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インタラクティブ・ゲーム制作 ＜プログラミングコース＞
第10回 AI設計入門 (最終課題アナウンス)
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先週は本当にごめんなさい ご覧の有様です 私が身体を張って皆さんに伝えたいのは次の2つ カルシウムは大事 焦るとあんまりいいことない
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授業の再リスケジュール 海外出張キャンセル Kinectを来週に ラスト2回前は、 AIにも使えそうな ところを中心に 最終回で対決
海外でこの足はね… なので当初の予定通り Kinectを来週に ラスト2回前は、 AIにも使えそうな ところを中心に 最終回で対決 AI設計入門 Kinect体験 Boostと数学 オセロAI対決
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今日の内容 AIの作り方を考えていく コーディングよりも考え方メイン 雑魚AIを試しに作ってみる
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今回のプロジェクトの変更点 決着が付くようになっている 盤面の状況そのものを表すデータを BoardInfoクラスに分離
それに伴いいくつか関数追加 先々週ライブコーディングした内容の反映 盤面の状況そのものを表すデータを BoardInfoクラスに分離 AI実装を見越しての変更
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まずは考え方から AI設計入門
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AI(人工知能) 本当はゲームの思考ルーチン程度を 人工知能呼ばわりすると怒られる
確率によって適当な選択をするもの 選択肢に対するリスクやリターンを考えて、 選択をするもの
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そもそも選択肢とは トランプや将棋のような思考AI アクションゲームなどの場合 手番単位で進行していくので分かりやすい
完全情報ゲームに分類される もっと言うと二人零和有限確定完全情報ゲーム アクションゲームなどの場合 フレーム単位での選択肢はキー操作 だがキー操作単位で行動制御すると不審な挙動に 戦術・戦略レベルでの状態によって管理
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まずは選択肢を列挙しよう これをしないと打てないところに 打とうとするクソAIになってしまう まずは実装
幸い、前回の時点でBoard::isPuttable()という関数は作ったので、これを利用したい まずは実装
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まずは初級編 今の状態だけで判断する
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選択肢が列挙できたので… とりあえず最初の選択肢を選ぶ 適当に選ぶ 端っこが取れそうなら取りたい 思考放棄型その1 思考放棄型その2
だが、何となく人間味は出る そして超級に通じる方法だったりする 端っこが取れそうなら取りたい 多少強くなる、かもしれない
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乱数の使い方 srand()で種を初期化 rand()が0～RAND_MAXの値を返す もっといい乱数が必要な場合
その時点での時刻を使うのが一般的 srand((unsigned int)time(NULL)); rand()が0～RAND_MAXの値を返す 実数にキャストして0.0～1.0の値にする もしくは%演算子で好みの範囲の値にする ただし、バラツキが出るようになるので注意 もっといい乱数が必要な場合 メルセンヌ・ツイスター法などを利用
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中級～上級といったところ 先読みして判断する
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実際に置いたらどうなるか 考えて手を決める
一番たくさんひっくり返せる手 目先の欲を追う型 次の自分の番で選択肢が一番多くなる手 オセロのセオリーにのっとる型 特に2.では「相手の手を推測する」というロジックが必要になるので、 これをどうしようか？
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ミニマックス法 (ネガマックス法とも) 取り得る選択肢に評価点を付けて、 自分に有利、相手に不利になるような 選択肢を選ぶ
評価基準は、個数か、置ける場所数か、 あるいはその複合かで好きに選ぶ これなら数手先まで深読みが可能
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超級 賢くはないが、腕尽くで
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モンテカルロ法 乱数でシミュレーションを進める総称 オセロの場合 ある手を打つ その後勝負が付くまでお互いランダムに打つ
これを数百回～数千回繰り返し、手ごとに 勝率を出す 一番勝率の高い手を採用する
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最終回にむけて ルール確認
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ルール(1) 来週月曜に対決用プロジェクトを公開 AIBaseクラスを継承し、 自分のアルゴリズムを実装
それ以外のファイルには手を加えては いけない getHand()で渡されてくる情報以外は 参照禁止 1手の計算に使える時間は30秒まで 私のMBAでの経過時間基準
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ルール(2) 難易度は4段階用意 提出期限は7/23(火)23:59まで 自分に合った難易度で挑戦してね！
Sチャレンジができるのは最高難易度 漏れなくライブで実況します 提出期限は7/23(火)23:59まで 組み込みチェックなどが必要なので、 それ以降は受け付けません
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To be continued…
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