[1I5-OS-31b] デジタルゲームの人工知能

[1I5-OS-31b-03] シミュレーション空間上の場面評価への機械学習手法適用に関する検討

〇小林 篤史¹ (1. 第一工科大学)

キーワード：シミュレーション、マルチエージェント、深層学習

近年様々なデジタルゲームにおいて、人間あるいはそれ以上の性能を有する人工知能手法が登場している。このような手法としては画像認識、時系列処理あるいは自然言語処理等で利用されて成果を得ている深層学習がある。特にその中でもゲーム分野では, 深層強化学習が成果を得ている. しかし, 深層強化学習は人間が不適切と判断する結果を出力してしまったり, 思考プロセスの解釈が困難な場合がある. 他方, 言語モデルをデジタルゲーム分野に適用して成果を得ている事例がある. そのようなことから言語モデルを利用することで, 高性能化を図りかつ解釈性を増すことができると考えられる. そこで本研究ではシミュレーション空間上に登場するモデルへ、汎用的に適用可能な機械学習モデルの実現を目標とする. 本報告では、初期評価として言語モデルのような時系列処理が可能な手法を利用した機械学習モデルを提案して, エージェントへ適用することを目指す。