攻略、接待、変更に強いAIプレイヤー開発のためのアプローチ
受講スキル
開発中のゲームにAIの導入を検討してみたい方 AIがゲームを攻略することに興味のある方 AI活用に興味のあるゲーム開発者 ※ 機械学習についての深い知識は必要ありません。
受講者が得られるであろう知見
開発中のゲームに強化学習を導入する場合に考慮すべき、ゲーム開発特有の問題 学習時間の削減、仕様変更対策、AIプレイヤーに手加減させる方法などの知見
セッションの内容
機械学習によるAIプレイヤーはリアルタイムな戦略ゲームで人間のトッププレイヤーと対戦するまでに急成長を遂げています。また、UnityやUnreal Engine 4といったゲームエンジンで機械学習を行えるようになってきましたが、この技術がすぐにゲーム開発に使えるかというと、残念ながらそうではなくゲーム開発特有の様々な問題があります。
本セッションでは、このような問題を解決するためのAI開発の研究成果について紹介します。具体的には、実際のUnityの3DアクションアドベンチャーやUnreal Engine 4の格闘ゲームを題材にして、最適な攻略手順を見つけ出すAIプレイヤー、仕様変更に強いAIプレイヤー、プレイヤーの力量に合わせて手加減、接待をするAIプレイヤー開発のための具体的な工夫、アプローチについて動画を交えて説明します。
講演資料
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講演者プロフィール
プロフィール
2019年、モリカトロン株式会社に入社。
ロボットトイにAIを組み込むプロジェクトや小学生向けのAI教材プロジェクトなどに携わる。
現在は3Dアクションゲームを攻略するAIを研究・開発。
《講演者からのメッセージ》
ディープラーニングを利用したゲームAIが囲碁や将棋、コンピュータゲームにおいてまで人間を上回る強さを発揮することがわかってきました。
そういったAIを実際のゲーム開発に応用してみたいと思いませんか？
今回はUnityを使った本格的な3Dアクションゲームを、AIに攻略させようと頑張りました。その結果と工夫についてお話します。
プロフィール
2019年、モリカトロン株式会社に入社。
ボードゲームAIの研究・開発や、社内向けのチェックツールの開発、小学生向けのAI教材プロジェクトなどを担当。
現在は格闘ゲームAIの研究、開発に着手。
《講演者からのメッセージ》
2019年より、我々はボードゲームで最強のAIを作ることを目指して研究開発をしてきました。
しかし、ただ強いだけの相手と対戦していても楽しいと感じることは少ないのではないでしょうか？
2020年はさらに、格闘ゲームを題材に、最強のAIを作るだけでなく、相手の力量に合わせるなど、楽しく対戦させるにはどのようにすればよいかといった研究開発を行いましたので、その取り組みの様子を発表させていただきます。
AIを利用した対戦相手作りに興味がある方はぜひご視聴ください。
プロフィール
2019年、モリカトロン株式会社に入社。
CEDEC2019「AIは自分でボードゲームの勝ち方を見つけられるか？」の講演の補助として強化学習ベースのボードゲームAIの研究・開発などを担当。
《講演者からのメッセージ》
人間のプレイを利用して学習を効率化する「模倣学習」と呼ばれる手法を、実際のゲームAIへと応用するアプローチを提案します。
機械学習・強化学習にあまり詳しくない方でも仕組みや成果がわかりやすいような発表を心がけます。（もちろん技術的な内容に興味がある方でも大歓迎です。）
共同研究・開発者
岡島 学（モリカトロン株式会社）