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エージェント・アーキテクチャー

概要

 エージェント・アーキテクチャーは、世界と知能の結びつきを定式化する技術を指す。まず、知能と世界をそれぞれ独立したものとして捉え、知能と世界のあいだに「情報を取得するためのセンサー」と「世界に影響を与えるエフェクター」を置く。人間を含む生物の場合、身体がセンサーでありエフェクターとなる。

 しかしながら、ゲームAIに限らず現段階におけるすべてのAIは、人間のように環境から知識を獲得することはできない。ゲームAIはゲーム内の世界とキャラクターをつなぐため、まず世界からセンサーで情報を取得し、つぎにセンサーから得た情報をもとに知能を蓄積しながら意志決定をする。そしてエフェクターによって世界に意志を還元するという循環構造になっている。ゲームにおいてキャラクターAI自律型AIとして機能する基本的な構造は、このようなエージェント・アーキテクチャーによって成り立っている。

 ソフトウェア設計としては、「センサー」、「認識」、「意思決定」、「運動生成」、「エフェクター」、「記憶」、「身体」は、モジュール化され、いつでも交換可能なように作ることになる。意思決定モジュールは、意思決定アルゴリズムを持つ。そして記憶モジュールは、ブラックボード・アーキテクチャを持つ。

※エージェントアーキテクチャの見取り図(三宅陽一郎・作)

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歴史

 エージェント・アーキテクチャーは、1980年代に学術的な人工知能研究の中で発展した。2000年ごろ、ビデオゲームにパス検索が導入されたことで、キャラクターAIみずからが環境を認識できるようになった。それに伴い『Halo』のような欧米のFPSを中心に、エージェント・アーキテクチャーに基づくゲームAIが積極的に開発・実装されるようになった。

関連項目

自律型AI
キャラクターAI
環境認識

参考文献

AI wiki 記事一覧

はじめに

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