2011年9月6日 にあった、ＣＥＤＥＣの講演についての記事です。



「ぽかぽかアイルー村における、アフォーダンス指向のAI事例。
AIに多様な振る舞いをさせる手法」


PSP『ぽかぽかアイルー村』における AIについての講演です。
http://www.capcom.co.jp/monsterhunter/pokapoka_airu/top.html




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●アイルー村って どんな感じのゲーム？

クエスト中において・・・

１．　アイルーが やりたい事を３択で提案してくる
２．　プレイヤーが その中のどれかを選択する
３．　アイルーが 選ばれた行動を行う


この、１．　やりたい事の提案の際に ＡＩが使われている
との事でした



提案の例）

敵を見つけた際
「１．攻撃する　　２．穴を掘って隠れる　３．そのまま進む」

敵と きのこを見つけた際
「１．攻撃する　　２．きのこ を採取する　３．そのまま進む」



●ＡＩで実現したい事

バリエーション豊かな行動を ユーザーに見せたい
アイルーの個性ごとに やりたい事を変えたい
状況によって　行動を変化させたい



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●これを実現するにあたっての問題点

単純に作ると　その組み合わせが爆発的に多くなる事

（アイルーの個性の種類　×　行動の対象　＝　凄まじい量）




●考えられる方法は・・・

１．　ｉｆ文 による分岐

アイルー１匹あたり　１５００ ～ ２０００行のスクリプトが必要
それを アイルーの種類分用意すると　１５０００行になってしまう

→　作業量が 現実的ではない　（ここだけの作業で、数人必要になってしまう）

→→　小人数プロジェクトである事
　　　　バランスに関わる所なので １人の専任者に任せたい

　　ため、不採用



２．決定木

ｉｆ文の内容を　ツリー分岐で表現しただけであり
作業量は変わらない



３．アフォーダンス指向のＡＩ

これを採用



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●アフォーダンス指向のＡＩとは

海外の「シムズ」で使われ始めた手法
技術的な詳しい内容については、ＩＧＤＡ　ＳＩＧ－ＡＩを参考にしてください
との事
http://blogai.igda.jp/article/33936286.html


・通常のＡＩの場合

ＡＩが環境を調べ、行動を決定する

例）　アイルーが きのこを見つけ
　　それに対して、行動を分岐させる



・アフォーダンス指向のＡＩの場合

環境が ＡＩに対して、行動を示唆する。

例）　きのこが、アイルーに対して　「食べれるよ」と言う情報を与える
　　　敵が、アイルーに対して　「攻撃できるよ」「逃げれるよ」と言う情報を与える




●メリット

提案テーブル　×　アイルーの種類　　　　＋
アフォーダンステーブル　×　対象の種類

を定義する事で、ＡＩができあがる

→　劇的な作業量　削減！！

（具体的には　３０ ＋ １５０　＝　１８０パターンの記述だけで実現）




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●アイルー村における　具体例


・提案テーブル

個々のアイルーが持つ、各提案の優先
やる気　高・中・低　に応じて３パターン


例）

アイルーＡ　　攻撃したい　60
　　　　　　　　　食べたい　　100
　　　　　　　　　釣りたい　　30
　　　　　　　　　進みたい　　60
　　　　　　　　　寝たい　　　　40

アイルーＢ　　攻撃したい　30
　　　　　　　　　食べたい　　100
　　　　　　　　　釣りたい　　100
　　　　　　　　　進みたい　　40
　　　　　　　　　寝たい　　　　40

（アイルーＢは　釣り好きな個性）



・アフォーダンステーブル

オブジェクトが持つ、提案への影響度

例）

敵　　　　攻撃したい　+30


キノコ　　食べたい　+20



●実際例

アイルーＡが　敵とキノコに 同時に出会った場合

アイルーＡ　　攻撃したい　60 + 30 ＝ 90
　　　　　　　　　食べたい　　100 + 20 ＝ 120
　　　　　　　　　進みたい　　60
　　　　　　　　　寝たい　　　40
　　　　　　　　　釣りたい　　×　（そもそも できない行動）


この結果、上位の３つの行動　（攻撃したい、食べたい、進みたい）
を 提案してくるようになります。

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