ゲームAIとしてのHTN

GOAPの他にゲームAIでプランニングというと、HTN（Hierarchical Task Network、階層型タスクネットワーク）も「KILLZONE 2」を始めとするいくつかのタイトルで採用されているらしい。（ただこれはやや簡略化されているという話）

メモ：CEDEC2019のAI関連セッション

[2019/07/11 セッション一覧の更新を反映]

キャラクターAIからPCG、MLやテスト自動化までとりあえず入れておく。

先に紹介したAI PlannerのようなシステムはゲームAIの分野だとGOAP（ゴール指向プランニング、Goal-Oriented Action Planning）と呼ばれるが、起源は「F.E.A.R.」にあるようだ。

元々人工知能分野でプランニング問題（ロボットアームで積み木を指定された並びに積むような、順序・依存性を考える必要がある行動計画）の定式化＆解法としてSTRIPSがあり、それをゲーム用にアレンジしてGOAPとなった。

UnityがGDC2019でAI Plannerについて発表していた。

今のところ（バージョン0.0.1）は正直GUIの挙動が怪しくてよく分からないが、プランニングシステムとして汎用的で良くできいそうなので、その設計についてメモ。 Unity 2018からのEntity Component Systemをベースにしているらしい。

Unityにはml-agentsという、UnityプロジェクトをMLの学習環境に使えるようにするツールがある。

こいつのドキュメントには「学習環境を作ってみよう！」という一見フレンドリーな項があるのだがこれが曲者で、デフォルト設定（config/trainer_config.yamlのdefault）では上手くいかず、ML全然わからん人間にはやや難儀だったのでメモ。詳しい人がPR送ってほしい（他力本願）

先日Unity TechnologiesがFPSゲームのサンプルプロジェクトを公開した。

時事

電ファミニコゲーマーが三宅陽一郎氏（日本で最もゲームAI技術・コミュニティの発展に尽力している人）監修でゲームAI専門のwikiを開設したとのこと。