機能としての人工知能、存在としての人工知能（前編）
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データサイエンティスト協会 5th シンポジウムの講演資料です。 http://www.datascientist.or.jp/symp/2018/
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機能としての人工知能、存在としての人工知能（前編）
- 4. Works (2006-2016) AI for Game Titles Books
- 6. 三宅の目標 • キャラクターに意識を持たせたい ＝ 自意識を持たせたい ＝ 世界を「経験」させたい。
- 7. 「IT、都市、ヘルスケア、あらゆる領域で 人工知能と人間が共創する未来」 • WIRED 「INNOVATION INSIGTS」 http://wired.jp/innovationinsights/post/analytics-cloud/w/cocreation_with_ai
- 8. • ThinkIT https://thinkit.co.jp/author/10026 • AI最前線の現場から【スクウェア・エニックス】
- 11. 人工知能 • 実体（混沌、すべて）がない。網だけがある。 • だから世界を受けとめられない。 記号主義 ＝ 記号の網 コネクショニズム ＝ 分割するだけ 知能 実体
- 15. 禅師とは？ 説明する者ではない（説明できない） 考える契機、行動の契機を与えるもの。 本体はその人が獲得するが、道を誤った時に修正する 体験によって得る。 体験によって世界に響き渡る真理に通じる
- 16. 人工知能人間 仏教と人工知能 • 仏教 ＝ 煩悩から解脱する • 人工知能 ＝ むしろ煩悩を与えたい（執着） 煩悩 煩悩 解脱 執着 人工知能にどのようにして煩悩を与えることができるか？
- 18. 目次 • 第一章 人工知能とは？ • 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか • 第三章 人工知能の発展の方向 • 第四章 ゲームAIと人工生命 • 第五章 世界と知能のつながり • 第六章 環世界と現象学と人工知能 • 第七章 サービスと人工知能 • 第八章 人工知能と哲学 • 第九章 モバイルゲームにおける人工知能 • 第十章 データ解析・学習によるオンラインゲームのサポート • 第十一章 人工知能と創造性
- 19. 第一章 人工知能とは
- 21. ダートマス会議（1956年） • ジョン・マッカーシーのいたダートマス大学で、人 工知能をテーマとして初めて開催された会議。 • Artificial Intelligence という名称もはじめてここで 用いられた。 http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html
- 25. 機械（マシン）
- 26. 機械（マシン） ソフトウェア
- 44. 目次 • 第一章 人工知能とは？ • 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか • 第三章 人工知能の発展の方向 • 第四章 ゲームAIと人工生命 • 第五章 世界と知能のつながり • 第六章 環世界と現象学と人工知能 • 第七章 サービスと人工知能 • 第八章 人工知能と哲学 • 第九章 モバイルゲームにおける人工知能 • 第十章 データ解析・学習によるオンラインゲームのサポート • 第十一章 人工知能と創造性
- 46. この３００年の技術の動向 時間 規模 産業革命 情報革命 ネット革命 知能革命 機械化・自動化（オートメーション化） 電子情報化 オンライン化 知能化 第二次産業革命 電動化 1750 1860 1960 1990 Now… 現代は「知能化」の時代に 入りつつある。 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム
- 47. この３００年の技術の動向 時間 規模 産業革命 情報革命 ネット革命 知能革命 機械化・自動化（オートメーション化） 電子情報化 オンライン化 知能化 第二次産業革命 電動化 1750 1860 1960 1990 Now… 第一次ＡＩブーム ＝ ＡＩ分野の立ち上がりのブーム（専門家の中）。研究の黎明期。 第二次ブーム ＝ パーソナルコンピューターの普及。ニューラルネットの改善。 社会にコンピューターが広がって行くとき雰囲気。 第三次ブーム ＝ ビックデータの上に学習する人工知能 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム
- 48. 人工知能がブームになるとき 時間 規模 情報革命 ネット革命 知能革命 電子情報化 オンライン化 知能化 1960 1990 2000 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 1970 1980 2010
- 50. 神経素子（ニューロン）とは？ 入力 入力 入力 出力 入力 この中にはイオン（電解,Na+,K+） 溶液が入っていて、入力によって電圧が 高まると出力する仕組みになっています。 100mVぐらい ニューラルネットワーク内シグナル伝達スピード 100(m/sec) … 案外遅い http://www.brain.riken.go.jp/jp/aware/neurons.html
- 53. 人工知能がブームになるとき 時間 規模 1960 1990 2000 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 1970 1980 2010 シンボルによる人工知能は 堅実に進化する
- 54. 人工知能がブームになるとき 時間 規模 1960 1990 2000 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 1970 1980 2010 ニューラルネットによる人工知能は、 浮き沈みが激しい。
- 55. 人工知能がブームになるとき 時間 規模 1960 1990 2000 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 1970 1980 2010 ニューラルネットによる人工知能は、浮き沈みが激しい。 ＝ しかし、人工知能がブームになる時は、 必ず改良されたニューラルネットワークが現れる。
- 57. この３００年の技術の動向 時間 規模 産業革命 情報革命 ネット革命 知能革命 機械化・自動化（オートメーション化） 電子情報化 オンライン化 知能化 第二次産業革命 電動化 1750 1860 1960 1990 Now… 現代は「知能化」の時代に 入りつつある。
- 58. 2 第１次AIブーム 時間 規模 情報革命 ネット革命 知能革命 電子情報化 オンライン化 知能化 1960 1990 2000 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 1970 1980 2010
- 59. 2 第一次ＡＩブーム（1960年代） • コンピューターは大型のものしかない。 • 人工知能という分野自体が誕生したばかり。 • ニューラルネットという新しい分野のブーム。 １９世紀後半 人間の脳は ニューロンという もので出来てい るらしい ２０世紀前半 ニューロンの 電気的性質が 解明される （ホジキン博士、 ハクスレー博士） 1950年代に ニューラルネット 発明 1963年に ホジキン＝ハク スレー方程式が ノーベル賞
- 62. 2 第一次ＡＩブーム（1960年代） 身長 体重 年齢 健康 要運動 注意 学習データから ここの重みを 変化させます 健康 要運動 注意 新しいデータ ニューラルネット ＝ データを分類する人工知能
- 63. 2 第一次ＡＩブーム（1960年代） もし A ならば B もし B ならば C よって、 もし A ならば C シンボルによる人工知能 （記号主義） ニューラルネットによる人工知能 （コネクショニズム） 推論ベース ニューラルネット 誕生
- 64. 3 第二次ＡＩブーム（1980年代） • パソコンが普及して行く。 • ルールを集めて知能を作ろう。 • 逆伝播法によるニューラルネットのブーム。 パソコンが 世の中で 普及して行く 知識主義 ＝ たくさんの知識 を人工知能に 与えて推論 すれば知能が できる インターネット もなく、知識 が足りない。 推論も専門的 な機能のみ。
- 65. 3 第二次ＡＩブーム（1980年代） IF （A） then B IF （C） then D IF （E） then F IF （G） then H IF （ I ） then J シンボルによる人工知能 （記号主義） ニューラルネットによる人工知能 （コネクショニズム） ルールベース 新しい学習法＝ 逆伝搬法
- 66. 3 第二次ＡＩブーム（1980年代） 1 0 0 このように学習させたい
- 67. 3 第二次ＡＩブーム（1980年代） 0 1 0 このように学習させたい
- 68. 3 第二次ＡＩブーム（1980年代） 0 0 1 このように学習させたい
- 69. 3 第二次ＡＩブーム（1980年代） 0 0 0 【逆伝播法】 ここが１になるように、 結合の強さを、 さかのぼって変えて行く。
- 70. 4 第三次ＡＩブーム（2010年代） • インターネットが普及して行く。 • インターネットで蓄積されたデータを学習させて 知能を作ろう。 • 改善されたニューラルネットのブーム。 インターネット が世の中で 普及して行く データ 学習主義 ＝ たくさんのデー タを人工知能 に学習させる 現在、進行中
- 72. インターネットによる 膨大なデータ 4 第三次ＡＩブーム（2010年代） 時間 規模 1960 1990 2000 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 1970 1980 2010 ルールベース 逆伝播法 データベース ディープ ラーニング 推論ベース ニューラル ネット誕生 小型・中型 コンピュータの普及 大型コンピュータ 専門家のみのブーム
- 73. 目次 • 第一章 人工知能とは？ • 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか • 第三章 人工知能の発展の方向 • 第四章 ゲームAIと人工生命 • 第五章 世界と知能のつながり • 第六章 環世界と現象学と人工知能 • 第七章 サービスと人工知能 • 第八章 人工知能と哲学 • 第九章 モバイルゲームにおける人工知能 • 第十章 データ解析・学習によるオンラインゲームのサポート • 第十一章 人工知能と創造性
- 74. 第三章 人工知能の発展の方向
- 75. この３００年の技術の動向 時間 規模 産業革命 情報革命 ネット革命 知能革命 機械化・自動化（オートメーション化） 電子情報化 オンライン化 知能化 第二次産業革命 電動化 1750 1860 1960 1990 Now… 現代は「知能化」の時代に 入りつつある。
- 82. ） 人工 知能 人はどのように人工知能を使っているか？ 情報の海を母体として、人工知能が育っている。 ＝ 情報の海を母体として人工知能が生まれる 人間 記号の海 言葉の海 意味の海 概念の海 情報の海
- 87. 目次 • 第一章 人工知能とは？ • 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか • 第三章 人工知能の発展の方向 • 第四章 ゲームAIと人工生命 • 第五章 世界と知能のつながり • 第六章 環世界と現象学と人工知能 • 第七章 サービスと人工知能 • 第八章 人工知能と哲学 • 第九章 モバイルゲームにおける人工知能 • 第十章 データ解析・学習によるオンラインゲームのサポート • 第十一章 人工知能と創造性
- 88. 第四章 ゲームAIと人工生命
- 89. FC SFC SS, PS PS2,GC,Xbox Xbox360, PS3, Wii DC （次世代）Hardware 時間軸20051999 ゲームの進化と人工知能 複雑な世界の 複雑なＡＩ ゲームも世界も、ＡＩの身体と内面もますます複雑になる。 単純な世界の シンプルなＡＩ （スペースインベーダー、タイトー、1978年） （アサシンクリード、ゲームロフト、2007年）
- 92. 原始の海＋光＋熱＋稲妻 http://www.yunphoto.net/jp/photobase/yp2863.html Photo by (c)Tomo.Yun http://www.yunphoto.net
- 94. 極性頭部 非極性尾部 水と仲良し 水と溶けあえない （参考）永田和宏 「生命の内と外」 （「考える人」（Vol.45））
- 95. 自己組織化
- 100. エントロピーの法則
- 109. テセウスのパラドックス 物質的構成 ＝ 循環する 物質によらず不変なもの 構造 情報
- 124. エージェント・アーキテクチャ WORLD INTELLIGENCE センサー エフェクター 認識 Knowledge Making 意志決定 Decision Making 運動 Motion Making 記憶体 Memory 情報体としての知能のカタチ 「情報の循環＝インフォメーション・フロー」 は物質の循環の情報版。 これによって知性は自己を情報的に自己組織化できる。やはり知性も散逸構造である。
- 125. レベル ナビゲーション AI メタAI キャラクター AI エージェントを動的に配置 レベル状況を監視 エージェントに指示 ゲームの流れを作る 自律的な判断 仲間同士の協調 時にチームＡＩとなる メタAI, キャラクターAIの為に レベルの認識のためのデータを準備 オブジェクト表現を管理 ナビゲーション・データの管理 パス検索 / 位置解析 Support 敵キャラクタ－ プレイヤー 頭脳として機能 情報獲得 コントロール 現代ゲームAIの仕組み http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://www.anne-box.com/
- 126. ３Ｄゲームの中のＡＩ Halo （ＨＡＬＯ、バンジー、2001年） デバッグ画面 The Illusion of Intelligence - Bungie.net Downloads http://downloads.bungie.net/presentations/gdc02_jaime_griesemer.ppt
- 131. キャラクターAIの３原則 • 何を感じ、 • 何を考え、 • どう体を動かすか？
- 134. 遅延反応系 INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス 反応を遅延させるところに、知性の生じるチャンスがある。
- 135. サブサンプション・アーキテクチャ（ロドニー・ブルックス） INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス = 自意識の構築化 Subsumpution Architecture 運動の実現のプロセス = 身体運動の生成
- 137. レベル ナビゲーション AI メタAI キャラクター AI エージェントを動的に配置 レベル状況を監視 エージェントに指示 ゲームの流れを作る 自律的な判断 仲間同士の協調 時にチームＡＩとなる メタAI, キャラクターAIの為に レベルの認識のためのデータを準備 オブジェクト表現を管理 ナビゲーション・データの管理 パス検索 / 位置解析 Support 敵キャラクタ－ プレイヤー 頭脳として機能 情報獲得 コントロール 現代ゲームAIの仕組み http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://www.anne-box.com/
- 138. パス検索とは 現在の地点から指定したポイントへの経路を、 リアルタイムで計算して導く技術。 RTS - Pathfinding A* https://www.youtube.com/watch?v=95aHGzzNCY8
- 139. Counter Strike: Path Following (デモ) The Official Counter-Strike Bot http://aigamedev.com/insider/presentation/official-counter-strike-bot/
- 141. 強化学習 （例）格闘ゲームTaoFeng におけるキャラクター学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx Microsoft Research Playing Machines: Machine Learning Applications in Computer Games http://research.microsoft.com/en-us/projects/mlgames2008/ Video Games and Artificial Intelligence http://research.microsoft.com/en-us/projects/ijcaiigames/
- 142. F.E.A.R.のプランニング シンボルによる連鎖プランニング ターゲットＡが 死んでいる ターゲットＡが 死んでいる 攻撃 武器が装填 されている 武器が装填 されている 装填する 武器を 持っている 武器を 持っている 武器を拾う 条件なし プラナー プランニング Jeff Orkins, Three States and a Plan: The AI of FEAR http://alumni.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.pdf
- 143. 計画を立てるＡＩ/計画を変更するＡＩ Jeff Orkins, Three States and a Plan: The AI of FEAR http://alumni.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.pdf
- 144. CORE Layer は、Physical Laryer 、Mission Layer のうちで、 どの認識を生成するかを決定するコマンドを投げる。 CERA-CRANIUM認識モデル Arrabales, R. Ledezma, A. and Sanchis, A. "Towards the Generation of Visual Qualia in Artificial Cognitive Architectures". (2010) http://www.conscious-robots.com/raul/papers/Arrabales_BICS2010.pdf
- 147. 2K Bot Prize FPSを用いたチューリングテスト http://aigamedev.com/open/article/conscious-bot/Movie: AI と人間のプレイヤーが混在しながら戦う。 人間と一番間違われたAIが優勝。
- 150. レベル ナビゲーション AI メタAI キャラクター AI エージェントを動的に配置 レベル状況を監視 エージェントに指示 ゲームの流れを作る 自律的な判断 仲間同士の協調 時にチームＡＩとなる メタAI, キャラクターAIの為に レベルの認識のためのデータを準備 オブジェクト表現を管理 ナビゲーション・データの管理 パス検索 / 位置解析 Support 敵キャラクタ－ プレイヤー 頭脳として機能 情報獲得 コントロール 現代ゲームAIの仕組み http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://www.anne-box.com/
- 151. メタＡＩの歴史 1980 1990 メタＡＩというのは、ゲームそのものに埋め込まれたＡＩ。 1980 1990 2000 古典的メタAI 現代のメタＡＩ キャラクターＡＩ技術の発展
- 153. （例）「ゼビウス」（ナムコ、1983） 敵出現テーブル巻き戻し 敵0 敵１ 敵2 敵3 敵4 敵5 『あと面白い機能なんですけれど、 ゼビウスには非常に簡単なAIが組み込まれています。 「プレイヤーがどれくらいの腕か」というのを判断して、 出てくる敵が強くなるんです。 強いと思った相手には強い敵が出てきて、 弱いと思った相手には弱い敵が出てきます。 そういっ たプログラムが組み込まれています。 ゲームの難易度というのは「初心者には難しくて、上級者 には簡単だ」ということが、 ひとつの難易度で(調整を)やっていくと起きてしまうので、 その辺を何 とか改善したいな、ということでそういったことを始めてみたのですけれど、 お陰で割合にあまり上 手くない人でも比較的長くプレイできる、 うまい人でも最後のほうに行くまで結構ドラマチックに楽 しめる、 そういった感じになっています。』 － 遠藤雅伸（出演）、1987、「糸井重里の電視遊戯大展覧会」『遠藤雅伸ゼビウスセミナー』フジテレビ － ゼビウス
- 155. メタＡＩ Left 4 Dead の事例 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html 今回は Left 4 Dead の事例を見てみる。
- 156. 適応型動的ペーシング [基本的発想] (1) ユーザーがリラックスしている時に、ユーザーの 緊張度が一定の敷居を超えるまで敵をぶつけ 続ける。 (2) ユーザーの緊張度が一定の緊張度を超えると 敵を引き上げる。 (3) リラックスすると敵を出現し始める（(１)へ）。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 157. メタAI(=AI Director)によるユーザーのリラックス度に応じた敵出現度 ユーザーの緊張度 実際の敵出現数 計算によって 求められた 理想的な敵出現数 Build Up …プレイヤーの緊張度が目標値を超えるまで 敵を出現させ続ける。 Sustain Peak … 緊張度のピークを3-5秒維持するために、 敵の数を維持する。 Peak Fade … 敵の数を最小限へ減少していく。 Relax … プレイヤーたちが安全な領域へ行くまで、30-45秒間、 敵の出現を最小限に維持する。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html より具体的なアルゴリズム
- 158. メタＡＩがゲームを認識する方法 キャラクター用に作成された ナビゲーションメッシュを メタＡＩがゲームの 状況を認識するために使用する。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 159. メタAIが作用を行う領域 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html メタＡＩが作用（敵の生成・ 消滅）を行う領域を、 AAS（= Active Area Set） と 言う。
- 160. メタAIが作用を行う領域 (AAS=Active Area Set) Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 161. メタAIが作用を行う領域 (AAS=Active Area Set) Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 162. 安全な領域までの道のり(Flow Distance) メタＡＩはプレイヤー群の経路を トレースし予測する。 - どこへ来るか - どこが背面になるか - どこに向かうか Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 163. プレイヤーからの可視領域 可視領域（プレイヤーから見えている 部屋）では、敵のスパウニング（発生） はできない。 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html
- 164. 敵出現領域 背後 前方 Michael Booth, "The AI Systems of Left 4 Dead," Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference at Stanford. http://www.valvesoftware.com/publications.html 前方と背後のプレイヤー群から見えてない部屋に、 モンスターを発生させる。
- 166. 目次 • 第一章 人工知能とは？ • 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか • 第三章 人工知能の発展の方向 • 第四章 ゲームAIと人工生命 • 第五章 世界と知能のつながり • 第六章 環世界と現象学と人工知能 • 第七章 サービスと人工知能 • 第八章 人工知能と哲学 • 第九章 モバイルゲームにおける人工知能 • 第十章 データ解析・学習によるオンラインゲームのサポート • 第十一章 人工知能と創造性
- 167. 世界と知能のつながり 第五章
- 171. 目次 • 第一章 人工知能とは？ • 第二章 なぜ今、人工知能技術が注目されているか • 第三章 人工知能の発展の方向 • 第四章 ゲームAIと人工生命 • 第五章 世界と知能のつながり • 第六章 環世界と現象学と人工知能 • 第七章 サービスと人工知能 • 第八章 人工知能と哲学 • 第九章 モバイルゲームにおける人工知能 • 第十章 データ解析・学習によるオンラインゲームのサポート • 第十一章 人工知能と創造性
- 172. 第六章 環世界と現象学と人工知能
- 175. デカルトからフッサールへ • 懐疑 • 自己へと還元 • エポケー • 超越的主観性へ還元 「デカルトのコギト」 （17世紀） 「フッサールの還元」 （20世紀）
- 179. デカルト/フッサール • 我、思う、ゆえに、我あり、 デカルト • 我、 世界が定立している フッサール 気に入る 気に入らない 喜ぶ 悲しい 欲求する 逃避する 希望する 恐怖する 決断する 行為する ….
- 181. ユクスキュルの生物学
- 182. ユクスキュル（1864-1944）とは？ • 1864年 エストニアに産まれる（名家） • 1884-1888年 ドルパート大学で動物学研究 • 1888-1890年 ハイデルベルグ大学で生理学研究（解剖学） 筋肉生理学者。還元主義の限界に思い至る。 • 1890-1903年 ナポリの「臨界研究所」で海棲動物研究 海棲生物の筋肉と精神機構の研究 • 1899-1900年 アフリカ（ダルエスサラーム）での海棲動物研究 熱帯産のウニ類の研究 • 1903年 結婚 （戦争で混乱。実験研究ができなくなり理論研究。理論生物学） • 1924-1940年 ハンブルグ大学付属「環境研究所」所長。 • 1940-1944年 カプリ島で隠居。没。 前野佳彦・「『カント二世』の生物環境論―ヤーコプ・フォン・ユクスキュルの今日的意義」 （前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房））
- 183. ユクスキュル（1864-1944）とは？ • 生物の生理学的な解剖を通して、生物がどのようにこ の世界の中で根付いているか、運動しているか、認識 しているか、を探究。 • 解剖的な知見を基礎に、還元主義だけでは見えない 生物の主観的な世界の成立のモデルを構築する。 • 哲学としてはカントの影響を受けながら、まったく新し い生物の捉え方「機能環」「環世界」「対世界」を提唱。 • 欧州を中心に哲学・生物学・認知科学に多大な影響 を与える。 • 日本ではなぜか紹介が遅れている。
- 190. 機能環 実行器 受容器 知覚と作用で客体を“つかんでいる“ 客体 作用器官 知覚器官 “現実”（主観世界）の構成要素 ユクスキュル/クリサート 「生物から見た世界」 （岩波文庫） 知覚世界作用世界
- 191. 機能環 効果器 受容器 知覚と作用で客体を“つかんでいる“ 客体 “現実”（主観世界）の構成要素 ユクスキュル/クリサート 「生物から見た世界」 （岩波文庫） 知覚世界活動世界 作用器官 知覚器官
- 192. 機能環 効果器 受容器 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界
- 193. 環世界のスキーム（機能環） 効果器 受容器 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 知覚微表（Merkmal） ＝ 客体から送られてくるさまざまな刺激 知覚微表担体（Merkmaltrager） ＝客体に備わる刺激を発する諸特質 活動担体（Wirkungstrager） ＝客体の捕捉領域になりうる諸特質
- 194. 環世界のスキーム（機能環） 効果器 受容器 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 受容器 ＝ 一定の刺激を受け取る ＋ 定められた刺激以外のすべての刺激を捨象する （知覚の統一性）
- 195. 機能環 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 効果器 受容器 客体 活動神経網 知覚神経網 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界
- 196. 機能環 効果器 受容器 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界機能環 ＝ 受容器→知覚神経網→活動神経網→実行来→客体 →受容器→… （閉じた環）
- 200. • 客体上の活動担体と知覚微表担体は、客体自身の「対象化さ れた機構」によって連結されている。 • このようにして、主体と客体を連結する環が閉じられる。わたし はこれを「機能環」（Funktionskreis）と呼ぶことにしたい。（p.75） ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 (原著：1921, 前野佳彦訳:2012)
- 201. 環世界のスキーム（機能環） 効果器 受容器 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界
- 205. 機能環の種類 • 捕食環（Beutekreis） • 索敵環（Feindkreis） • 生殖環（Geschlechkreis） • 媒体環（Kreis de Mediums）
- 207. 世界無限 主体と客体の相互作用の連鎖（Wirkungsketten） （p.76） 自己完結したメカニズム（p.78） ユクスキュル「動物の環境と内的世界」(原著：1921, 前野佳彦訳:2012)
- 208. • すべての動物種は、彼固有の「環境」（Umwelt）の中心を占め ている。彼は、その「環境」に対して、自律的な主体として登場 する。 • すべての動物種の「環境」は、「知覚世界」と「活動世界」に二 分することができる。この二分された世界は、動物の身体とい う「内的世界」によって、ふたたびひとつの全体へ統合されてい る。 • すべての動物種の「環境」には、当該の動物種に のみ属する事物しか存在しない。 • すべての生物を包括するような 、唯一の普遍的かつ 絶対的な空間、唯一の普遍的かつ絶対的な時間 というものは存在しない。(P.330) ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 (原著：1921,前野佳彦訳:2012)
- 209. ユクスキュル「生物から見た世界」 (原著：1933, 翻訳:2005) • 主体が知覚するものはすべてのその知覚世界になり、作用 するものはすべてその作用世界になるからである。知覚世 界と作用世界が連れだって環世界（Umwelt）という一つの完 結した全体を作りあげているのだ。（P.7） • 環世界の研究の第一の課題は、動物の環境の中の諸知覚 標識からその動物の知覚標識を探り出し、それでその動物 の環世界を組み立てることである。（P.28）
- 212. ニワトリの環世界を研究する実験 雛の足をくくって、親鳥が怒るかを見る。 （上）雛の声が聞こえないように透明ドームをする。 （下）見えないように。ついたてだけ 実験 結果 （上） 親鳥は無視。 （下） 見えないのに助けに行こうとする。 結論 ニワトリにとって、雛の姿は重要ではない。 その声によって認識しているのが、 ニワトリの環世界。 （見えていないわけではない） ユクスキュル/クリサート、 「生物から見た世界」 （岩波文庫）
- 214. 三宅の目標 • キャラクターに意識を持たせたい ＝ 自意識を持たせたい ＝ 世界を「経験」させたい ＝ キャラクターに主観的世界を持たせたい ＝ キャラクターの環世界を構築する
- 215. 人工知能と環世界
- 220. 遅延反応系 INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス 反応を遅延させるところに、知性の生じるチャンスがある。
- 221. サブサンプション・アーキテクチャ（ロドニー・ブルックス） INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス = 自意識の構築化 Subsumpution Architecture 運動の実現のプロセス = 身体運動の生成
- 223. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World Sensor Effector World Dynamics Artificial Intelligence Decision-MakingDecision-Making
- 224. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
- 225. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
- 226. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
- 234. 中枢神経網 効果器 受容器（刺激→興奮（記号）） 客体 活動神経網 知覚神経網 前野佳彦訳・ユクスキュル「動物の環境と内的世界」 （みすず書房） 知覚世界活動世界 知覚微表担体 対象化された機構 活動担体 内的世界 興奮（記号） 興奮興奮 運動形態 ＝特定の筋肉を動かす 中枢神経網 興奮という記号に置き換えられた外界からの刺激は、もはや直接、 運動神経網(motorischer Netz)に流入することはない。運動神経網は、 すべての興奮を中枢神経内に確立された新しい興奮野 （Erregungswelt）から間接的に受け取るようになる。(P.256) ユクスキュル「動物の環境と内的世界」(原著：1921, 前野佳彦訳:2012)
- 238. Physical Informa tion Abstrac t Informa tion More Abstrac t Informa tion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World Sensor Effecto r World Dynamics Artificial Intelligence Decision-MakingDecision-Making
- 239. Physical Informa tion Abstrac t Informa tion More Abstrac t Informa tion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-MakingObject image on the top layer
- 240. Physical Informa tion Abstrac t Informa tion More Abstrac t Informa tion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-MakingObject image on the top layer
- 241. Physical Informa tion Abstrac t Informa tion More Abstrac t Informa tion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-MakingObject image on the top layer
- 242. Real World
- 243. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ Image of object Image of body (=self) R RRepresentation
- 244. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ Image of object Image of body (=self) R R R R
- 245. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R R R
- 246. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R Sequence of Self Sequence of Object
- 247. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R Sequence of Self Sequence of Object “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects.
- 248. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R Sequence of Self (自己の序列) “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Vector to move Vector to enter Dude, Where's My Warthog: From Pathfindingto General Spatial Competence, D. Isla,Invited talk, ArtificialIntelligence and InteractiveDigitalEntertainment(AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 249. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Killzone 2 Multiplayer Bots Remco Straatman, Tim Verweij, Alex Champandard | Paris Game/AI Conference 2009, Paris, June 2009 http://www.guerrilla-games.com/publications.html Sequence of Self (自己の序列)
- 250. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. HandlingComplexityin the Halo2 AI, D. Isla, GDC 2005 Dude, Where's My Warthog: From Pathfindingto General Spatial Competence, D. Isla,Invited talk, ArtificialIntelligence and InteractiveDigitalEntertainment(AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html Sequence of Self (自己の序列)
- 251. サブサンプション・アーキテクチャ（ロドニー・ブルックス） INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス = 自意識の構築化 Subsumpution Architecture 運動の実現のプロセス = 身体運動の生成
- 253. F.E.A.R.のプランニング シンボルによる連鎖プランニング ターゲットＡが 死んでいる ターゲットＡが 死んでいる 攻撃 武器が装填 されている 武器が装填 されている 装填する 武器を 持っている 武器を 持っている 武器を拾う 条件なし プラナー プランニング Jeff Orkins, Three States and a Plan: The AI of FEAR http://alumni.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.pdf
- 254. 計画を立てるＡＩ/計画を変更するＡＩ Jeff Orkins, Three States and a Plan: The AI of FEAR http://alumni.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.pdf
- 255. 意思決定モデル ステート（状態）ベースAI ゴール（目標）ベースAI ルール（規則）ベースAI ビヘイビア（振る舞い）ベースAI 意思決定というものは非常に高度で複雑なプロセスです。 でも、ゲームで用いるいくつかの簡易モデルが存在します。 シミュレーションベース AI ユーティリティ（効用）ベース AI Rule-based AI State-based AI Behavior-based AI Goal-based AI Utility-based AI 「○○-based AI」とは、○○をAIを構築する基本単位として採用したＡＩということ。 タスク（仕事）ベース AI Task-based AI 意思決定 Simulation-based AI
- 256. 意思決定モデル ステート（状態）ベースAI ゴール（目標）ベースAI ルール（規則）ベースAI ビヘイビア（振る舞い）ベースAI 意思決定というものは非常に高度で複雑なプロセスです。 でも、ゲームで用いるいくつかの簡易モデルが存在します。 シミュレーションベース AI ユーティリティ（効用）ベース AI Rule-based AI State-based AI Behavior-based AI Goal-based AI Utility-based AI 「○○-based AI」とは、○○をAIを構築する基本単位として採用したＡＩということ。 タスク（仕事）ベース AI Task-based AI 意思決定 Simulation-based AI
- 258. 強化学習 （例）格闘ゲームTaoFeng におけるキャラクター学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx Microsoft Research Playing Machines: Machine Learning Applications in Computer Games http://research.microsoft.com/en-us/projects/mlgames2008/ Video Games and Artificial Intelligence http://research.microsoft.com/en-us/projects/ijcaiigames/
- 259. （例）① GA Racer遺伝的アルゴリズムによって、遠くまで到達できるレーサーを作成する。 最初はここまでしか たどり着けないけど… だんだんと遠くまで、 たどりつけるようにする。 Mat Buckland, "Building Better Genetic Algorithm", 11.4., AI Game Programming Wisdom 2 （CD-ROMにソースコードと実行ファイルがあります） 最初の世代 新世代（１００～世代後）
- 260. （例）③ムーンランディング （月着陸） ３世代 ２０世代 ３５世代 落下法則（物理法則）のもとで降下ポイントから台座に垂直に着陸する操作を見出す 最初は全く見当違い。 だんだんと近付いて来る。 Mat Buckland, Andre Lamothe, “Moon Landings Made Easy ”, chapter.6., AI techniques for game programming, Premier Press (2002) （CD-ROMにソースコードと実行ファイルがあります） 着陸地点 降下開始ポイント 降下開始ポイント 降下開始ポイント
- 261. Neural Networks in Supreme Commander 2 (GDC 2012) Michael Robbins (Gas Powered Games) http://www.gdcvault.com/play/1015406/Off-the-Beaten-Path-Non http://www.gdcvault.com/play/1015667/Off-the-Beaten-Path-Non ニューラルネットワークの応用
- 262. Neural Networks in Supreme Commander 2 (GDC 2012) Michael Robbins (Gas Powered Games) http://www.gdcvault.com/play/1015406/Off-the-Beaten-Path-Non http://www.gdcvault.com/play/1015667/Off-the-Beaten-Path-Non ニューラルネットワークの応用
- 263. Neural Networks in Supreme Commander 2 (GDC 2012) Michael Robbins (Gas Powered Games) http://www.gdcvault.com/play/1015406/Off-the-Beaten-Path-Non http://www.gdcvault.com/play/1015667/Off-the-Beaten-Path-Non ニューラルネットワークの応用
- 264. Neural Networks in Supreme Commander 2 (GDC 2012) Michael Robbins (Gas Powered Games) http://www.gdcvault.com/play/1015406/Off-the-Beaten-Path-Non http://www.gdcvault.com/play/1015667/Off-the-Beaten-Path-Non ニューラルネットワークの応用