Real-Time Neuroevolution in the NERO Video Game

医療情報システム研究室
脳機能イメージング P 班
【文献調査】
Real-Time Neuroevolution in the NERO Video Game
玉城 貴也
廣安 知之
日和 悟
2016 年 10 月 15 日
タイトル
1
NERO ビデオゲームにおけるリアルタイム Neuroevolution
著者
2
Kenneth O. Stanley，Bobby D. Bryant
出典
3
IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION，vol.9，no.6，2005
アブストラクト
4
近年のビデオゲームではキャラクターの動作はスクリプト化されている．つまり，何度プレイヤーがある弱点を
見つけても，その弱点が修復されることはない．しかし，ゲームのキャラクターがプレイヤーとの相互作用を通
じて学習することができれば，ゲームをプレイする際の面白さが保たれたまま，キャラクターの動作を向上させ
ることが可能である．本稿では，普通にゲームをする時と同じように，リアルタイムで複雑な人工ニューラルネッ
トワークを進化させるための rtNEAT を紹介する．rtNEAT 法によって，エージェントはゲーム中に変化や改善
を行うことができる．実際に rtNEAT は一連のカスタマイズされた練習問題を通じて，プレイヤーがエージェン
トのチームを育成するというビデオゲームの全く新しいジャンルを作ることができる．このコンセプトを実証す
るために NERO ゲームを rtNEAT に基づいて構築した．NERO では，プレイヤーは他のプレイヤーと戦闘する
ためにバーチャルのロボットチームを育成する．本稿では機械学習の新しいアプリケーションからの結果を説明
し，rtNEAT によって NERO のようなビデオゲームで，エージェントがリアルタイムに進化し，適応できること
を実証する．展望としては，rtNEAT は相互的で適応するゲームを通じた，教育・訓練アプリケーションになり
得るかもしれない．
キーワード
5
neural networks，neuro-evolution，neuroevolution of augmenting topologies (NEAT)，neuroevolving robotic
operatives (NERO)
参考文献
6
6.1
ビデオゲームの市場規模について
[1] P. Thurrott，”Expanding video-game market brings Microsoft home for the holiday”， Windows NET
Mag. Netw[Online]. Available: http://www.winnetmag.com/Article/Arti- cleID/23 862/23 862.html，2002
6.2
人間と同等の AI か見破る環境・アプリケーションについて
[2] J. E. Laird and M. van Lent，”Human-level AI ’s killer application: Inter- active computer games”，AI
magazine，vol.22，no.2，2001
6.3
遺伝的アルゴリズムを用いたキャラクタの行動進化について
[3] D. B. Fogel, T. J. Hays, and D. R. Johnson，”A platform for evolving characters in competitive games”，
Evolutionary Computation，pp.1420-1426，2004
1
6.4
rtNEAT について
[4] K. O. Stanley and R. Miikkulainen，”Evolving neural networks through augmenting topologies”，Evolutionary Computation，vol.10，no.2，pp.99-127，2002
[5] Stanley, Kenneth O and Miikkulainen, Risto，”Competitive coevolution through evolutionary complexification”，J. Artif. Intell. Res.(JAIR)，vol.21，pp63-100，2004
2