講演情報
[4Yin-A-03]広範な対戦相手の技量に同調する格闘ゲームAIの多角的評価
〇山根 健1、唐 朝1、??田 健人1、徳田 啓悟1、掛江 拓海1 (1. 帝京大学)
キーワード：
適応的ゲームAI、動的難易度調整、接戦演出、選択的不感化ニューラルネット、パターンコーディング
対戦型格闘ゲームにおいて人と対戦するAIキャラクタは重要な要素であり，AIが人を楽しませるためには，多様な戦略や熟練度に対して行動を素早く調整する必要がある．これに関して我々は，選択的不感化ニューラルネットを行動価値関数近似器として用いて強化学習するAIを提案している．しかし，提案AIの有効性が十分に検証されていなかった．そこで本研究では，提案AIを多角的に評価した．15体のAIとの対戦から全てのAIに対して勝率が44.6%〜53.4%の範囲に調整されるだけでなく，対戦ラウンドの34%〜85%において接戦を演出していた．また，実験参加者が評価した結果，意図的な手抜きが自然な振る舞いと見なされ，見抜かれにくいことが確認された．これらから，提案AIは，勝率の均衡だけでなく，広範な対戦相手の技量に同調して自然に接戦を演出できることが示唆される．