[2O5-GS-5] エージェント：ゲームAI

[2O5-GS-5-01] キャラクターAIの成長と学習のアーキテクチャ

〇BOEDA GAUTIER¹、三宅 陽一郎¹、坂田 新平¹、MARTINS GUSTAVO¹ (1. 株式会社スクウェア・エニックス)

キーワード：ゴール指向、ユーティリティベース意思決定、スマートオブジェクト、知識継承システム

本論文では、プレイに沿ったより柔軟なキャラクタの成長を実現するアーキテクチャを提案する。エージェントは、プレイヤーとの関わり方によって異なる成長が可能なだけでなく、成長と心理状態に基づいて自律して行動し、欲求を満たすための行動やゴールへの到達を目指す。このアーキテクチャは、効用ベースのゴールマネージャとプランナに基づく意思決定システムを含んでいる。エージェントは達成すべきゴールを選択する際に、それぞれのゴールに対して計算された関心度に基づいて選択を行うため、このアーキテクチャは柔軟性をもたらす。プランナは、ゴールを達成するための一連の行動を見つけるためのツールとして用いられ、ゴールとアクションを分離することにより、エージェントの行動計画にエージェントの心理状態や知識、周囲の環境が影響を与えることができる。また、学習により、エージェントは経験からオブジェクトの使い方を学ぶだけでなく、新たに出会ったオブジェクトに対しても、過去との類似性に基づいて学習した知識を活かすことができる。これらの技術を一つのアーキテクチャに統合することで、キャラクタの成長をさらに後押しすることができたと考えている。