムハウンズにおける人工知能開発から見るゲームAIの展望」三宅陽一郎)http://cedil.cesa.or.jp/session/detail/50 359 0 3 2011/05/23(月) 16:05 無料 0:55 【CEDEC2006】リアルタイム・ゴール指向プランニング(1) (「クロムハウンズAI」ムービー2) ゴール指向プランニングは大きな一つのゴールを達成するために、状況に応じてゴールを分解し、分解したゴールを順番に達成して行くアルゴリズムです。しかし、その欠点は、突発的な事象に、例えば、敵と偶然出会ってしまった時の事態にそのままでは応戦できないところです。そこで、特別に、別のゴールための実行中でも、「敵を攻撃する」というゴールを、ゴール・シークエンスの中に挿入できるようにしています。このデモでは「敵を攻撃する」ゴールは敵と遭遇して時点で挿入され、15秒後に自動的に削除され、敵がまだ周囲にいれば再び挿入されます。（CEDEC2006「クロムハウンズにおける人工知能開発から見るゲームAIの展望」三宅陽一郎)http://cedil.cesa.or.jp/session/detail/50 409 0 3 2011/05/23(月) 16:04 無料 1:20 【CEDEC2006】パス検索システム(「クロムハウンズAI」ムービー4) パス検索システムは、パスデータ（ここではナビゲーション・メッシュ）上でリアルタイム・パス検索を行うことでパスを導き出し、それを辿ることによって、任意のポイントからポイントへの移動を可能にするシステムです。例えば、このデモでは複雑な市街地において、目的地までのパスを計算によって導き出しフォローすることで移動しています。実際パス検索だけで完全というわけでなく、細かな地形へひっかからないように対応するために衝突回避アルゴリズムを多重に入れてあります。パス検索システムによってAIは複雑で広い環境で活躍することが出来るようになり、長時間の活動も可能になります。（CEDEC2006「クロムハウンズにおける人工知能開発から見るゲームAIの展望」三宅陽一郎)http://cedil.cesa.or.jp/session/detail/50 551 0 2 2011/05/23(月) 16:01 無料 3:00 【CEDEC2006】ナビゲーション・メッシュ(「クロムハウンズAI」ムービー5) ナビゲーション・メッシュとは単位多角形（普通は三角形）同士がリンクしたデータのことです。この上で、始点と目的地を指定してA*アルゴリズムを走らせると、最短パスが導かれます。ナビゲーション・メッシュに地形の地表情報が埋め込んでおくと、状況に応じて地表の状況を考慮に入れたパス検索を行うことが可能になります。例えば、水のあるメッシュ、砂のメッシュ、崖近くのメッシュ、など様々な地形情報をメッシュ埋め込んでA*検索のコストに盛り込むことで、地形を考慮に入れた「知性的なパス」を導くことが可能となります。デモの途中で、埋め込まれたデータを色を分けて表示しています。（CEDEC2006「クロムハウンズにおける人工知能開発から見るゲームAIの展望」三宅陽一郎)http://cedil.cesa.or.jp/session/detail/50 768 0 9 2011/05/23(月) 15:59 236件 < 1 2 3 4 5 6 7 8 次へ >
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