2015年人工知能学会研究会合同研究会 人狼知能30周年記念人狼知能大会キックオフ資料

1. 「人狼知能コンテスト」とは何か
～人狼知能プロジェクト～
東京大学大学院工学系研究科
鳥海不二夫
2015/11/12
人工知能学会研究会合同研究会
「人狼知能コンテスト」キックオフ

2. 2015年10月16日
「コンピュータ将棋プロジェクト」終了宣言

3. コンピュータvs人間の歴史
• 1997年チェス
– ディープブルーがチェスチャンピオンに勝利
• 2013年将棋
– コンピュータがプロ棋士に勝利
• 2050年サッカー
– ロボットによるチームが
ワールドカップ優勝チームに勝利(予定)

4. コンピュータvs人間の歴史
• 2001年
– HAL9000の反乱
• 2004年
– SkyNetによる核戦争勃発
• 2045年
– シンギュラリティ
• 2050年
– MATRIXによる人類支配

5. 完全ゲームと不完全情報ゲーム
• 完全情報ゲーム
– お互いの情報が完全に与えられているゲーム
– 将棋，囲碁，チェスなど
– 機械学習などの適用
• 不完全情報ゲーム
– ゲーム情報が完全には与えられていないゲーム
– ポーカー，麻雀など
– 「予測」「推定」技術の発展が重要

6. アナログゲームと定式化
• アナログゲーム
– 将棋などのテーブルゲーム
– 電源不要ゲーム
• アナログゲームの定式化
– 将棋・囲碁・ポーカー：状況と可能手が有限
– 定式化が容易
– 機械学習に注力可能

7. 将棋・チェス・オセロ
完全情報ゲーム・デジタル化可能
プロに勝利するレベルに到達
不完全情報ゲーム
定式化困難ゲーム
ゲームにおける人工知能

8. 汝は人狼なりや
• 人間陣営を人狼陣営に分かれてプレイ
• 各プレイヤの陣営は非公開
– 不完全情報
• 会話によってゲームが進行
– 自由対話の中から情報を推測
– デジタル化困難
不完全情報ゲーム
定式化困難ゲーム

9. 人狼知能プロジェクト
• 「人間と自然なコミュニケーションを取りながら
人狼をプレイできるエージェントの構築」
– より高度な知能の創出
– より高度なコミュニケーションの実現
新しいエージェントの
標準問題として

10. 人狼とは
• 誰が人狼かを一定時間の対話で推測
• 追放と襲撃を繰り返し
– 人狼：村人と人狼を同数にする
– 村人：人狼をすべて追放する
• 村人：会話をヒントに人狼を追放
• 人狼：追放されないように村人
のフリをする

11. 人狼ゲームの歴史
• 人狼の歴史
– 1986年: ソ連で誕生
• Mafia(Russia/USSR)
– 2001年: 標準化
• Are you werewolf? (USA)
– 2002年～ : 役職の誕生
• Lupus in Tabula (Italy)
• The Werewolves of Miller's
Hollow (France)
– 2003年～ : オンライン人狼
• 人狼BBSとそのクローン
• 匿名化・長期化・人狼側の
ディスカッション
– 2012年～: 魅せる人狼
• 人狼演劇(TLPT)
• テレビ放送・映画等

12. 人狼とは

13. 議論
私は村人
ですよ
この人
怪しい
私は占い
師です
俺が占い師
だ

14. 投票
投票
追放

15. 襲撃
襲撃
死亡

16. 勝利条件・村人
人狼が全て追放されれば
村人の勝利

17. 勝利条件・人狼
人狼と村人の数が同じになれば
人狼の勝利

18. 占い師(予言者)
人狼じゃ
無い
人狼だ！

19. 霊媒師
追放
人狼じゃ
無い

20. ボディーガード(狩人)
護衛

21. 狂人(裏切り者)

22. 役職
• 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

23. 対面人狼・オンライン人狼
カード型人狼：パーティゲーム
• 一試合十数分程度
– 短い会話で嘘がつけるか
• 顔が見える環境での競争
– 相手の性格や反応を見る
• 狼同士の会話はジェスチャ
オンライン型人狼：言語ゲーム
• 一試合数日間
– 熟慮した発言が可能
• キャラクターによる匿名化
– 性別や見た目の影響排除
• 狼同士の会話を平衡で行う
– コミュニケーションミスの排除

24. 不完全情報ゲームとしての人狼
• 不完全性から生じる技術
– 推理
• 得られた情報が真かどうか不明
• 文脈からの真偽の判定
– 説得
• 自分がこう思っていると相手が思っているだろう
• 相手に情報を与えて信頼を得る
• 嘘を前提としたコミュニケーション
– 誰かが嘘をついていうという状況
• 村人側：自分が語る事をどうやって信用してもらうか
• 人狼側：自分が騙る事をどうやって信用してもらうか
– 「説得する人工知能」

25. コミュニケーションの複雑性
• コンピュータと人の対戦自体にまだ壁が存在
– 思考だけでは無い様々な課題
• 人間との自由対話
– コンピュータに理解しやすい世界ではない
– 対面対話(音声理解・音声合成)
– 自然言語処理(言語理解・言語発話)
• 非言語情報
– 人間の表情や仕草の理解
– エージェントが行う表情や仕草

26. 人狼知能実現のための課題
• 人工知能としての課題
– ゲームとしてのプレイ可能性
– 他者の理解・不完全情報の推測
– 「強い」から「面白い」へ
• エージェント技術としての課題
– 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

27. ロードマップ
人工知能による
作成可能性
人間によるプレイの解析
人狼知能の構築
人狼知能エー
ジェントの実装
人間と人狼知能の
対戦
• データ分析
• ゲームフレー
ムの解析
• 機械学習
• 強化学習
• ルールベース
• 大会開催
• バーチャルエー
ジェント
• 自然言語処理
• 音声対話・表情
分析
• リアルエージェ
ント
• 強い人狼知能
• 楽しませる人狼知能
• 魅せる人狼知能

28. ロードマップ
人工知能による
作成可能性
人間によるプレイの解析
人狼知能の構築
人狼知能エー
ジェントの実装
人間と人狼知能の
対戦
• データ分析
• ゲームフレー
ムの解析
• 機械学習
• 強化学習
• ルールベース
• 大会開催
• バーチャルエー
ジェント
• 自然言語処理
• 音声対話・表情
分析
• リアルエージェ
ント
• 強い人狼知能
• 楽しませる人狼知能
• 魅せる人狼知能

29. 人狼知能のエージェント化
• エージェント化に必要な技術は多数
– 画像認識(話者特定，表情からの類推)
– 音声対話処理
– 自然言語処理(意味理解)
– 推論
– 行動決定
– 自然言語処理(発話生成)
– 音声出力
– 表情作成(リアルなプレイのために)
入力
出力
思考

30. バーチャルエージェント
• 人工知能と対面で人狼やりたい
– 対面には表情や音声など壁が多い
– バーチャルエージェントならテキストベースで行ける
• どうせなら，あの有名キャラに対戦してもらおう
初音ミク：クリプトン・フューチャー・メディア
画像：ちゃっぴー（歌う絵師）さん
異議あり！
ミクさんは
間違ってい
ます
ちゃんと説
明しろ，ミ
ク！
人狼はミク
さんです．
人狼知能対戦のイメージ

31. 人狼知能（AI）対戦のログ再生プレーヤ
を作ってみた[小林15]
• Unityによる対戦プレーヤによる再生

32. 身体性を持ったエージェント

33. ロードマップ
人工知能による
作成可能性
人間によるプレイの解析
人狼知能の構築
人狼知能エー
ジェントの実装
人間と人狼知能の
対戦
• データ分析
• ゲームフレー
ムの解析
• 機械学習
• 強化学習
• ルールベース
• 大会開催
• バーチャルエー
ジェント
• 自然言語処理
• 音声対話・表情
分析
• リアルエージェ
ント
• 強い人狼知能
• 楽しませる人狼知能
• 魅せる人狼知能

34. • 第一回人狼知能大会
– CEDEC2015
– 2015年8月27日
人狼知能大会

35. 大会概要
• 参加登録チーム数 78チーム
– 学生チーム：42 / 78 チーム (0.53)
• 予選参加チーム 38チーム
– 学生チーム：24 / 38 チーム (0.63)
• 決勝参加チーム 15チーム
– 学生チーム：7 / 15 チーム (0.47)

36. 多数の取材

37. 決勝の一試合の模様

38. 決勝結果順位
名前 村人 占い 霊媒 狩人 狂人 人狼 総合
饂飩 1 1 7 1 1 1 1
働きの悪い村 4 2 8 2 4 3 2
Satsuki 3 3 3 8 14 2 3
wasabi 2 11 12 4 5 4 4
GofukuLab 10 7 1 5 3 5 5
IPA 9 4 9 10 8 6 6
iace10442 11 9 4 6 2 12 7
平兀 6 10 15 3 6 10 8
Y・Y 14 5 10 7 12 7 9
swingby 5 14 2 15 11 8 10
itolab 13 6 11 11 7 13 11
Team Fenrir 8 13 5 12 10 11 12
中村人 12 8 13 13 15 9 13
CanvasSoft 7 15 6 9 9 14 14
昼休みはいつも人狼でつぶれる 15 12 14 14 13 15 15

39. <人工知能学会30周年記念事業>
「人狼知能」大会＠CEDEC2016
JSAI×CEDEC

40. 今後のスケジュール
2015年
12月 大会運営委員会立ち上げ
※人狼知能標準ルールの策定
※評価方式、対戦方式、予備予選の検討
人狼サーババージョン0.3.0公開予定
2016年
03月8-9日 ゲームAIコンペ大会@電通大
04月上旬 大会方式、ルールの公開
06月01日 サーババージョン確定、登録受付開始
07月上旬 予備予選開始(登録〆切 n 日前まで)
07月中旬 登録〆切
08月08日 プログラム〆切
予選１週間、決勝進出チーム確定
予選敗退チームバイナリ公開
08月16日 決勝進出プログラム提出
決勝１週間
08月下旬 人狼知能大会＠CEDEC2016

41. 人狼知能エージェント開発支援
• セミナを開催
– 勉強会
• 2015年11月15日
– ※第１回大会の優勝者が講師
– まだ数名の猶予があります
– 入門セミナ (2016年04, 05, 06月3回開催)
• 東京、大阪、福岡 or 仙台 を検討
– 開発合宿 (2016年07月予定)

42. http://aiwolf.org