M2の張です。 人工知能の発展とともに、ゲームのAIに関する研究が盛んに行われている。AIを実現する方法には、アルゴリズムによる探索手法、人間の知識を陽に利用するルールベースを用いるものやニューラルネットワークを学習させることにより実現されたAI等がある。ルールベースのAIは複雑な状況に適応しづらく、現在は複雑なタスクをこなすために、ニューラルネットワークにより実現されるAIが成果を収めれいる。
自己紹介
M2の張です。大体こんな感じの属性です。
- プログラミング
- 就職のためにアルゴリズムをやっている
- python3+vim+tmux
- CLIアプリが好きで、GUIアプリにはピンとこない
- 極端な人
- 都合のいいときだけに「XX主義者」を名乗るのが大嫌い
- 無宗教主義者だけど、宗教の歴史や考え方に興味を持つ
- ↑と言いつつvim信者、vim教って宗教じゃないよね^_^
- 趣味
- カクテル、キャンプ、お菓子作り、アニメ、プレステゲーム、
- 趣味であると言ってもよくやるとは限らない。。。これのせいで話題のズレも半端ない
卒業研究テーマ(B4)
昔はゲームが大好きでゲームAIを作りたかったので、色々調べていた。卒論時点でRTSゲームのAIがまだいい性能を出していないため、これをメインテーマにAIを作ろうとしていた。
即時戦略ゲームにおけるAI学習プラットフォームの構築とAIの実装
人工知能の発展とともに、ゲームのAIに関する研究が盛んに行われている。AIを実現する方法には、アルゴリズムによる探索手法、人間の知識を陽に利用するルールベースを用いるものやニューラルネットワークを学習させることにより実現されたAI等がある。ルールベースのAIは複雑な状況に適応しづらく、現在は複雑なタスクをこなすために、ニューラルネットワークにより実現されるAIが成果を収めれいる。
中でも代表的と言えるのはAlphaZeroで実現された囲碁のAIや、強化学習で実現されたAtariゲームをプレイできるAIなどがげられる。即時戦略ゲームに関するAIの研究は、市販ゲームであるStarCraftを対象にしたコンペティションが開催されている。2019年になって、AlphaStarにより人間のプレイヤーに勝利した。本研究ではRTSの中でもスマートフォンで手軽に楽しめる、戦略戦術に焦点を当てたゲームであるClash Royaleについて、AI構築を試みた。
今後の研究
RTSゲームの攻略は難しいとされていて課題として研究したかったが、2019年にGoogleがStarCraft2で人間のトッププレイヤーを圧勝するAIを作り上げたので、もとの目標がなくなった。
これからは「効率よく強化学習を行う」方法を模索していく予定だ。