SlideShare a Scribd company logo
1 of 41
Download to read offline
ボードゲームAI
ワークショップ
第一回「ガイスター」
三宅 陽一郎 @miyayou
IGDA日本 SIG-AI
2019.5.22
全五回の予定
第一回 「ガイスター」 知識表現
第二回 「バトルライン」 ユーティリティ
第三回 「ブロックス二人用」 シミュレーション
第四回 「?」
第五回 「?」
第六回 「ボードゲーム自動生成」
全五回の予定
第一回 「ガイスター」 知識表現
第二回 「バトルライン」 ユーティリティ
第三回 「ブロックス二人用」 シミュレーション
第四回 「?」
第五回 「?」
第六回 「ボードゲーム自動生成」
ガイスターとは?
ガイスタールール説明
ルール
• 駒はお互い8個(青4、赤4)
• 一回のターンに一つの駒を一マスだけ上下左右に動かせる。
勝利条件
• 相手の青の駒4つをすべて取る
• 相手に自分の赤い駒を4つすべて取らせる
• 所定の場所に自分の駒(青)を進める
IGDA日本ボードゲームAIワークショップ第1回「ガイスター」
本ワークショップの主旨
1. 人工知能を作る臨場感を感じるワークショップを作りたい。
2. ゲームAIを作って動かす楽しさ(手ごたえ)を伝えたい。
• ゲームAIを作る臨場感を感じるワークショップを作りたい。
=その場で作り、その場で対戦させる。
• ゲームAIを作って動かす楽しさを伝えたい
=改良しては動かす中で強くして(変化させて)行こう
ボード 人間
人工
知能
ボードゲーム=
盤(ボード)を通してAIと人間が理解し合う
今回の形式(最初に人間同士で対戦)
ボード 人間人間
今回の形式(思考はAI,駒は人間が動かす)
ボード人
間
人
間
人工
知能
人工
知能
人工知能に考えさせて、人間がボードに打つ。
本日のレジュメ
1. 主旨説明(5分)
2. テーマ(技術)説明 「知識表現とは?」七並べ (5分)
3. ゲームをプレイ (3試合~25分)
4. 課題を説明 「知識表現を実装する」(10分)
5. 考える時間「新しい知識を考えよう」(5分)
6. プログラム解説時間(10分)
6. 実装タイム (30分)
7. 対戦タイム (20分)
7. 改良タイム (10分)
8. 再対戦タイム (15分)
9. モリカトロンの研究説明
10. まとめ
AIの全体構造
エージェント・アーキテクチャ
知能の世界
環境世界
認識の
形成
記憶
センサー・
身体
記憶体
情報処理過程
情報
統合
知能の世界
環境世界
認識の
形成
記憶
意思の
決定
センサー・
身体
意思決定
モジュール
意思決定
モジュール
意思決定
モジュール
記憶体
情報処理過程
情報
統合
知能の世界
環境世界
認識の
形成
記憶
意思の
決定
身体
制御
エフェクター・
身体
運動の
構成
センサー・
身体
意思決定
モジュール
意思決定
モジュール
意思決定
モジュール
記憶体
情報処理過程 運動創出過程
身体部分
情報
統合
運動
統合
知能の世界
環境世界
認識の
形成
記憶
意思の
決定
身体
制御
エフェクター・
身体
運動の
構成
センサー・
身体
意思決定
モジュール
意思決定
モジュール
意思決定
モジュール
対象・
現象
情報の流れ(インフォメーション・フロー)
影響を与える影響を受ける
知能の世界
環境世界
認識の
形成
記憶
意思の
決定
身体
制御
エフェクター・
身体
運動の
構成
センサー・
身体
意思決定
モジュール
意思決定
モジュール
意思決定
モジュール
記憶体
情報処理過程 運動創出過程
身体部分
情報
統合
運動
統合
知識表現
知識表現とは?
• 人工知能の物事への「見方」を作ること
人間 ボード
知識
表現
知識表現とは?
• 人工知能の物事への「見方」を作ること
ボード
人工
知能
知識表現
知識表現とは?
• 人工知能の物事への「見方」を作ること
ボード知識表現
知識表現
知識表現
知識表現とは?
• 人工知能の物事への「見方」を作ること
ボード知識表現
知識表現
思考
思考
思考
結
論
知識表現
知識表現とは?
• 人工知能の物事への「見方」を作ること
ボード知識表現
知識表現
思考
思考
思考
結
論
知識表現
知識表現とは?
• 人工知能の物事への「見方」を作ること
ボード知識表現
知識表現
思考
思考
思考
AI=頭の中
七並べの知識表現(例)周囲を解析する
1
1 1
1
1
1
22 2
22
ただのカードの状態 知識表現された境界
七並べの知識表現(例)
(端までの距離を抽出する)
1
1
1
6
1
5
1
4
1
3
2
52
2
5
2
3
2
知識表現された境界
プログラムの構造と動かし方
python/Colaboratory https://github.com/ma2bara/GeisterWorkshop
C++ https://drive.google.com/open?id=1-SP1yGGI90Wsadgnagv92uxP3ly7gnY8
サンプルコード
知識表現たち(会場からのアイデア)
• 取る領域を表現する
• 相手の特性
• 三段階の評価(戦略)
• 近付いてくる駒は赤
• ゴールに向かっている駒
• 隣接している駒の形を作る(必ず取れる)
知能の世界
環境世界
認識の
形成
記憶
意思の
決定
身体
制御
エフェクター・
身体
運動の
構成
センサー・
身体
意思決定
モジュール
意思決定
モジュール
意思決定
モジュール
記憶体
情報処理過程 運動創出過程
身体部分
情報
統合
運動
統合
Game.cpp
/Game.h
に含まれます
駒の動かし方
• 自分の駒=右クリックで自動的に動きま
す
• 敵の駒=左クリック(ドラッグアンド
ロップ)で動かします
Game.cpp の
「Init_Random_Stage.cpp」
で赤と青の位置を
決めてください
知能の世界
環境世界
認識の
形成
記憶
意思の
決定
身体
制御
エフェクター・
身体
運動の
構成
センサー・
身体
意思決定
モジュール
意思決定
モジュール
意思決定
モジュール
記憶体
情報処理過程 運動創出過程
身体部分
情報
統合
運動
統合
Game.cpp
/Game.h
に含まれます
UPDATE関数
ゲームを理解するには?
そのゲームを理解するには、そのゲームのAIを作るのが、
最も良い方法である。
知識表現を作って行く
脅威度
• 脅威度= 100/(1+ゴールまでの距離)
脅威度
• 脅威度= 100/(1+ゴールまでの距離)
領域表現
(その駒と推定ゴールが作る長方形)
領域
脅威度+領域
脅威度+領域
現在のアルゴリズム
今回の三宅のアルゴリズム
ステップ1: 一番脅威度の高い敵の駒を同定する
ステップ2: その敵駒の領域(推定ゴールと作る長方形)の中
にある味方の駒のうち、敵駒の一番近い駒を同定する
ステップ3: その駒をランダムな方向に動かす

More Related Content

More from Youichiro Miyake

AIES 2021 Keynote lecture
AIES 2021 Keynote lecture AIES 2021 Keynote lecture
AIES 2021 Keynote lecture Youichiro Miyake
 
業績リスト 三宅陽一郎 2021年9月現在
業績リスト 三宅陽一郎 2021年9月現在業績リスト 三宅陽一郎 2021年9月現在
業績リスト 三宅陽一郎 2021年9月現在Youichiro Miyake
 
スマートシティへのデジタルゲームAIの応用
スマートシティへのデジタルゲームAIの応用スマートシティへのデジタルゲームAIの応用
スマートシティへのデジタルゲームAIの応用Youichiro Miyake
 
スマートシティ、ゲームエンジン、人工知能
スマートシティ、ゲームエンジン、人工知能スマートシティ、ゲームエンジン、人工知能
スマートシティ、ゲームエンジン、人工知能Youichiro Miyake
 
Replaying Japan Keynote 2021
Replaying Japan Keynote 2021 Replaying Japan Keynote 2021
Replaying Japan Keynote 2021 Youichiro Miyake
 
デジタルゲームと人工知能
デジタルゲームと人工知能デジタルゲームと人工知能
デジタルゲームと人工知能Youichiro Miyake
 
クラシックゲームを用いたディープラーニングの近年の発展
クラシックゲームを用いたディープラーニングの近年の発展クラシックゲームを用いたディープラーニングの近年の発展
クラシックゲームを用いたディープラーニングの近年の発展Youichiro Miyake
 
フロイトと人工知能の意識モデル -「新記号論」を読んで -
フロイトと人工知能の意識モデル  -「新記号論」を読んで - フロイトと人工知能の意識モデル  -「新記号論」を読んで -
フロイトと人工知能の意識モデル -「新記号論」を読んで - Youichiro Miyake
 
バーチャルワールド、 スマートシティ、人工知能
バーチャルワールド、スマートシティ、人工知能バーチャルワールド、スマートシティ、人工知能
バーチャルワールド、 スマートシティ、人工知能Youichiro Miyake
 
人工知能にとっての他者と自分
人工知能にとっての他者と自分人工知能にとっての他者と自分
人工知能にとっての他者と自分Youichiro Miyake
 
AI時代の幸福と人間力
AI時代の幸福と人間力AI時代の幸福と人間力
AI時代の幸福と人間力Youichiro Miyake
 
「人工 知能 が 『 生命 』 となるとき」 人間はなぜ AI にキャラクターを欲望するの か
「人工 知能 が 『 生命 』 となるとき」 人間はなぜ AI にキャラクターを欲望するの か「人工 知能 が 『 生命 』 となるとき」 人間はなぜ AI にキャラクターを欲望するの か
「人工 知能 が 『 生命 』 となるとき」 人間はなぜ AI にキャラクターを欲望するの かYouichiro Miyake
 
Innovative City Forum 2020 講演資料
 Innovative City Forum 2020 講演資料 Innovative City Forum 2020 講演資料
Innovative City Forum 2020 講演資料Youichiro Miyake
 
人工知能とビジネス
人工知能とビジネス人工知能とビジネス
人工知能とビジネスYouichiro Miyake
 
人工知能とは何か?
人工知能とは何か?人工知能とは何か?
人工知能とは何か?Youichiro Miyake
 
デジタルゲームにおけるマルチエージェント操作技術
デジタルゲームにおけるマルチエージェント操作技術デジタルゲームにおけるマルチエージェント操作技術
デジタルゲームにおけるマルチエージェント操作技術Youichiro Miyake
 

More from Youichiro Miyake (20)

AIES 2021 Keynote lecture
AIES 2021 Keynote lecture AIES 2021 Keynote lecture
AIES 2021 Keynote lecture
 
業績リスト 三宅陽一郎 2021年9月現在
業績リスト 三宅陽一郎 2021年9月現在業績リスト 三宅陽一郎 2021年9月現在
業績リスト 三宅陽一郎 2021年9月現在
 
スマートシティへのデジタルゲームAIの応用
スマートシティへのデジタルゲームAIの応用スマートシティへのデジタルゲームAIの応用
スマートシティへのデジタルゲームAIの応用
 
スマートシティ、ゲームエンジン、人工知能
スマートシティ、ゲームエンジン、人工知能スマートシティ、ゲームエンジン、人工知能
スマートシティ、ゲームエンジン、人工知能
 
Replaying Japan Keynote 2021
Replaying Japan Keynote 2021 Replaying Japan Keynote 2021
Replaying Japan Keynote 2021
 
デジタルゲームと人工知能
デジタルゲームと人工知能デジタルゲームと人工知能
デジタルゲームと人工知能
 
クラシックゲームを用いたディープラーニングの近年の発展
クラシックゲームを用いたディープラーニングの近年の発展クラシックゲームを用いたディープラーニングの近年の発展
クラシックゲームを用いたディープラーニングの近年の発展
 
フロイトと人工知能の意識モデル -「新記号論」を読んで -
フロイトと人工知能の意識モデル  -「新記号論」を読んで - フロイトと人工知能の意識モデル  -「新記号論」を読んで -
フロイトと人工知能の意識モデル -「新記号論」を読んで -
 
バーチャルワールド、 スマートシティ、人工知能
バーチャルワールド、スマートシティ、人工知能バーチャルワールド、スマートシティ、人工知能
バーチャルワールド、 スマートシティ、人工知能
 
人工知能にとっての他者と自分
人工知能にとっての他者と自分人工知能にとっての他者と自分
人工知能にとっての他者と自分
 
AI時代の幸福と人間力
AI時代の幸福と人間力AI時代の幸福と人間力
AI時代の幸福と人間力
 
人工知能と未来
人工知能と未来人工知能と未来
人工知能と未来
 
人工知能と社会
人工知能と社会人工知能と社会
人工知能と社会
 
「人工 知能 が 『 生命 』 となるとき」 人間はなぜ AI にキャラクターを欲望するの か
「人工 知能 が 『 生命 』 となるとき」 人間はなぜ AI にキャラクターを欲望するの か「人工 知能 が 『 生命 』 となるとき」 人間はなぜ AI にキャラクターを欲望するの か
「人工 知能 が 『 生命 』 となるとき」 人間はなぜ AI にキャラクターを欲望するの か
 
Innovative City Forum 2020 講演資料
 Innovative City Forum 2020 講演資料 Innovative City Forum 2020 講演資料
Innovative City Forum 2020 講演資料
 
人工知能とDX
人工知能とDX人工知能とDX
人工知能とDX
 
人工知能と哲学
人工知能と哲学人工知能と哲学
人工知能と哲学
 
人工知能とビジネス
人工知能とビジネス人工知能とビジネス
人工知能とビジネス
 
人工知能とは何か?
人工知能とは何か?人工知能とは何か?
人工知能とは何か?
 
デジタルゲームにおけるマルチエージェント操作技術
デジタルゲームにおけるマルチエージェント操作技術デジタルゲームにおけるマルチエージェント操作技術
デジタルゲームにおけるマルチエージェント操作技術
 

IGDA日本ボードゲームAIワークショップ第1回「ガイスター」