SAND STORM

朝ぼらけ

2012年7月11日

News and Study (June~ 2012AD)

Filed under: 未分類 — Tags: — sajin @ 15:42

◇Gameのruleを自動的に学ぶAIを研究者が発表

A Parisian researcher has created a computer system that can learn the rules of games by watching you play — and then beat you at it.

Parisの研究者が人間のplayを観察することでgameのruleを学び、それを用いて人間の対戦相手になるAIを創りだした。

Łukasz Kaiser, a cross-disciplinary researcher at the Paris Diderot University who has a love for logic, games, and computer algorithms, has created software that uses computer vision to learn the rules of five board games: Breakthrough, Connect 4, Gomoku, Tic-tac-toe, and Pawn Whopping [does anyone know what this game is?]. Kaiser records videos of winning games, losing games, and illegal moves — and then feeds them into the system.

Łukasz Kaiserという論理・game・computer algorithmsという複数の分野にまたがる研究を行うParis Diderot大学の研究者が5つのboard game(Breakthrough, Connect 4, 五目並べ, Tic-tac-toe(○×),Pawn Whopping)でgameのruleを画像情報から学習するsoftwareを創りだした。Kaiserは勝った時、負けた時、rule違反それぞれの動画を撮影しそれをsystemに与えている。

From these videos, the software strips out superfluous features, such as human hands, and focuses on the position of the games’ tokens (all five games are grid-based). From these positions (winning positions, losing positions, and illegal positions), the software works out the rules of the game. These rules are expressed as logical formulae, such as ∃x1Q(x1) ∧ ∃x0(C(x1,x0) ∧ x0 = e1). It only takes around 60 seconds for the video to be processed, and then a few more minutes to work out the rules — on an old-school Core 2 Duo laptop.

softwareはこれらの動画から人間の手など不要な情報を取り除き、gameの駒の動きに集中して勝ちにつながる位置、負けに繋がる位置、rule違反の位置の3つの情報からgameのruleを見出している。Core 2 Duoという旧世代のlaptopでも、映像処理に60秒、rule生成は数分程度で済む。

Both the computer vision/video recognition portion of the software (written in C++) and the rule-learning algorithm (written in OCaml) are integrated into Toss, an open-source games playing program. This means that Kaiser could actually test the algorithmically-generated rules against hand-written rules — and indeed, he found that his system created identical rules (and yes, it’s almost impossible to beat the computer at Tic-tac-toe or Connect 4).

これらをopen sourceのAI player Tossに組み込み、既に実際に人間の相手としてplayしている。

In short, Kaiser’s software learnt the exact rules of a game from scratch, with a minimum of external input. There’s no getting around the fact that all five of these games are very simple, though, with only a couple of very basic rules. Moving forward, Kaiser wants to improve the rule-learning algorithm so that it can pick up complex games like Chess. Maybe Kaiser should team up with MIT, who last year taught an AI to read the Civilization user manual so that it could develop an optimal winning strategy.

Kaiserは最低限の入力で正確なruleを学習させているが、まだごく単純なgameにとどまっている。もちろん、これからChessなどさらに複雑なgameのAI生成に取り組んでいく予定で、おそらくMITと協力していくことになるだろう。MITは先年AIにSid Meier’s Civilizationのmanualを読ませてplayさせることに成功しているがこれは単にmanual通りplayできるだけで勝つことを目指していない。しかしこれがKaiserの学習能力と組み合わされば当然manualからAI playerを生成し、学習からplayする方法と勝つ方法の両方を見出す強力なAIが生成されることになる。

A computer that learns the rules of a game by watching you play | ExtremeTech

最近日本で将棋のprofessional棋士にAIが勝利したという話題があったが、computerが進化して、既存の職人芸だけに依存しない大量の棋譜から最適解を導き出す力技で人間に勝利するAIの生成が可能になっている。

そしてこれはgameのruleそのものを規則的な動きから導き出してAIを生成するというもの。あくまでもgridで仕切られた正方形の盤上で行われる表面上観察できる程度の単純なgameにとどまるが、記事にある通りmanualからのAI playerの生成など将来的にもっと進化してこれまで対人でしかplayできなかったboard gameやboardのwargameがどこかで生成されたAI相手にplayできるとしたらこんな素晴らしいことはない。

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2012年7月6日

Killing Floor – play log vol.1

Filed under: 未分類 — Tags: — sajin @ 02:23

◇難易度

このgameはFPSをplayできる程度の腕の人間がわいわいがやがややる程度の難度(Hardまで)と、知識と腕の両方を鍛え続けてより高位のplayを目指すplayer向けの難度(Suicidal以上だが、Hell on Earthのみでいい)に明確に分けるべきだったが、前者向けのなんとなくやるだけで詰めを行なわないplayer群を相手に武器を入れてgame全体が壊れてしまった。とりあえずやる価値がなくなったし、調整もあまり期待できなさそうだからやめることにする。望み薄だが数ヶ月後に変化を見てそれで終わりだろう。

◇Summer updateでのIJC weapon pack official化でgameが完全noob向けに

Summer Sideshow Eventに伴うupdateでmodとして使われていたIJC weapon packがofficialとして最初から存在するものになった。そもそもIJCは出来の良くないmodでしかなく、元から存在していたものと全く整合がとれていない。

MK23 (2) – 拳銃。元は安くて威力が低いというものだったが、off perkでもbloat headshot x1でkill。

FN-FAL ACOG (6) SCARと威力、弾倉などすべて同じ。発射速度のみ僅かに早い。SCARと完全に被っており不要の極み。

M7A3 Medic Gun-(6)  やたらHALO臭い見た目の銃。MP7の様に高速連射はできず、fullautoでも単発撃ちのような射撃になる。銃としての魅力はまるでない。

HSG1-shotgun (6) 一弾倉十二発。combat shotgunの様に早い連射はできない。alternateで散布界を変更できる。見た目はとてもダサい。

M99 (13) – HoEでScrake headshot一発、Fleshpound headshot二発で殺せる。これのおかげでHoEですらヌルいただの射的gameと化した。

全体にHALO臭い蛍光色が見るに堪えない。要らない武器の追加ばかりで、Firebugなどには何の追加もなし。このupdateはこれまでで一番の改悪になるだろう。M99はCrossbowの上位として位置する以上、威力を落とすのは難しいので改善も望めない。

また新mapのHellrideは以前からあったものを手直ししたもので見た目はそこそこおもしろいが、spawn pointの置き方(ほとんどの場所で天井から降ってくる)が雑で、構造としても面白味が無い。

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2012年7月2日

Imperialism 1 – 内政・外交の基本

Filed under: 未分類 — Tags: , — sajin @ 09:19

普通は戦争と外交の結びつきが強いものだが、Imperialismでは貿易と外交の結びつきの方が遥かに強い。
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