予測と深層学習による特定プレイヤの模倣手法

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2021-11-06
• タイトル: 予測と深層学習による特定プレイヤの模倣手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Method of imitate a video game player using deep learning and prediction
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 模倣学習
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: BC
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: GAN
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 日本工業大学
• 著者所属: 日本工業大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nippon Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nippon Institute of Technology
• 著者名: 青木, 雄亮; 田村, 仁
• 著者名(英): YUSUKE, AOKI; HITOSHI, TAMURA
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: コンピュータゲームにおいて，人間の対戦相手としての自動プレイヤはゲーム AI の歴史の最初期から存在し，以降，人工知能分野の研究テーマとして継続的に行われている．その目的の1 つとして，人間にとって適正なレベルのAI を開発するというものがある．また，個性的な AI を生み出す目的で，ある個人の個性を学習によって得るという研究も行われている． 人工知能を用いて人間の行動を模倣することを目標とした研究は様々な分野に見られる． 本研究では，人工知能の研究を行う非営利企業 OpenAI から提供されている強化学習用プラットフォーム OpenAI Gymを用いて，ゲーム AI の学習を行う．具体的には，個人のプレイ特徴を模倣するゲーム AI を，ゲームの局面の予測を組み合わせて作成することを目標にする．このゲーム AI の研究によって，近年注目されている e スポーツ等に活用できることが考えられる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In computer games, automatic players as human opponents have existed since the beginning of the history of game AI, and have been an ongoing research theme in the field of artificial intelligence since then. One of the goals is to develop an AI that is appropriate for humans. In addition, research is being conducted to obtain the personality of an individual by learning, with the aim of creating a unique AI. Research aimed at imitating human behavior using artificial intelligence can be found in a variety of fields. In this research, we use OpenAI Gym, a reinforcement learning platform provided by OpenAI to train game AI. Specifically, our goal is to create a game AI that can imitate the playing characteristics of an individual, combined with the prediction of game aspects. Our research on game AI can be applied to e-sports.
• 書誌情報: ゲームプログラミングワークショップ2021論文集; 巻 2021, p. 102-105, 発行日 2021-11-06
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会