WEKO3
アイテム
音楽ゲームのプレイヤAIにおける人間らしく振る舞う強化学習手法の提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/209863
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2098634515addc-1a3f-454d-a947-ca32e08824d2
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-GI21045014.pdf (2.8 MB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-02-26 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 音楽ゲームのプレイヤAIにおける人間らしく振る舞う強化学習手法の提案 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Proposal of reinforcement learning method that behaves like a human being in music game player AI | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 強いAIプレイヤ2 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 松江工業高等専門学校 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 松江工業高等専門学校 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| National Institute of Technology, Matsue College | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| National Institute of Technology, Matsue College | ||||||||||
| 著者名 |
坂本, 洸
× 坂本, 洸
× 橋本, 剛
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 現在，ゲームAIは多くのゲームジャンルで人間の強さを超えており，近年は人間らしいゲームAIの研究が注目されている．しかし，音楽ゲームのようなアクションに対する評価や最高スコアまでの過程が明確なゲームはあまり題材として扱われていない．本研究では，音楽ゲームを題材に人間らしい振る舞いを行うゲームAIを作成することを目標とする．強化学習に生物学的制約を導入することによって，人間らしい失敗を表現し，振る舞いやスコアの変化を検証した．主観評価実験の結果，生物学的制約を導入したAIの一部は実際の人間よりも人間らしいと評価され，極端な失敗を増加させることよりも，動きの微妙なズレを再現することは人間らしく評価されることがわかった． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Recent game AI has exceeded the strength of human beings in many game genres, and in recent years, study on human-like game AI has attracted attention. However, human-like game AI with a clear process for getting the perfect score, like music games, has not yet been studied. The purpose of this study is to create an AI that behaves like a human in a music game. Reinforcement learning expresses human-like mistakes by imposing biological constraints. As a result of subsequent subjective evaluation experiments, AI with some biological constraints was evaluated as more human-like than human, and AI with small mistakes was evaluated as more human than AI with large mistakes. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11362144 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告ゲーム情報学（GI） 巻 2021-GI-45, 号 14, p. 1-7, 発行日 2021-02-26 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8736 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
