ゲームAI実践入門 [単行本]
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出版社:技術評論社
販売開始日: 2019/09/30
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ゲームAI実践入門 [単行本] の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    人工知能技術の最前線をデジタルゲームから学ぶ。キャラクターに生命を吹き込む試行錯誤の歴史。
  • 目次

    はじめに
    第1章:ゲームの中の人工知能──ゲームの中で生きているキャラクターを作る
    1.1 ゲームAIの全体像
    キャラクターAI
    ナビゲーションAI
    メタAI
    1.2 ゲームAIの連携
    フレームとは
    3つの人工知能のフレームの違い
    ゲームAIのミッション
    ゲームデザインとAI
    1.3 ゲーム世界に溶け込むAI
    合理的である
    人間的である
    1.4 シミュレーション
    物理シミュレーションと知能シミュレーション
    知能をシミュレーションするには
    知能そのものをシミュレーションする/知能が実現していることをシミュレーションする
    1.5 シンボルと数値ダイナミクス
    1.6 まとめ
    第2章:知能のしくみ
    2.1 2つの世界──外部世界と内面世界
    エージェントアーキテクチャ
    知能の3分類
    知識生成(Knowledge Making)/意思決定(Decision Making)/行動生成(Action Making)
    2.2 内部循環インフォメーションフロー
    2.3 環境の中の知性
    センサ
    エフェクタ
    知識生成
    行動生成
    意思決定
    柔軟な知能の運動
    記憶
    2.4 アーキテクチャ全体について
    2.5 C4アーキテクチャ
    2.6 意識の理論
    2.7 まとめ
    第3章:知識表現──世界を噛み砕く
    3.1 キャラクターの認識とは何か
    人工知能における「表現」とは
    フレーム
    3.2 センサの設計方法
    視覚の実装
    視覚システムの応用「存在確率マップ」
    聴覚の実装
    音の伝搬シミュレーション/プレイヤーが聞く音
    身体の感覚
    外力、内力/姿勢
    感覚統合と事実表現
    事実からの推測
    3.3 位置検索システム
    戦術位置解析技術
    行動のための環境のヒントデータ
    環境理解のための抽象的表現
    事実表現
    『Gunslinger』における事実表現
    3.4 知識から感覚へ、感覚から知識へ
    行為と認識
    メタ知識
    3.5 環世界へ
    環世界の例
    環世界の構造
    キャラクターの持つ環世界
    アフォーダンス
    人工知能の知識表現
    3.6 エージェントアーキテクチャと環世界
    3.7 まとめ
    第4章:記憶──AIの内側の表現メモリ
    4.1 記憶って何だろう?
    身体の知識表現
    精神の知識表現
    4.2 記憶の構造とダイナミクス
    固定記憶
    ワーキングメモリ
    短期記憶
    長期記憶
    4.3 記憶の形
    感覚記憶
    エピソード記憶
    記憶の整理機能
    エージェントセントリック
    4.4 記憶の論理階層構造
    世界をアクティブに知る
    統合/形成/消滅
    記憶の管理
    4.5 まとめ
    第5章:古典的な意思決定
    5.1 反射型と非反射型の意思決定アルゴリズム
    5.2 ルールベースの意思決定
    ルールセレクタ
    ルールの連鎖
    5.3 ステートベースの意思決定
    ステートマシンの基本
    階層化ステートマシン
    具体例
    5.4 ユーティリティベースの意思決定
    効用の計算方法
    ダイナミックなユーティリティ
    ムードとその変化(効用)の計算方法
    限界効用逓減の法則
    5.5 まとめ
    第6章:現代風の意思決定
    6.1 ゴールベースの意思決定
    ゴール指向型意思決定
    2つのゴール指向プランニング/ゴール指向は未来の観念を持つこと/フォワードプランニングとバックワードプランニング
    ゴール指向型アクションプランニング
    ①ゲーム状態のシンボル化/②シンボルによるアクション表現/③プランニング/複数のアクションプラン
    階層型ゴール指向プランニング
    階層型ゴール指向プランニングの考え方/階層型ゴール指向プランニングの設計指針/ゴールの列挙/ゴールの分解/小さいゴールを組み合わせて大きなゴールを達成する/ゴールを操作に還元する
    6.2 タスクベースの意思決定
    階層型タスクネットワーク
    階層型タスクネットワークの例:回復薬を作る/階層型タスクネットワークの例:回復薬を届ける
    階層型タスクネットワークの実例
    衛生兵のAI/部隊長のAI
    6.3 ビヘイビアベースの意思決定
    アクションゲームにおけるビヘイビアツリー
    RPGにおけるビヘイビアツリー
    6.4 シミュレーションベースの意思決定
    レーシングゲームの例
    さまざまなゲームにおけるシミュレーションベースの考え方
    キャラクターの運動への応用
    6.5 まとめ
    第7章:ナビゲーションAIと地形認識
    7.1 生物と環境の関係
    空間と環境を認識すること
    世界を表現する
    7.2 知識表現
    敵表現リスト
    依存グラフ
    意味ネットワーク
    事実表現
    ルールベース表現
    世界表現
    7.3 さまざまな世界表現
    ウェイポイント、ナビゲーションメッシュ表現と経路検索
    ナビメッシュ-ウェイポイント階層表現/マップクラスタリング表現
    テリトリー表現
    戦術ポイント表現
    LOSマップ表現
    敵配位マップ
    7.4 パス検索
    パス検索の黎明期
    パス検索の本格的な導入事例
    パス検索の広がり
    スマートテレイン
    3次元のパス検索
    ルックアップテーブル法
    7.5 意思決定と世界表現
    地形の認識
    地形の接続情報/最適な戦術位置/状況判断
    戦術位置検索システム
    ゴールデンパス
    影響マップ
    7.6 まとめ
    第8章:群衆AI
    8.1 マルチエージェント
    コミュニケーション/メッセージング
    階層型アーキテクチャ
    ファシリテーター型
    ブラックボード/ベルギアンAI/トークンによるタイミング制御
    8.2 群衆の作り方
    生物の群れ「ボイド」
    整列/集合/離散/回避
    場の力による群衆生成
    ソーシャルな関係を入れた群衆
    8.3 街の群衆の作り方の実例
    巡回するキャラクター
    密度コントロール
    イベントと人だかり
    交戦キャラクター
    商店/働く人々/動物たち
    応用:監視兵キャラクターの協調方法
    8.4 まとめ
    第9章:メタAI──ユーザーを楽しませるために
    9.1 古典的メタAI
    難易度調整
    9.2 現代のメタAI
    敵の動的配置
    プレイヤーの監視
    プレイヤーの感情推定
    メタAIとプロシージャル技術
    地形生成/物語生成
    メタAIの内部構造
    ユーザー解析技術
    メタAIのほかの分野への応用
    スマートシティ構想/複数台のロボットの協調
    現代的なメタAIのさらなる発展
    9.3 まとめ
    第10章:生態学的人工知能とキャラクターの身体性
    10.1 エージェントアーキテクチャの発展
    生物学における環世界
    認知科学におけるアフォーダンス
    環世界、知識表現、アフォーダンス
    多層構造
    知能の多層構造
    主体と対象の階層化
    10.2 キャラクターの身体システム
    身体と知能をつなぐ
    意識/無意識構造──身体からの認識
    人工身体モジュールと人工知能モジュールをつなぐ
    身体レイヤ
    10.3 多層レイヤシステムの実例
    10.4 キャラクターモーションシステムの発展
    身体からのフィードバック
    ベルンシュタインの身体運動論
    身体能力の認識
    運動感覚の形成
    ニューラルネットワークによる身体運動
    10.5 まとめ
    第11章:学習、進化、プロシージャル技術
    11.1 学習/進化アルゴリズムのゲームへの応用の歴史
    1980~1990年代中盤
    1990年代後半
    2000年代
    2010年代
    11.2 学習/進化アルゴリズムの事例
    『Creatures』におけるニューラルネットワーク
    1990年代の日本のゲームシーンにおける学習/進化アルゴリズム
    『アストロノーカ』における遺伝的アルゴリズム/『シーマン』における自然言語会話
    マイクロソフトリサーチにおける機械学習の研究
    『Forza Motorsport』シリーズにおける機械学習
    『Killer Instinct』におけるケースベーストリーゾニング
    『Total War』におけるモンテカルロ木探索
    格闘ゲームにおけるニューラルネットワーク
    11.3 プロシージャル技術
    プロシージャル技術の始まり
    ダンジョン自動生成
    自然地形の自動生成
    植物自動生成と植物自動配置
    街自動生成
    ゲームエンジンにおける総合型ゲームレベル自動生成技術
    11.4 まとめ──学習、進化、プロシージャル技術の展望
    第12章:ゲーム開発の品質保証/デバッグにおける人工知能技術の応用
    12.1 ゲーム開発環境/デバッグ/品質保証における人工知能技術
    12.2 ゲーム開発工程(ゲーム開発者)を助けるAI
    パラメータ調整
    ゲーム自動バランス/自動調整
    12.3 ゲームサービスを支援するAI
    データビジュアリゼーション
    12.4 ゲーム品質保証のためのAI
    人工知能による自動プレイ
    システムテスト
    ログデータの活用
    強化学習
    『Assassin's Creed Origins』における自動解析システム
    ディープラーニングのゲームへの応用
    ディープラーニングの躍進と課題/品質保証とディープラーニング
    ボットを用いた品質保証
    12.5 まとめ
    あとがきと謝辞
    索引
  • 内容紹介

    本書は、ゲームで使われる人工知能(AI)がどのようなしくみになっていて、どうやって作るのかを解説した書籍です。ゲームの内部に登場するキャラクターは、まるで意識を持っているかのように、こちらの隙をついて攻撃してきたり、また状況にあった動作をしてくれたりします。単純なものならif文の組み合わせでも実現できますが、より複雑で精緻な思考を実現するために、ゲームAIの分野で試行錯誤されてきた数々の手法があります。本書ではそれらを丁寧に解説することはもちろん、記憶、群衆、自動生成など、ゲームAIに関わる技術を網羅的に解説します。基本的なAIから最新のゲームに使われているAIまで、ゲームAIの今がわかります。
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

    三宅 陽一郎(ミヤケ ヨウイチロウ)
    ゲームAI開発者。京都大学で数学を専攻、大阪大学(物理学修士)、東京大学工学系研究科博士課程を経て、2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発/研究に従事。九州大学客員教授、理化学研究所客員研究員、東京大学客員研究員、国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会チェア、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員
  • 著者について

    三宅 陽一郎 (ミヤケ ヨウイチロウ)
    三宅陽一郎(ゲームAI開発者)

    京都大学で数学を専攻、大阪大学(物理学修士)、東京大学工学系研究科博士課程を経て、2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発/研究に従事。九州大学客員教授、理化学研究所客員研究員、東京大学客員研究員、国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会チェア、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員。連続セミナー「人工知能のための哲学塾」を主催。著書に『人工知能の作り方』(技術評論社)など。共著に『高校生のための ゲームで考える人工知能』(筑摩書房)、『FINAL FANTASY XV の人工知能』(ボーンデジタル)など。

    Web:https://miyayou.com
    Twitter:@miyayou
    SlideShare:https://www.slideshare.net/youichiromiyake/presentations

ゲームAI実践入門 [単行本] の商品スペック

商品仕様
出版社名:技術評論社
著者名:三宅 陽一郎(著)
発行年月日:2019/10/12
ISBN-10:4297108283
ISBN-13:9784297108281
判型:A5
対象:専門
発行形態:単行本
内容:電子通信
言語:日本語
ページ数:363ページ
縦:21cm
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