人工知能は人狼の夢を見るか-日本デジタルゲーム学会年次大会2013@函館
- 8. 人狼とは(3/3)
• プレイヤー役職(能力)
– 村人:能力無し
– 占い師:毎ターン一人のプレイヤーが人狼かどうか
知ることが出来る
– 霊媒師:前回追放したプレイヤーが人狼かどうか知
ることが出来る
– 狩人:毎ターン一人を人狼の襲撃から守る
– 人狼:毎ターン誰かを襲撃できる
– 狂人:能力は無いが,人狼陣営に所属
• 能力を駆使して所属する陣営を勝利させる
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- 14. 人狼知能実現のための課題
• エージェントの対話プロトコル設計
• 推論と思考
– モデル化した行動(自分は占い師と名乗る,誰々は人狼
だと思うと指摘する,など)の思考
– 他人の行動の理解
– 戦略の構築(強化学習,データ分析)
• 自然言語処理
– プロトコル上の行動の自然言語化,自然言語の理解
• ヒューマン・エージェント・インタラクション(HAI)
– エージェントインターフェースの実装
– 映像や音声による表現
• エージェント同士を競わせるプラットフォームの開発
- 15. 人狼知能実現のための課題
• エージェントの対話プロトコル設計
• 推論と思考
– モデル化した行動(自分は占い師と名乗る,誰々は人狼
だと思うと指摘する,など)の思考
– 他人の行動の理解
– 戦略の構築(強化学習,データ分析)
• 自然言語処理
– プロトコル上の行動の自然言語化,自然言語の理解
• ヒューマン・エージェント・インタラクション(HAI)
– エージェントインターフェースの実装
– 映像や音声による表現
• エージェント同士を競わせるプラットフォームの開発
- 17. 人狼プロトコルの例
• 「Matsubaraさんは人狼でしょう」
– declare 90% (Matsubara wolf) : Matsubaraが人狼で
あると90%確信
• 「その意見には反対だな」
– agree 0% (speech 10) :10番目の会話に同意しない
• 「Matsubaraさんは処刑しましょう.人間とは思え
ないですし」
– Request any 90% (execute Matsubara)
because declare 20% (Matsubara humanside)
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- 29. 人狼知能実現のための課題
• エージェントの対話プロトコル設計
• 推論と思考
– モデル化した行動(自分は占い師と名乗る,誰々は人狼
だと思うと指摘する,など)の思考
– 他人の行動の理解
– 戦略の構築(強化学習,データ分析)
• 自然言語処理
– プロトコル上の行動の自然言語化,自然言語の理解
• ヒューマン・エージェント・インタラクション(HAI)
– エージェントインターフェースの実装
– 映像や音声による表現
• エージェント同士を競わせるプラットフォームの開発