igda日本 gdc2016報告会　「人工知能の行方...

IGDA日本 SIG-AI 代表

三宅陽一郎 @miyayou

https://www.facebook.com/youichiro.miyake [email protected]

4月2日（土） GDC 2016 報告会

人工知能の行方－ゲームエンジンとＶＲの間で－

https://www.facebook.com/youichiro.miyake

https://www.facebook.com/youichiro.miyake

本日のご報告 • 第一部大型ＡＩ事例集 - THE DIVISION AI - DRAGON AGE : INQUISITION AI - FALLOUT 4 LEVEL DESIGN - TOTAL WAR: WARHAMMER AI - ASSASSIN’S CREED SYNDICATE : Vehicle - THE WITCHER 3 会話 - FOR HONOR : MOTION GRAPH • 第二部データ解析 - HALO5 - UBI ENGINE - INSOMNIAC • 第三部 VR • 第四部その他テクニック - RAINWORLD におけるアニメーションの作り方 - EVE ONLINE 音楽自動生成 - Tomb Raider のパーカッションの自動生成 - 音楽ドリブンなゲームの作り方 - 四足方向動物のナビゲーション - 四足動物のアニメーションの作り方 - Eidos-Montreal の Narrative-Driven Experiences の作り方（ツール解析） - キャラクターにシンパシーを抱かせる方法 - Meta planning - Narrative mapping - CITY ENGINE - VR 対応 - FORTNITE – Tactical Point System

AI GUILD PARTY （毎年、初日前の日曜日にやってます）

• AI Programmers Guild

• http://www.gameai.com/

https://www.facebook.com/neil.kirby.507?fref=ts

http://www.gameai.com/





三宅部屋のみ（毎日）

• 今回は総勢１３０名。

GDC AWARD で上映された岩田聡さん追悼ムービー。この後、会場はオール・スタンディングの拍手でした。ＧＤＣ公式 youtube https://www.youtube.com/watch?v=9YG9INjO91Y これは岩田さんが『バルーンファイト』のメインプログラマだったことを、基調としているのですね。

https://www.youtube.com/watch?v=9YG9INjO91Y



GDC BOOK STORE REPORT

なぜか日本のイラスト本が大流行。完売。

＝マニアっぽいものほど良い。

日本のイラストレーションンの本がたくさん置かれていた。大人気。

次の二つは他の方と以下の記事があるので省略します。

（記事になっていないものをお届け）

• The Witcher3 の会話システム

（RED ENGINE） http://game.watch.impress.co.jp/docs/news/20160320_749169.html

• FOR HONOR のアニメーションシステム

（AnvilNext 2.0 game engine） http://game.watch.impress.co.jp/docs/news/20160319_749136.html

http://game.watch.impress.co.jp/docs/news/20160320_749169.html




昨年のGDC2015を思い出しましょう

AI/プロシージャル技術はゲームエンジンや基礎システムに

現代のゲームエンジン群 • EA Frostbite • Ubi Dunia Engine/ ArtFramework • Naughty Dog Engine • RED Engine (CDProjekt) • Unity Framework • Unreal Engine 4

- 学習や自然言語処理の応用を期待 → 殆どない - これまで技術がゲームエンジンや基礎システムにきちんと入る

2015年のGDCのAIの特徴

応用事例 • Tomb Raider (GOAP) • Watch Dogs • Assassin’s Creed Unity • Sunset Overdrive • FARCRY4 • Eldritch

GDC 2015 AI ＋エンジン事例 • アサシンズクリード・ユニティのオンラインにおけるAI

• Naughty Dog Engine

• FARCRY4 のプロシージャル技術

• DUNIA ENGINE のパイプライン

• ENDRICH のプロシージャル技術

• JPS高速化アルゴリズム

• Guild War の Utility システム

• Watch Dogs のキャラクター制御

• Unreal Engine 4 KITE におけるAI

• Tomb Raider の Goal-Oriented Action Planning (GOAP)

GDC 2015 AI ＋エンジン事例 • アサシンズクリード・ユニティのオンラインにおけるAI

• Naughty Dog Engine

• FARCRY4 のプロシージャル技術

• DUNIA ENGINE のパイプライン

• ENDRICH のプロシージャル技術

• JPS高速化アルゴリズム

• Guild War の Utility システム

• Watch Dogs のキャラクター制御

• Unreal Engine 4 KITE におけるAI

• Tomb Raider の Goal-Oriented Action Planning (GOAP)

本講演で取り上げるテーマ

ゲームエンジンが熱かった。

しかし、今年は企業オリジナルのゲームエンジンのセッションはほとんどない。

The DIVISION (snow drop engine)

名前だけ出して解説終了。ゲームの解説がメイン。

Dragon Age : Inquisition (frostbite engine)

名前だけ出して解説終了。ゲームの解説がメイン。

GDCにおけるゲームエンジン一覧タイトルゲームエンジン名会社

THE DIVISION snow drop engine ubi (massive)

Assassin’s creed: syndicate AnvilNext 2.0 game engine ubi (montreal)

For Honor AnvilNext 2.0 game engine ubi (montreal)

Rise of Tomb Raider Foundation engine Crystal Dynamics

The Witcher 3 RED ENGINE CD PROJEKT

Dragon Age : Inquisition frostbite engine EA DICE

ゲームエンジン名会社

Lumberyard Amazon

Stingray Autodesk

ゲームエンジン名

Unreal Engine 4 EPIC GAMES

Unity 3D UNITY

CryEngine Crytek

Orochi 4 Silicon studio

商業ゲームエンジン

新世代ゲームエンジン

各エンジンのサイト

• EA Frostbite Engine http://www.frostbite.com/topics/publications/ • Unreal Engine 4 https://www.unrealengine.com/ja/blog/gdc-2016-a-glimpse-at-the-real-time-future

• Ubi gdc blog http://blog.ubi.com/ubisoft-gdc-2016/ • Autodesk GDC http://area.autodesk.com/gdc2016 • Unity GDC https://unity3d.com/jp/events/gdc-2016

http://www.frostbite.com/topics/publications/



https://www.unrealengine.com/ja/blog/gdc-2016-a-glimpse-at-the-real-time-future


















http://blog.ubi.com/ubisoft-gdc-2016/







http://area.autodesk.com/gdc2016

http://area.autodesk.com/gdc2016

https://unity3d.com/jp/events/gdc-2016





セッション全体の動向①

• 今年は企業のオリジナルエンジンの話はほとんどない。

• エンジンの上にどのようなタイトルをつくっているか、が話題のメイン。

• 市販のエンジンは堅実に成長（めざましい）。

• Lumberyard は新世代エンジン。開発の意図

が全くこれまでと違う。バックエンドを使わせるためのゲームエンジン。Expo などで出展。

今年は ubi のセッションがとても充実していた。質が高い。

セッション全体の動向②

THE DIVISION

The Division’s AI

snow drop engine を使用。

The Division’s AI

周囲検出システムとコンバットシステム

The Division’s AI

意思決定の序列。

The Division’s AI

隠れるポイントはあらかじめあり、それを評価します。

The Division’s AI

隠れるポイントは高さ、深さ、コーナーかそうでないか、という属性があります。

The Division’s AI

調査フェーズ

ＮＰＣは最後に見たプレイヤーの位置を覚えている。

The Division’s AI

The Division’s AI

周囲の状況から脅威を計算する

The Division’s AI

ＡＩをレベルから制御するスクリプト

ＡＩをレベルから制御するスクリプト：具体的な命令

The Division’s AI

ＡＩをレベルから制御するスクリプト：具体的な命令

The Division’s AI

レベルからの命令：ＮＰＣへの命令

そのポイントへ行け

エージェントへ行け

カバーを取れ

エージェントを追尾せよ

ポジションを狙え

ポジションを撃て

スキルをつかえ

The Division’s AI

視覚のシミュレーション＝コーンで行う

Behavior Tree… でも右から左に読みます。

The Division’s AI

ビヘイビアベース意思決定ビヘイビアツリー入門

Behavior-based decision making

root

バトル

撤退

休憩

攻撃

隠れる

逃走する

足止めする

立ち止まる

回復する

トラップ

眠る

回復薬を飲む

弓を放つ

剣を振る

森に潜む

穴を掘る

建物に隠れる

攻撃魔法

氷系

風系プライオリティ

プライオリティ

シークエンス

シークエンス

ランダム

プライオリティランダム


ランダム

ビヘイビア（末端ノード）

層

層

選択ルール

選択ルール

root

バトル

撤退

休憩

攻撃

隠れる

逃走する

足止めする

立ち止まる

回復する

トラップ

眠る

回復薬を飲む

弓を放つ

剣を振る

森に潜む

穴を掘る

建物に隠れる

攻撃魔法

氷系



シークエンス

シークエンス

ランダム



ランダム


層

層

選択ルール

選択ルール

この層の中で実行可能なうち、最も優先度の高いノードを実行する

root

バトル

撤退

休憩

攻撃

隠れる

逃走する

足止めする

立ち止まる

回復する

トラップ

眠る

回復薬を飲む

弓を放つ

剣を振る

森に潜む

穴を掘る

建物に隠れる

攻撃魔法

氷系



シークエンス

シークエンス

ランダム



ランダム


層

層

選択ルール

選択ルール

root

バトル

撤退

休憩

攻撃

隠れる

逃走する

足止めする

立ち止まる

回復する

トラップ

眠る

回復薬を飲む

弓を放つ

剣を振る

森に潜む

穴を掘る

建物に隠れる

攻撃魔法

氷系



シークエンス

シークエンス

ランダム



ランダム


層

層

選択ルール

選択ルール

この層の中で実行可能なノードを順番に実行する。

root

バトル

撤退

休憩

攻撃

隠れる

逃走する

足止めする

立ち止まる

回復する

トラップ

眠る

回復薬を飲む

弓を放つ

剣を振る

森に潜む

穴を掘る

建物に隠れる

攻撃魔法

氷系



シークエンス

シークエンス

ランダム



ランダム


層

層

選択ルール

選択ルール

root

バトル

撤退

休憩

攻撃

隠れる

逃走する

足止めする

立ち止まる

回復する

トラップ

眠る

回復薬を飲む

弓を放つ

剣を振る

森に潜む

穴を掘る

建物に隠れる

攻撃魔法

氷系



シークエンス

シークエンス

ランダム



ランダム


層

層

選択ルール

選択ルール

この層の中で実行可能なノードをランダムに一つ実行する。

root

バトル

撤退

休憩

攻撃

隠れる

逃走する

足止めする

立ち止まる

回復する

トラップ

眠る

回復薬を飲む

弓を放つ

剣を振る

森に潜む

穴を掘る

建物に隠れる

攻撃魔法

氷系



シークエンス

シークエンス

ランダム



ランダム


層

層

選択ルール

選択ルール

Behavior Tree… でも右から左に読みます。

The Division’s AI

Visual Scripting。ノードグラフを書きます。デザイナーがエンジニアの助けなしに書きます。

The Division’s AI

初期の開発は、十分ではなかった。

The Division’s AI

最終的には、こんな形に落ち着きました。共有ノード、一部のノードグラフをテンプレート化して再利用。

Behavior Tree。マルチレイヤー構造。

The Division’s AI

テストステージ（サンドボックス）

デバッグ画面。リアルタイムのデバッグできる。

The Division’s AI

この点が一つのノードを経たことを示す。巻き戻し可能。

The Division’s AI

The Division’s Eye Tracking


アイトラッキングにはいろんな使い方がある。

目でトラッキング。見ている方向に走る。見ている領域のカバーをハイライト。



見ている領域をパン（拡大）する。

見ているターゲットを自動的に中心に合わす。自然なターゲッティングになる。



見ている領域の利用可能な隠れる場所が、ハイライトされる。

DRAGON AGE’S INQUISITION AI

Frostbite Engine と NavPower

Dragon Age Inquisition AI

ロジックツリー、ビジュアルノードエディター、条件評価式。


仲間ＡＩはほぼこのパターンで動く。ターゲット、能力選択、移動、実行。


ツール画面。移動のためのビヘイビアは


ビヘイビアを指定する


オープンワールドでＡＩを制限する仕組み。この領域から出ない。前回からの反省。


恐怖ゾーンは近づかないようにするゾーン


戦闘開始の条件は、厳しく制限。パーティの、AIたちがあまりにアグレッシブにならないように。条件を満たす時だけ戦闘開始。＝プレイヤーが主導権を握るようにしたい。


たくさんの特技がある。フィルタリングによる行動選択を行う。どのようにフィルタリングするかが問題なのだ。


２段階の評価の仕組み。各オブションごとに評価式。


評価の仕組みも、プランナーがノードグラフで組むことができる。


相対的なスコアリング。反射＞サポート＞攻撃＞基本＞受け身な移動、の順番にスコアが高くなるようにする。


う

実行＝ビヘイビア・ツリー


シークエンスノードセレクターノード

お

例えば特技のスコアリング結果。スコアと対象。


行動＝ビヘイビアツリー


実行＝ビヘイビア・ツリー


タスクーノード

タスクーノード＝能力発動せよ

移動ノード＝その場所へ行け

Behavior Decision System = 能力を追加・削除できる。スコアリングは順番が変動することを意味する。既存の機能のライブブラリを活用する。


４つの移動方式をスコアリングすることで優先度をつける。


プライオリティノード

レべルからの直接的なコマンド（メタＡＩ、演出）


レベルからの直接的なコマンド（メタＡＩ、演出）


ログ（というかこれでデバッグするのか？）


ゲーム開発者生涯賞は、ベセダゲームズのプロデューサー Todd Howard さんです。

FALLOUT 4 MODULAR LEVE DESIGN

• SLIDE へ

• http://www.slideshare.net/JoelBurgess/gdc-2016-modular-level-design-of-fallout-4

http://www.slideshare.net/JoelBurgess/gdc-2016-modular-level-design-of-fallout-4
















TOTAL WAR: WARHAMMER


城攻めのＡＩ


さまざまなタクティクスがある。


バトルＡＩのアーキテクチャ


階層的アーキテクチャ


ロジック構造（レベルデザイン）


リージョンマップ


影響グラフ（影響マップ）


フラグを取るか、壁を越えるか、二つを並行に行う。


城の領域を認識します。


陣営の場所は緑色です。


直線を伸ばして接点を取ります。


接点の属性（高さとか）を取ります。


ステートの遷移。


Grand Analyzer が目的を決める。 Grand Analyzer は、TOTAL WAR の伝統的な、グローバルな状況を解析してターゲットを決めるシステムです。


壁を壊す行動。タスク・シークエンス。


エントリーポイントにキューを積む。


戦術を予約する。


はしごを使うまでの行動シークエンス。


壁をタワードッキングで超える行動シークエンス。


配置を予約。


毎週１時間、職種を交えてミーティング。

ASSASSIN'S CREED VEHICLE

Assassin's Creed Vehicle

本講演の題目。


馬車に乗ったり、降りたり。


馬車の上のナビゲーション・メッシュ。


斥力を働かす。


外周を取って、外周の内側から外へ、外から内側へパスを作る。

WITCHER 3 の会話 http://www.gamebusiness.jp/article/2016/03/30/12156.html http://game.watch.impress.co.jp/docs/news/20160320_749169.html

http://www.gamebusiness.jp/article/2016/03/30/12156.html

http://www.gamebusiness.jp/article/2016/03/30/12156.html



プレイからカットシーン、シームレスに。

The WITCHER 3 の会話

会話のセリフをノード化（オブジェクト化）してグラフに。


かなりの量になってしまう。

タイムライン。ここでＧＵＩで長さを調整できる。


再生して確認できる。


カメラを調整。



アニメーションのツリー構造。


LOOK AT のための多層レイヤー制御。


LOOK AT 確認テスト。

全身で向くモードもある。

総合的に確認。

FOR HONOR MOTION GRAPH http://game.watch.impress.co.jp/docs/news/20160319_749136.html



FOR HONOR MOTION GRAPH

https://graphics.cs.wisc.edu/Papers/2002/KGP02/mograph.pdf モーショングラフ。まずたくさんモーション取る。それらが、

どうつながるかは、データを解析して接続するところを自動的に見つける。

https://graphics.cs.wisc.edu/Papers/2002/KGP02/mograph.pdf

https://graphics.cs.wisc.edu/Papers/2002/KGP02/mograph.pdf


モーショングラフを使って遷移をマッチする。遷移グラフはいらない。


ベクターフィールドなど、ポーズ、速度などを含めて、高次元で接続する。

初期のコード。


トリックの一つは、いくつかのボーンだけでマッチングをする。


ポーズと速度でマッチングを取る。開発中に、どこでどのモーション同士が接続【マッチ】できるかをあらかじめ計算しておく。



トリックの二つ目は、アニメーションを再生したとき、そのアニメーションどのような方向、位置に導くかをチェックすること。


そうすれば、どれぐらいでどの位置、方向、速度、加速度になるかを、予測できる。そして、何よりコストとトラジェクトリ（曲線）にモーションをマッチできる。


エレガントに遷移を見つける。


パイプイン。ゲームプレイからステートマシンが動いて、姿勢/曲線/イベントのマッチング/アニメーション


状況が変化すれば、予定を変えて、その時に応じたモーションを見つけ出す。


イベントの要請にも応えなければならない。


結論：データ（モーションたち）をゴールに向かってマッチングする。

HALO5 データ収集と解析

サービス向上のためにユーザーのデータを収集したい。

理想的なデータ収集・解析の経路

Hadoop / HIVE をバックエンドとして使いたい。

収集の結果。統計。

収集の結果。ユーザーがダウンした場所。

それをヒートマップで表示する。

ヒートマップの数値的な詳細。

UBI DATA ANALYSIS

エンジンの中にゲームを解析するデータ収集機能を作る。

これがそのストリーム。いろんなデータ。

クライアント側の仕様。必要なデータを集める。

こんなデータを集めます。

実装例。

パフォーマンス。レインボーシックスでも使用（16Mb）

実装例。

クライアントでない方。受け取り側。

集めたデータの可視化。

可視化ツールは市販で便利なものがある。GearStudio。

可視化ツールは市販で便利なものがある。Kibana。

WEB上でも可視化。

バックエンド。MongoDB。

使用例。

よくなかった点。

良かった点。

INSOMNIAC におけるデータ解析

VRについて

ＶＲ空間と体感距離

姿勢、視覚、体感実験

オプティカルフロー

VRは認知科学工学の現場

人間認知科学ＶＲ

VR 開発＝認知科学というサイエンスをエンジニアリングすること

RAINWORLD におけるアニメーションの作り方

RAINWORLDとは？

• 動画

• ぐにゃぐにゃの大きな敵

• http://store.steampowered.com/app/312520/?l=japanese

http://store.steampowered.com/app/312520/?l=japanese



RAINWORLD パス検索を用いたアニメーション

狭い空間で長い足を動かす。


アニメーション＝ビヘイビアなモンスター。


ボックスも動く。


足を置きたい。


足をどうやって動かすべき？

ボックスの近くに向けてパス検索。


ボックス、床の近くに向けてパス検索。


パス検索の結果の経路が足を延ばせる経路。


結果はこんな感じ。

EVE ONLINE 音楽自動生成


音の要素を作って組み合わせる。Wwise とかある。


１０年間、同じ音楽を聴かせ続けたくない。

いろんなテーマで音楽を変えたいのだ。。

アルゴリズムを使って、楽譜を変形・拡張させる。

Calmus ＝サーバーにメロディを送ると作曲してくれる。

２０００年には自動作曲した曲が受賞した＝作曲する人工知能

キャラクターの個性ごとに変えたい。

こんなパラメーターや属性で音楽を変えたい。

TOMB RAIDER のパーカッションの自動生成

状況に応じて、テンポを変えたい。

音楽ステートマシン

階層型音楽ステートマシン

それぞれの状態で定義されているものから自動生成

音楽ドリブンなゲームの作り方

四足方向動物のナビゲーション

パスデータはあっても。。。

四足歩行動物はすぐには曲がれない

パスデータ＝中心と半径のよる表現

四足歩行動物はすぐには曲がれない

Chambolle-Pock アルゴリズム：スムージングに伴う経路からの距離の差を最小化。

Chambolle-Pock アルゴリズムスムージングに伴う経路からの角度の差を最小化。

その場のモーション・ブレンディングによる位置と方向の修正。あらかじめ、どういうブレンドをすればどうなるかを、計算したテーブルを持っておく。

足あとがどうなっているかという結果。

四足動物のアニメーションの作り方




良い四足アニメーションの TIPS

CUSTOM TOOLS THAT POWER EIDOS-MONTREAL'S NARRATIVE-DRIVEN EXPERIENCES

ＡＵＴＯＤＥＳＫセッション

オブジェクト管理。シナリオ・会話のカードによる管理。

http://www.slideshare.net/UmbraSoftware/gdc16-improving-geometry-culling-for-deus-ex-mankind-divided-by-nicolas-trudel

























キャラクターにシンパシーを抱かせる方法

キャラクターを魅力的に見せる方法

キャラクターを魅了的に見せる方法。 @CJKershner さん。かなり有名な人らしい。

キャラクターを魅力的に見せる方法

META PLANNING

通常のプランニング。

メタプランニング。プランのプラン。プランをいつリプラニングするか。

タイムラインを追いながら、プランを微修正する。

ゲーム画面。

最初の段階で計算すること。

メタプランニングのゲームツリー。

NARRATIVE MAPPING

Narrative Map

ストーリーをイベントのシークエンスと捉える。

Narrative Map

マッピングすればストーリーにリニアー度がわかる。。

Narrative Map

分岐などによる表現。

CITY ENGINE - VR 対応

年代をスライドさせると、その時代の建物になる。

レイアウト、植林。

さらなるプロシージャル。

VR にも対応します。エンジンに組み込まれます。

Google Map を読み込んで街を作れます。

FORTNITE https://www.fortnite.com/

https://www.fortnite.com/

https://www.fortnite.com/

FORTNITE

リアルタイム地形解析を行う。 TPS （tactical point system）システムである。

資料: http://naimadgames.com/publications.html


第五部 hololens 第六部 Crystal Dynamics 来訪

まとめ

１．ゲームＡＩの成熟化大型ゲームへの対応

２．ＶＲ空間内におけるＡＩ，アニメーションは、技術理論を再構築する必要がある。

３．ゲームエンジンの最終ブラッシュアップ

フロンティアとしてデータ解析

igda日本 gdc2016報告会 「人工知能の行方...

Engineering

igda日本 gdc2016報告会　「人工知能の行方...