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最近のDL系トピックから格闘ゲームを攻略する試行錯誤について言及し、ゲーム制作におけるブレイクスルーについて考察する。
文字列から画像を出力するDL系プロダクトの登場
AI技術者に訊くストV。自作のメナト使い分析ツールの話や、ウメハラを再現したAIを作成した話、AIが決めるストV最強キャラの話など。|カミヅキ記録帳
記事の概要と、それに対するシトネさんの反応から連鎖した会話。
https://twitter.com/sitone_sitone/status/1573989639307681793
https://twitter.com/645reform/status/1573998676393197569
https://twitter.com/645reform/status/1574000011737993216
https://twitter.com/645reform/status/1574228345365336069
https://twitter.com/645reform/status/1574228347823222784
https://twitter.com/645reform/status/1574229818979545088
他には格闘ゲームならコンボや返し難い連携の発見を自動化できる。
https://twitter.com/645reform/status/1574234636913643520
マリオを攻略するDL系の試みを考えればこれは大分前から現実的に思える。
スーパーマリオを人工知能で攻略 米エンジニア、秒速クリアに挑戦
MarI/O - Machine Learning for Video Games
https://twitter.com/645reform/status/1574228349802942464
デザインの悪さからくる有利不利など。
AI作品が絵画コンテストで優勝、アーティストから不満噴出|CNN
パラメータのバランスを変えた大量のサンプルを生成して、それをベースに人が調整をかけるやり方。
「FINAL FANTASY VII REMAKE」メイキング|ポリゴノートを引用に。
クソキャラで壊れたゲームは生まれにくくなる?
https://twitter.com/645reform/status/1574233737080217600?s=20&t=6GE-Yts_GdtV7MxppjhbEQ
Subject
最近のDL系トピックから格闘ゲームを攻略する試行錯誤について言及し、ゲーム制作におけるブレイクスルーについて考察する。
What
最近出てきたDeepLearning系のプロダクト/サービス/記事について
DeepLを選ぶ理由
Midjourney
文字列から画像を出力するDL系プロダクトの登場
ディープラーニングは今までの将棋AIとどう違う?HEROZエンジニアが開発した将棋AIが電竜戦で初優勝した理由
ゲームデザインについてテクノロジーが与える影響について考察する
DL系の技術を活用して2D対戦格闘ゲームを攻略する人が出てきた
AI技術者に訊くストV。自作のメナト使い分析ツールの話や、ウメハラを再現したAIを作成した話、AIが決めるストV最強キャラの話など。|カミヅキ記録帳
記事の概要と、それに対するシトネさんの反応から連鎖した会話。
https://twitter.com/sitone_sitone/status/1573989639307681793
https://twitter.com/645reform/status/1573998676393197569
https://twitter.com/645reform/status/1574000011737993216
DL系の技術を利用すれば各種パラメータを理想的な勝率に対して最適化できる
https://twitter.com/645reform/status/1574228345365336069
https://twitter.com/645reform/status/1574228347823222784
https://twitter.com/645reform/status/1574229818979545088
他には格闘ゲームならコンボや返し難い連携の発見を自動化できる。
https://twitter.com/645reform/status/1574234636913643520
マリオを攻略するDL系の試みを考えればこれは大分前から現実的に思える。
スーパーマリオを人工知能で攻略 米エンジニア、秒速クリアに挑戦
MarI/O - Machine Learning for Video Games
取れる行動の変化量が確率的に狭いゲームの最適化はDLが向いてるのでは
DL系では自動化しきれないの問題
プレイ体験に対する最適化は人の感性でしか成否を出せない
https://twitter.com/645reform/status/1574228349802942464
そもそもパラメータの調整では解決できない問題はある
デザインの悪さからくる有利不利など。
昔みた囲碁/将棋のブレイクスルーに比べて転換点が訪れるのが早くなっている
最初にDLが世間一般に注目されるきっかけとなったAlphaGoの時代と比べると、登場から人間を超すまでのスピードが圧倒的に早い。
AI作品が絵画コンテストで優勝、アーティストから不満噴出|CNN
他にもMidjournty的に適用できそうな領域がいろいろありそうだ
パラメータのバランスを変えた大量のサンプルを生成して、それをベースに人が調整をかけるやり方。
「FINAL FANTASY VII REMAKE」メイキング|ポリゴノートを引用に。
ゲーム制作においてもDL系で「楽をする」のが当たり前になる時はすぐそこじゃないだろうか。