【2022年】ゲームAIの本「人気・高評価のおすすめ15冊」

現在のゲームの大きな要素となる「AI」。

敵や仲間の挙動など、ゲームの面白さや没入感に大きな影響をもつ一大分野となっています。

こちらではそんな「ゲームAI」に関する書籍を、人気・高評価のおすすめ本として以下でまとめて紹介していきます。

 

  
  1. ゲームAIの本 人気ランキング/10冊詳細
    1. 戦略ゲームAI 解体新書 ストラテジー&シミュレーションゲームから学ぶ最先端アルゴリズム
    2. ゲームから学ぶAI ——環境シミュレータ×深層強化学習で広がる世界 Tech × Books plus
    3. 人工知能の作り方 ―「おもしろい」ゲームAIはいかにして動くのか
    4. ゲームAI技術入門 ──広大な人工知能の世界を体系的に学ぶ WEB+DB PRESS plus
    5. ゲーム学の新時代 遊戯の原理 AIの野生 拡張するリアリティ
    6. FINAL FANTASY XV の人工知能 - ゲームAIから見える未来
    7. ゲームAIと深層学習 ニューロ進化と人間性
    8. ScratchでAIを学ぼう ゲームプログラミングで強化学習を体験
    9. 実例で学ぶゲームAIプログラミング
    10. ゲーム開発者のためのAI入門
  2. ゲームAIの本 最新・高評価のおすすめの5冊
    1. ゲームから学ぶAI ——環境シミュレータ×深層強化学習で広がる世界 Tech × Books plus
    2. FINAL FANTASY XV の人工知能 - ゲームAIから見える未来
    3. 戦略ゲームAI 解体新書 ストラテジー&シミュレーションゲームから学ぶ最先端アルゴリズム
    4. ゲームAI技術入門 ──広大な人工知能の世界を体系的に学ぶ WEB+DB PRESS plus
    5. ScratchでAIを学ぼう ゲームプログラミングで強化学習を体験
  3. ゲームAI参考書「新書一覧(2021年、2022年刊行)」
  4. ゲームAI参考書「Kindle Unlimited 読み放題 人気本ランキング」
  5. 動画編:本より高コスパ?「Udemy ゲームAI おすすめ講座」
  6. 関連:ゲーム開発に関する参考書

ゲームAIの本 人気ランキング/10冊詳細

以下が「ゲームAIの本」人気ランキングと人気の10冊詳細です。

ランキングはAmazonの書籍売上ランキングに基づき毎日更新されています。

(2022/11/29 12:00 更新)
Rank製品価格
1
3,080円
1,540円
3,080円
3,080円
2
2,970円
2,970円
2,970円
2,970円
3
人工知能の作り方 ―「おもしろい」ゲームAIはいかにして動くのか...
発売日 2016/12/20
三宅 陽一郎 (技術評論社)
総合評価
(4)
2,728円
2,592円
2,728円
3,647円
4
ゲームAI技術入門 ──広大な人工知能の世界を体系的に学ぶ WEB+DB PRESS plus...
発売日 2019/09/30
三宅 陽一郎 (技術評論社)
総合評価
(4.4)
3,058円
2,905円
3,058円
3,058円
5
ゲーム学の新時代 遊戯の原理 AIの野生 拡張するリアリティ...
発売日 2019/03/16
中沢新一, 中川大地, 遠藤雅伸, 井上明人 (NTT出版)
総合評価
(4)
5,016円
2,860円
5,502円
6
FINAL FANTASY XV の人工知能 - ゲームAIから見える未来
発売日 2019/06/04
株式会社スクウェア・エニックス『FFXV』AIチーム (ボーンデジタル)
総合評価
(4.5)
3,520円
(+106pt)
3,520円
3,520円
7
ゲームAIと深層学習 ニューロ進化と人間性
発売日 2018/09/07
伊庭斉志 (オーム社)
総合評価
(5)
3,190円
3,031円
3,190円
1,227円
8
ScratchでAIを学ぼう ゲームプログラミングで強化学習を体験
発売日 2020/08/06
伊藤 真 (日経BP)
総合評価
(4.3)
2,090円
1,881円
2,090円
2,090円
9
実例で学ぶゲームAIプログラミング
発売日 2007/09/28
Mat Buckland (オライリー・ジャパン)
総合評価
(4.3)
4,180円
(+190pt)
4,180円
4,180円
10
ゲーム開発者のためのAI入門
発売日 2005/01/12
David M. Bourg, Glenn Seemann (オライリージャパン)
総合評価
(4.2)
5,980円
4,180円
1,089円
 

戦略ゲームAI 解体新書 ストラテジー&シミュレーションゲームから学ぶ最先端アルゴリズム

ゲーム開発者、AIエンジニア、
すべての意思決定に悩んでいる方に必見!
戦略ゲームAIの仕組み、戦略的意思決定プロセスを紐解くバイブル書

【戦略ゲームAIについて】
戦略ゲームの元にとなるストラテジー&シミュレーションゲームはボードゲームを発端として、発展してきました。
近年では、スマートフォン向けのソーシャルゲームを筆頭に、数多くのゲームでストラテジー&シミュレーション要素が取り入れられており、
いまやゲーム開発において戦略ゲームAIは避けて通れない非常に重要な要素になっています。
またゲーム開発のみならず、一般の人工知能開発、複雑な意思決定のプロセス形成において、その技術は非常に注目されています。

【本書の特徴】
ストラテジー&シミュレーションゲームに利用されている戦略ゲームAI技術について、
国内や海外の事例を交え、その仕組みを丁寧に解説した書籍です。
基本的な技術の概論の解説から始まり、
著者が注目するシミュレーション&ストラテジーゲームAIのアルゴリズムについて、
ビジュアルを交えながら解説します。

【読者対象】
・ゲーム開発者
・AI開発者
・意思決定に興味を持つ方

【本書のゴール】
戦略ゲームAIの仕組みを学ぶことができる

【プロフィール】
ゲームAI研究者・開発者。
京都大学で数学を専攻、大阪大学(物理学修士)、東京大学工学系研究科博士課程(単位取得満期退学)。
博士(工学、東京大学)。2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。
立教大学大学院人工知能科学研究科特任教授、九州大学客員教授、東京大学客員研究員。
国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立(チェア)、日本デジタルゲーム学会理事、
芸術科学会理事、人工知能学会理事・シニア編集委員、情報処理学会ゲーム情報学研究会運営委員。

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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内容サンプル

(引用元Amazon)

 
目次
第1部 基本篇(ストラテジーゲームとは
ストラテジーゲームと人工知能
ゲームAIの基礎事項)
第2部 技術篇(指揮官としての人工知能ー「メンバーやユニットを指揮するゲーム」
プレイヤーと共創する人工知能ー「世界シミュレーション」
学習し、成長する人工知能ー「育成系ストラテジーゲーム」)
第3部 発展篇(ストラテジーゲームの学術的研究
ストラテジーゲームの人工知能の一般理論)

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三宅さんの本はほとんど毎回購入しています。私は文系なのですが今回の本はたま〜に数式も出てくるので、少し難易度が高く感じました。でも、いつも言葉でわかりやすく説明してくれる氏が数式を使うというのは、数式でしか表せないのだな、とも思います。 (参考:YahooShopping)

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最先端のゲームAI技術について、とても見やすくまとめられている。ゲームをしている最中、読んだAIの記事をふと思い出してクスッと笑ってしまい何だか面白いなと思いました。今まで違った見方ができて知見が広がると思います (参考:YahooShopping)

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ストラテジーゲームを背後で駆動させているAIシステムの解説。
なるほどこのようなアルゴリズムで動いていて、それと我々は戦っているのだな、とわかる。

発展編では、ゲームAIのアルゴリズムがスマートシティをはじめとする都市論に接続する。

三宅氏の思考のジャンプ力には注目しているのだが、その基礎になっているのが、専門であり生業でもあるゲーム開発分野での、こうした実践の中で考えてことを、抽象度の高いモデルで思考し直す経験にあるのだろう。他の著書も読みたい。 (参考:楽天)

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内容サンプル

(引用元Amazon)

 
著者略歴
三宅陽一郎(ミヤケヨウイチロウ)
ゲームAI研究者・開発者。京都大学で数学を専攻、大阪大学(物理学修士)、東京大学工学系研究科博士課程(単位取得満期退学)。博士(工学、東京大学)。2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。立教大学大学院人工知能科学研究科特任教授、九州大学客員教授、東京大学客員研究員。国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立(チェア)、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会理事・シニア編集委員、情報処理学会ゲーム情報学研究会運営委員。『大規模デジタルゲームにおける人工知能の一般的体系と実装ーFINAL FANTASY XVの実例を元に』にて2020年度人工知能学会論文賞を受賞。著書に『人工知能のための哲学塾 東洋哲学篇』(ゲンロン人文的大賞2018受賞)(ビー・エヌ・エヌ新社)、共著に『ゲーム情報学概論』(CEDEC AWARDS 2018 著述賞受賞)(コロナ社)などがある(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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ゲームから学ぶAI ——環境シミュレータ×深層強化学習で広がる世界 Tech × Books plus

(概要)

本書は、世界最先端のAI研究所の一つであるDeepMindが発表した論文を軸に、現代的なAIがどのように作られているのかをまとめた技術解説書です。

「汎用AI」「ゲームをプレイするAI」をテーマとし、おもに深層強化学習の技術を取り上げます。

深層強化学習は、いまの世の中で広く使われているディープラーニングをゲームなどの領域に応用した技術です。

深層強化学習には高性能なシミュレータが必要であり、ゲームをはじめとした架空の世界を舞台として最先端の研究が進められています。

本書ではこれまでに発表されてきた論文を通して、「いま技術的に何ができて、何が難しいのか」を紐解きながら、一つ一つの技術を積み上げた先に来る、次の時代のAIについて考えていきます。


(こんな方におすすめ)

・AI、汎用AIについて、これから学びたい方々

・深層強化学習に関心をお持ちの方々

・AIの研究/開発とゲームの関わりに興味をお持ちの方々


(目次)

1章 ゲームAIの歴史 ボードゲーム、汎用ビデオゲーム、深層強化学習、RTS

  1.1 ボードゲームとゲームAI チェス、将棋、囲碁

  1.2 汎用ビデオゲームプレイ ALE、Atari-57

  1.3 深層強化学習とゲーム環境 Malmo、OpenAI Gym、DeepMind Lab

  1.4 リアルタイムストラテジーゲーム StarCraft II、Dota 2

  1.5 まとめ

2章 機械学習の基礎知識 深層学習、RNN、自然言語処理、強化学習

  2.1 深層学習の基礎知識

  2.2 RNNの基礎知識

  2.3 自然言語処理の基礎知識

  2.4 強化学習の基礎知識

  2.5 まとめ

3章 囲碁を学ぶAI AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero、MuZero

  3.1 「囲碁を学ぶ」とはどういうことか

  3.2 AlphaGo

  3.3 AlphaGo Zero

  3.4 AlphaZero

  3.5 MuZero

  3.6 まとめ

4章 Atari-57を学ぶAI DQN、Rainbow、Ape-X、R2D2、NGU、Agent57

  4.1 「Atari-57を学ぶ」とはどういうことか

  4.2 DQN

  4.3 Rainbow

  4.4 Ape-X

  4.5 R2D2

  4.6 NGU

  4.7 Agent57

  4.8 まとめ

5章 StarCraft IIを学ぶAI SC2LE、AlphaStar

  5.1 「StarCraft IIを学ぶ」とはどういうことか

  5.2 SC2LE

  5.3 AlphaStarの基礎知識

  5.4 AlphaStarのアーキテクチャ

  5.5 AlphaStarの模倣学習

  5.6 AlphaStarのマルチエージェント学習

  5.7 まとめ

6章 Minecraftを学ぶAI Malmo、MineRL、今後の展望

  6.1 「Minecraftを学ぶ」とはどういうことか

  6.2 MineRL Diamondコンペティション2021

  6.3 MineRL BASALTコンペティション2021

  6.4 今後の展望

  6.5 まとめ

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目次
1章 ゲームAIの歴史ーボードゲーム、汎用ビデオゲーム、深層強化学習、RTS
2章 機械学習の基礎知識ー深層学習、RNN、自然言語処理、強化学習
3章 囲碁を学ぶAI-AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero、MuZero
4章 Atari-57を学ぶAI-DQN、Rainbow、Ape-X、R2D2、NGU、Agent57
5章 StarCraft2を学ぶAI-SC2LE、AlphaStar
6章 Minecraftを学ぶAI-Malmo、MineRL、今後の展望

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著者略歴
西田圭介(ニシダケイスケ)
フリーランスのソフトウェアエンジニア(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

  

人工知能の作り方 ―「おもしろい」ゲームAIはいかにして動くのか

(概要)
「ユーザーの心をとらえるゲームAIはどのように作りだせばよいのか?」ビッグタイトルや壮大なMMOを除けば,じつは現在も80~90年代のAI技術をベースに多くのゲームは制作されています。しかし,世界に通用する優れたゲームを提供するためにはより自由さを表現することが必要となっています。
本書はFFシリーズはじめ,最新ゲームテクノロジーの事例を用いて,より高度な「~らしさ」を求めるAI制作のため,認知科学や自然科学の分野まで縦横無尽に思考していきます。ゲーム開発者のみならず,人工知能に興味をもつすべての人におすすめできます。著者初,渾身の書き下ろし。

(こんな方におすすめ)
・人工知能に興味のある人
・ゲームAIについて学びたい人

(目次)
序章 知能の海へ

1章 知能ってなんだろう? ~自然知能と人工知能

2章 知性を表現する手法 ~ゲームAI 基礎概念

3章 人工知能の根底にあるもの ~ AI の根本概念

4章 キャラクターの意志はどう決められるか ~意志決定のアルゴリズム

5章 ゲームAI は世界をどう認識するか ~ゲームAI 基礎概念(深部)

6章 成長するAI ~学術・ゲームにおける共通概念

7章 身体とAI ~身体感覚をつなぐインターフェース

8章 集団の知能を表現するテクニック ~群衆AI の技術

9章 人間らしさの作り方 ~ゲームを面白くするためのAI

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(引用元Amazon)

 
目次
序章 知能の海へ
1章 知能ってなんだろう?-自然知能と人工知能
2章 知性を表現する手法ーゲームAI基礎概念
3章 人工知能の根底にあるものーAIの根本概念
4章 キャラクターの意志はどう決められるかー意志決定のアルゴリズム
5章 ゲームAIは世界をどう認識するかーゲームAI基礎概念(深部)
6章 成長するAI-学術・ゲームにおける共通概念
7章 身体とAI-身体感覚をつなぐインターフェース
8章 集団の知能を表現するテクニックー群衆AIの技術
9章 人間らしさの作り方ーゲームを面白くするためのAI

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丁寧な梱包とゆうパックなので手渡して届き、とても綺麗な状態で手元に来ました。 書店ではなかなか見つけられなかったので助かりました。 (参考:YahooShopping)

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諸学問が「知能とは……」と思弁し研究するのとは違いとりあえず作ってみて至らなかった箇所に気づきながら理解していくゲーム制作の観点から見た、人工知能論。遊ぶ人がより楽しめる内容に設計するには、登場キャラが自律的に思考してるかのようなリアルに見える活動と演技をするのが必要だとし、そのために動員される理論や技術を通じて知能の正体に迫る。初期ゲームから深層学習を応用したその名も「DQN」など最新の話まで盛り込み、哲学書の引用に誤りはあっても生物学、認知科学、心理学、社会学といった様々な知のフル活用が覗けて刺激的。 (参考:honto)

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1つのトピックが数ページでさらっと説明しているのでエッセイ集みたいになってる。うーん。。。 (参考:honto)

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著者略歴
三宅陽一郎(ミヤケヨウイチロウ)
ゲームAI開発者。株式会社スクウェア・エニックステクノロジー推進部リードAIリサーチャー。京都大学で数学を専攻、大阪大学大学院物理学修士課程、東京大学大学院工学系研究科博士課程を経て、人工知能研究の道へ。ゲームAI開発者としてデジタルゲームにおける人工知能技術の発展に従事。国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立(チェア)、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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ゲームAI技術入門 ──広大な人工知能の世界を体系的に学ぶ WEB+DB PRESS plus

(概要)

本書は、ゲームで使われる人工知能(AI)がどのようなしくみになっていて、どうやって作るのかを解説した書籍です。ゲームの内部に登場するキャラクターは、まるで意識を持っているかのように、こちらの隙をついて攻撃してきたり、また状況にあった動作をしてくれたりします。単純なものならif文の組み合わせでも実現できますが、より複雑で精緻な思考を実現するために、ゲームAIの分野で試行錯誤されてきた数々の手法があります。本書ではそれらを丁寧に解説することはもちろん、記憶、群衆、自動生成など、ゲームAIに関わる技術を網羅的に解説します。基本的なAIから最新のゲームに使われているAIまで、ゲームAIの今がわかります。


(こんな方におすすめ)

・ゲーム開発に興味のあるプログラマーやプランナー


(目次)


第1章:ゲームの中の人工知能──ゲームの中で生きているキャラクターを作る


1.1 ゲームAIの全体像


1.2 ゲームAIの連携


1.3 ゲーム世界に溶け込むAI


1.4 シミュレーション


1.5 シンボルと数値ダイナミクス


1.6 まとめ


第2章:知能のしくみ


2.1 2つの世界──外部世界と内面世界


2.2 内部循環インフォメーションフロー


2.3 環境の中の知性


2.4 アーキテクチャ全体について


2.5 C4アーキテクチャ


2.6 意識の理論


2.7 まとめ


第3章:知識表現──世界を噛み砕く


3.1 キャラクターの認識とは何か


3.2 センサの設計方法


3.3 位置検索システム


3.4 知識から感覚へ、感覚から知識へ


3.5 環世界へ


3.6 エージェントアーキテクチャと環世界


3.7 まとめ


第4章:記憶──AIの内側の表現メモリ


4.1 記憶って何だろう?


4.2 記憶の構造とダイナミクス


4.3 記憶の形


4.4 記憶の論理階層構造


4.5 まとめ


第5章:古典的な意思決定


5.1 反射型と非反射型の意思決定アルゴリズム


5.2 ルールベースの意思決定


5.3 ステートベースの意思決定


5.4 ユーティリティベースの意思決定


5.5 まとめ


第6章:現代風の意思決定


6.1 ゴールベースの意思決定


6.2 タスクベースの意思決定


6.3 ビヘイビアベースの意思決定


6.4 シミュレーションベースの意思決定


6.5 まとめ


第7章:ナビゲーションAIと地形認識


7.1 生物と環境の関係


7.2 知識表現


7.3 さまざまな世界表現


7.4 パス検索


7.5 意思決定と世界表現


7.6 まとめ


第8章:群衆AI


8.1 マルチエージェント


8.2 群衆の作り方


8.3 街の群衆の作り方の実例


8.4 まとめ


第9章:メタAI──ユーザーを楽しませるために


9.1 古典的メタAI


9.2 現代のメタAI


9.3 まとめ


第10章:生態学的人工知能とキャラクターの身体性


10.1 エージェントアーキテクチャの発展


10.2 キャラクターの身体システム


10.3 多層レイヤシステムの実例


10.4 キャラクターモーションシステムの発展


10.5 まとめ


第11章:学習、進化、プロシージャル技術


11.1 学習/進化アルゴリズムのゲームへの応用の歴史


11.2 学習/進化アルゴリズムの事例


11.3 プロシージャル技術


11.4 まとめ──学習、進化、プロシージャル技術の展望


第12章:ゲーム開発の品質保証/デバッグにおける人工知能技術の応用


12.1 ゲーム開発環境/デバッグ/品質保証における人工知能技術


12.2 ゲーム開発工程(ゲーム開発者)を助けるAI


12.3 ゲームサービスを支援するAI


12.4 ゲーム品質保証のためのAI


12.5 まとめ

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内容サンプル

(引用元Amazon)

 
目次
はじめに
第1章:ゲームの中の人工知能──ゲームの中で生きているキャラクターを作る
1.1 ゲームAIの全体像
キャラクターAI
ナビゲーションAI
メタAI
1.2 ゲームAIの連携
フレームとは
3つの人工知能のフレームの違い
ゲームAIのミッション
ゲームデザインとAI
1.3 ゲーム世界に溶け込むAI
合理的である
人間的である
1.4 シミュレーション
物理シミュレーションと知能シミュレーション
知能をシミュレーションするには
知能そのものをシミュレーションする/知能が実現していることをシミュレーションする
1.5 シンボルと数値ダイナミクス
1.6 まとめ
第2章:知能のしくみ
2.1 2つの世界──外部世界と内面世界
エージェントアーキテクチャ
知能の3分類
知識生成(Knowledge Making)/意思決定(Decision Making)/行動生成(Action Making)
2.2 内部循環インフォメーションフロー
2.3 環境の中の知性
センサ
エフェクタ
知識生成
行動生成
意思決定
柔軟な知能の運動
記憶
2.4 アーキテクチャ全体について
2.5 C4アーキテクチャ
2.6 意識の理論
2.7 まとめ
第3章:知識表現──世界を噛み砕く
3.1 キャラクターの認識とは何か
人工知能における「表現」とは
フレーム
3.2 センサの設計方法
視覚の実装
視覚システムの応用「存在確率マップ」
聴覚の実装
音の伝搬シミュレーション/プレイヤーが聞く音
身体の感覚
外力、内力/姿勢
感覚統合と事実表現
事実からの推測
3.3 位置検索システム
戦術位置解析技術
行動のための環境のヒントデータ
環境理解のための抽象的表現
事実表現
『Gunslinger』における事実表現
3.4 知識から感覚へ、感覚から知識へ
行為と認識
メタ知識
3.5 環世界へ
環世界の例
環世界の構造
キャラクターの持つ環世界
アフォーダンス
人工知能の知識表現
3.6 エージェントアーキテクチャと環世界
3.7 まとめ
第4章:記憶──AIの内側の表現メモリ
4.1 記憶って何だろう?
身体の知識表現
精神の知識表現
4.2 記憶の構造とダイナミクス
固定記憶
ワーキングメモリ
短期記憶
長期記憶
4.3 記憶の形
感覚記憶
エピソード記憶
記憶の整理機能
エージェントセントリック
4.4 記憶の論理階層構造
世界をアクティブに知る
統合/形成/消滅
記憶の管理
4.5 まとめ
第5章:古典的な意思決定
5.1 反射型と非反射型の意思決定アルゴリズム
5.2 ルールベースの意思決定
ルールセレクタ
ルールの連鎖
5.3 ステートベースの意思決定
ステートマシンの基本
階層化ステートマシン
具体例
5.4 ユーティリティベースの意思決定
効用の計算方法
ダイナミックなユーティリティ
ムードとその変化(効用)の計算方法
限界効用逓減の法則
5.5 まとめ
第6章:現代風の意思決定
6.1 ゴールベースの意思決定
ゴール指向型意思決定
2つのゴール指向プランニング/ゴール指向は未来の観念を持つこと/フォワードプランニングとバックワードプランニング
ゴール指向型アクションプランニング
①ゲーム状態のシンボル化/②シンボルによるアクション表現/③プランニング/複数のアクションプラン
階層型ゴール指向プランニング
階層型ゴール指向プランニングの考え方/階層型ゴール指向プランニングの設計指針/ゴールの列挙/ゴールの分解/小さいゴールを組み合わせて大きなゴールを達成する/ゴールを操作に還元する
6.2 タスクベースの意思決定
階層型タスクネットワーク
階層型タスクネットワークの例:回復薬を作る/階層型タスクネットワークの例:回復薬を届ける
階層型タスクネットワークの実例
衛生兵のAI/部隊長のAI
6.3 ビヘイビアベースの意思決定
アクションゲームにおけるビヘイビアツリー
RPGにおけるビヘイビアツリー
6.4 シミュレーションベースの意思決定
レーシングゲームの例
さまざまなゲームにおけるシミュレーションベースの考え方
キャラクターの運動への応用
6.5 まとめ
第7章:ナビゲーションAIと地形認識
7.1 生物と環境の関係
空間と環境を認識すること
世界を表現する
7.2 知識表現
敵表現リスト
依存グラフ
意味ネットワーク
事実表現
ルールベース表現
世界表現
7.3 さまざまな世界表現
ウェイポイント、ナビゲーションメッシュ表現と経路検索
ナビメッシュ-ウェイポイント階層表現/マップクラスタリング表現
テリトリー表現
戦術ポイント表現
LOSマップ表現
敵配位マップ
7.4 パス検索
パス検索の黎明期
パス検索の本格的な導入事例
パス検索の広がり
スマートテレイン
3次元のパス検索
ルックアップテーブル法
7.5 意思決定と世界表現
地形の認識
地形の接続情報/最適な戦術位置/状況判断
戦術位置検索システム
ゴールデンパス
影響マップ
7.6 まとめ
第8章:群衆AI
8.1 マルチエージェント
コミュニケーション/メッセージング
階層型アーキテクチャ
ファシリテーター型
ブラックボード/ベルギアンAI/トークンによるタイミング制御
8.2 群衆の作り方
生物の群れ「ボイド」
整列/集合/離散/回避
場の力による群衆生成
ソーシャルな関係を入れた群衆
8.3 街の群衆の作り方の実例
巡回するキャラクター
密度コントロール
イベントと人だかり
交戦キャラクター
商店/働く人々/動物たち
応用:監視兵キャラクターの協調方法
8.4 まとめ
第9章:メタAI──ユーザーを楽しませるために
9.1 古典的メタAI
難易度調整
9.2 現代のメタAI
敵の動的配置
プレイヤーの監視
プレイヤーの感情推定
メタAIとプロシージャル技術
地形生成/物語生成
メタAIの内部構造
ユーザー解析技術
メタAIのほかの分野への応用
スマートシティ構想/複数台のロボットの協調
現代的なメタAIのさらなる発展
9.3 まとめ
第10章:生態学的人工知能とキャラクターの身体性
10.1 エージェントアーキテクチャの発展
生物学における環世界
認知科学におけるアフォーダンス
環世界、知識表現、アフォーダンス
多層構造
知能の多層構造
主体と対象の階層化
10.2 キャラクターの身体システム
身体と知能をつなぐ
意識/無意識構造──身体からの認識
人工身体モジュールと人工知能モジュールをつなぐ
身体レイヤ
10.3 多層レイヤシステムの実例
10.4 キャラクターモーションシステムの発展
身体からのフィードバック
ベルンシュタインの身体運動論
身体能力の認識
運動感覚の形成
ニューラルネットワークによる身体運動
10.5 まとめ
第11章:学習、進化、プロシージャル技術
11.1 学習/進化アルゴリズムのゲームへの応用の歴史
1980~1990年代中盤
1990年代後半
2000年代
2010年代
11.2 学習/進化アルゴリズムの事例
『Creatures』におけるニューラルネットワーク
1990年代の日本のゲームシーンにおける学習/進化アルゴリズム
『アストロノーカ』における遺伝的アルゴリズム/『シーマン』における自然言語会話
マイクロソフトリサーチにおける機械学習の研究
『Forza Motorsport』シリーズにおける機械学習
『Killer Instinct』におけるケースベーストリーゾニング
『Total War』におけるモンテカルロ木探索
格闘ゲームにおけるニューラルネットワーク
11.3 プロシージャル技術
プロシージャル技術の始まり
ダンジョン自動生成
自然地形の自動生成
植物自動生成と植物自動配置
街自動生成
ゲームエンジンにおける総合型ゲームレベル自動生成技術
11.4 まとめ──学習、進化、プロシージャル技術の展望
第12章:ゲーム開発の品質保証/デバッグにおける人工知能技術の応用
12.1 ゲーム開発環境/デバッグ/品質保証における人工知能技術
12.2 ゲーム開発工程(ゲーム開発者)を助けるAI
パラメータ調整
ゲーム自動バランス/自動調整
12.3 ゲームサービスを支援するAI
データビジュアリゼーション
12.4 ゲーム品質保証のためのAI
人工知能による自動プレイ
システムテスト
ログデータの活用
強化学習
『Assassin's Creed Origins』における自動解析システム
ディープラーニングのゲームへの応用
ディープラーニングの躍進と課題/品質保証とディープラーニング
ボットを用いた品質保証
12.5 まとめ
あとがきと謝辞
索引

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これまで AI 関連本は分野特化に関する物を多く読んできたので、多彩な適用事例に溢れるゲーム AI ってカナーリわくわくできるのではと期待して手に取ったのだが… いかんせん全然ゲームをやらないおっさんには、本書で説明されている技術について裏(実装)も表(振る舞い)も全くイメージできなくて、却って辛い読書になってしまった(Rogue やパピーラブとか大昔のゲームが出てくる箇所だけ面白かったけど)。最終章での、ゲームそのものではなく開発過程における AI 活用が最も肌感覚で理解できたのが皮肉w (参考:honto)

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生きる喜びを噛みしめるぐらい面白かったのでまたプログラムを書き始めることができました。行動に繋がったのでいい本です。 (参考:honto)

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ゲームAIといっているが、正確には最近のゲーム制作を実現するためのシステムアーキテクチャの教科書といったニュアンスが強いように感じる。
キャラクターAI、ナビゲーションAI、メタAIの組み合わせによって現代的なゲームは構成されているが、それらは決して流行の深層学習とかではなくて、それぞれがコンピュータサイエンスの中で培われたトラディショナルな技術やアルゴリズムの醜態だったりする。エンジニアにはたまらない本だ。 (参考:honto)

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著者略歴

著:三宅 陽一郎
三宅陽一郎(ゲームAI開発者)

京都大学で数学を専攻、大阪大学(物理学修士)、東京大学工学系研究科博士課程を経て、2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発/研究に従事。九州大学客員教授、理化学研究所客員研究員、東京大学客員研究員、国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会チェア、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員。連続セミナー「人工知能のための哲学塾」を主催。著書に『人工知能の作り方』(技術評論社)など。共著に『高校生のための ゲームで考える人工知能』(筑摩書房)、『FINAL FANTASY XV の人工知能』(ボーンデジタル)など。

Web:https://miyayou.com
Twitter:@miyayou
SlideShare:https://www.slideshare.net/youichiromiyake/presentations


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ゲーム学の新時代 遊戯の原理 AIの野生 拡張するリアリティ

ゲーム学の新時代 遊戯の原理 AIの野生 拡張するリアリティ
(著)中沢新一, 中川大地, 遠藤雅伸, 井上明人
発売日 2019/03/16
総合評価
(4)
(2022/11/29 12:13時点)
賢い人間(ホモ・サピエンス)から
遊ぶ生命(アニマ・ルーデンス)へ
ゲームの探求と先端テクノロジーがひらく次世代人類のための未来学

国内ゲーム研究の最前線を担う第一人者たちが集結。
ゲームと遊びの理論的探究から、研究資源としてのアーカイブ整備、ゲームデザイン/テクノロジーの最前線、実世界への応用・実装まで、新たな総合知としての「ゲーム学」の中核的な論点を徹底ガイド。
〈遊び〉と〈人生〉が融合しつつある人工知能時代の人類社会を展望する、
未来への羅針盤がここに──!

【目次】

はじめに 人新世のゲーム学へ 中沢新一
基調報告 日本ゲームの本質にあるもの 遠藤雅伸

Part.1 ゲーム学の射程と最前線

〈遊び/ゲーム〉の来歴をめぐって――何が歴史的に構築されたものなのか 井上明人
本質論としてのゲーム・スタディーズ 松永伸司
プロテスタントの倫理から〈ルディフィケーション〉へ――フィンランドのゲーム、プレイヤー、ゲーム研究 小林信重

Part.2 ゲーム研究のためのアーカイブ戦略

研究資源としてのゲームアーカイブ――立命館大学の取り組みを通じて 細井浩一
ゲーム研究において産学はいかに連携すべきか 川口洋司
ゲーム保存協会の取り組み――アーキビストから見た日本のゲーム保存の問題点 ルドン・ジョゼフ+ルドン絢子

Part.3 ゲームデザイン/テクノロジーが拡張するもの

〈戦わない戦争ゲーム〉にみるゲームデザインの多様性――インディーゲームが描いた、もうひとつの「戦争」 徳岡正肇
ビデオゲームサウンドは、いかにして聴かれるか――近くて遠い、プレイヤーとサウンドの関係 田中治久(hally)
〈メタAI〉がひらく可能性――よりリアルになるゲーム世界へ向けて 水野勇太

Part.4 現代ゲームの潮流が導く未来学

コンピュータゲームが社会規範を拡張する 福地健太郎
人工知能からはじめるゲーム学――現実とゲーム、人とAIの対称性 三宅陽一郎
「ゲームデザイン」から「楽しい」ドリブンの世界へ 犬飼博士+吉見紫彩

おわりに 遊戯の原理、AIの野生、拡張するリアリティ 中川大地
あとがき 中川大地

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日本国内のゲーム研究を行う第一人者が集結し、ゲームの理論研修・アーカイブ整備・ゲームテクノロジーなどの「ゲーム学」を語った著書。最初に日本のゲームの過去現在が語られていたのだが、ゲームの面白さが時代によって変化していく様が簡潔に説明されており、ここを読めばこれからのゲームの進化がなんとなく予測できそうな感じがして面白かった。ゲームのアーカイブ化の部分では、フロッピーやCDの貯蔵の問題点(カビが生えたり)がある等、物質として保存する困難さが語られており、非常に興味深かった(データ化するしかなさそうだ)。 (参考:honto)

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国内ゲーム研究者による論考集。AIやアーカイブに関する話は興味深かった。エッセイ的なものや新規性の低いものも多い。ルールズ・オブ・プレイなどの本を読みつつAIなどは個別に調べた方がいいかもしれない。 (参考:honto)

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約40年ほど前PC8001というパーソナルコンピュータの走りのマシンが発売されたのだが、メモリーは32K(32Mではない、しかも発売当初は16K)テキスト80桁×25行、グラフィック160×100ドット8色というとんでもないロースペック。発売後1年ぐらいで購入したが主たる目的はゲームであった。本書でも写真が出てくるTiny Basic Gamesなどに出てくるゲームを自分で打ち込んでプレイするのである。それ以前からあったStar Trekなどが一番のお気に入り。伝説の「信長の野望」初代版はPC8001用のゲームである。
本書は、ゲーム学とあるが取扱い範囲はほぼコンピュータゲームとなる。コンピュータの歴史からゲームアーカイブの収集・研究の現状。コンピュータゲームの特性・本質に関する考察。フィクションとルールの関係。コンピューターゲームが社会規範を拡張する話。そしてコンピュータゲームから見たポストヒューマン時代の未来学。
メタAIの概念は非常に面白く感じた。たちまちの効用はゲームのパーソナライズが可能なこと。キャラクターAIは人間と対等な対戦相手を実現する。
最後はモホ・デウスに対する批判としての未来を「ヒトも動物も機械もすべてひっくるめて、価値の中心がホモ・ルーデンス(遊ぶ人間)ならぬアニマ・ルーデンス(遊ぶ生命)へと拡張されていく世界」と規定する。
やや学術書に近い内容だが、過去から未来にかけて(コンピュータ)ゲームを展望する本なのである。 (参考:honto)

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著者略歴

編著:中沢 新一
思想家/人類学者、明治大学野生の科学研究所所長。主著『アースダイバー』『雪片曲線論』『対称性人類学』ほか多数。関連著書に『ポケモンの神話学』など。ながらく現代思想を牽引し近年は人類史的観点からあらたな思想を展開。さまざまなカルチャーにも通暁し、80年代よりゲーム研究に先鞭をつける。
著:中川 大地
文筆家/編集者。明治大学野生の科学研究所研究員。ゲーム、アニメ、ドラマ等のカルチャーを中心に、日本思想や都市論、人類学、生命科学、情報技術等を渉猟して現実と虚構を架橋する各種評論等を執筆。著書に『現代ゲーム全史』『東京スカイツリー論』など。批評誌『PLANETS』副編集長


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FINAL FANTASY XV の人工知能 - ゲームAIから見える未来

FINAL FANTASY XV の人工知能 - ゲームAIから見える未来
(著)株式会社スクウェア・エニックス『FFXV』AIチーム
発売日 2019/06/04
総合評価
(4.5)
(2022/11/29 12:13時点)
【推薦のことば】
『FF』づくりのレシピ
- MISTWALKER/CEO 坂口 博信

本書は人工知能の専門家である著者が、FINAL FANTASY XV のゲーム作りを通じて、関連するAI技術を解説しています。ゲームとAIの深い関わり、そしてゲームの未来を感じられる本だと思います。
- 東京大学大学院工学系研究科/教授 松尾 豊

いつの時代もビデオゲームには "技術的ロマン" が必要で、現代のそれはAIである
- ゲームデザイナー 上田 文人

※敬称略、順不同


『ファイナルファンタジー15』で培った人工知能、AI技術、キャラクターとゲームをインタラクティブに作る技術を余すことなく解説。そして、そこから見える未来のゲームの人工知能について、プログラマー、デザイナー、制作チームリーダーたちが語ります。

【対象読者】
AI、人工知能に興味のある方、プログラマー、デザイナー、ゲーム制作者、「ファイナルファンタジー」シリーズのファン
 
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目次
はじめに
PART 1 基礎編
---------------------
1. ゲームAI入門
2. 意思決定ツール
3. ナビゲーション システム
4. AI とアニメーション
5. 位置検索システム
PART 2 コンテンツ編
---------------------
6. 仲間AI
7. モンスターAI
8. 兵士AI
9. アンビエントAI
10. 写真AI
PART 3 未来編
---------------------
11. 会話AI
12. AIモード
13. ロギングと可視化
14. これからのゲームAI技術
---------------------
対談1 プログラマー編:「FFXV」のゲームAIはどこまで進化したか?
対談2 デザイナー編:キャラクターの格好よさは髪型と普通っぽさで決まる!
対談3 チームリーダー編:「FFXV」の基礎AI作りクロニクル

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FF15はグラフィックが非常にリアルに近いものだが、これらを本当の人間のように見せる様々な工夫が書かれている。人間キャラクターの移動の制御、表情の制御、表現の工夫、技術的に難しい点を避けるための工夫など。詳細を読み込むと難しい内容も多いが、開発する上でこだわったところや今後に活かしたい反省点なども書かれており、1ファンとして非常に面白かった。ゲームとしては様々な評価がある作品だったが、やはりFFは新しいことにチャレンジしてこそFFであり、そういうところが好きだと改めて思った。 (参考:honto)

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FF15で使用されているAIについての本。これほど細かいところまで作り込まれていることに感動。もう一回プレイしようかな。 (参考:honto)

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最近のゲーム人工知能がどうなってるのかざっくり知るために購入。
やっぱり大枠の意思決定の部分は人手でパターンを入れていく必要なのは変わらず、環境のパラメータ化の部分の精度があがっているという印象。
そう書くと単純だが、果てしない作り込みでリアリティへの強いこだわりを感じる。
MVPを作って優先度をつけて機能拡張していく開発スタイルが主流な現代、機械学習による最適化は後回しにされることが多い。
ただここまでUXが変わると機械学習を含めてプロダクトの価値としてMVPに含める考え方もあるなーと思った。
この作品自体はユーザ評価が高くなく「AIによる拘り無駄だったんじゃないか」と評されてもおかしくない結果ではあったが、FF7Rのヒットで報われたかな? (参考:honto)

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ゲームAIと深層学習 ニューロ進化と人間性

※このKindle本はプリント・レプリカ形式で、Kindle Paperwhiteなどの電子書籍リーダーおよびKindle Cloud Readerではご利用いただけません。Fireなどの大きいディスプレイを備えたタブレット端末や、Kindle無料アプリ (Kindle for iOS、Kindle for Android、Kindle for PC、Kindle for Mac) でのみご利用可能です。また、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用については、一部機能しない場合があります。文字だけを拡大することはできません。
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

ゲームAI手法を技術開発に必要な基礎的な内容から解説!
本書は、最近のゲームAI手法をさまざまな実例で解説するとともに、実際にゲームAIを構築できるような技法の習得を目指します。さらに、人工知能の最新の話題として、人間らしいゲームAIや深層学習、機械学習、強化学習についても解説しています。


第1章 パズルとゲームのAI今昔物語
1.1 AIの予言は的中したのか?
1.2 ゲームAIの歴史と背景
1.3 ゲームAIは人間から楽しみを奪うのか?
1.4 ゲームAIの意義
1.5 ゲームの深遠さと先手必勝の定理
第2章 パズルを解くAI
2.1 木の探索
2.2 倉庫番
2.3 ナンバーリンク
2.4 箱入り娘
2.5 ペグソリティア
2.6 数独を数学してみる
第3章 制約従属のパズルと非単調な推理
3.1 縦型探索とバックトラック
3.2 大数学者が間違えたチェスのパズル
3.3 線画の解釈とだまし絵
3.4 ATMSと4色問題
3.5 チェスパズルを解こう
3.6 クヌースのヒップパズルとビットボード
第4章 ゲームを解くAI
4.1 三目並べと木
4.2 ゲームの木の探索
4.3 オセロとFool's mate
4.4 Aマリオ
4.5 モンテカルロ木探索
4.6 立体4目並べ
4.7 オセロのモンテカルロ法とネガスカウト法
4.8 賭けにどうやって勝つか?
4.9 ゴーストをやっつけよう:AIパックマン
第5章 学習・進化とゲームAI
5.1 アルファ碁の衝撃
5.2 DQNとアーケードゲーム
5.3 進化するマリオ
5.4 ニューロ進化
5.5 パックマンのニューロ進化
5.6 好奇心のあるマリオ
第6章 ゲームAIと人間らしさ
6.1 人間らしいAIはなぜ必要か?
6.2 一般ゲームとは?
6.3 チューリングテストと最も人間らしいAI
6.4 「 人間らしさ」を用いない人間らしいゲームAI
6.5 「 人間らしさ」を用いた人間らしいゲームAI
参考文献
索引

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目次
第1章 パズルとゲームのAI 今昔物語
第2章 パズルを解くAI
第3章 制約従属のパズルと非単調な推理
第4章 ゲームを解くAI
第5章 学習・進化とゲームAI
第6章 ゲームAI と人間らしさ
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ゲームを題材としたアルゴリズム、AIの基本的な理論、実装について深層学習、DQNの話題まで含めて触れられている。
ゲームとそのAIによる到達度が幅広く紹介されているが、内容はやや理論寄りで自分で実装しようとするとこの本だけだと辛いかも。 (参考:honto)

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ゲームを題材としたアルゴリズム、AIの基本的な理論、実装について深層学習、DQNの話題まで含めて触れられている。

ゲームとそのAIによる到達度が幅広く紹介されているが、内容はやや理論寄りで自分で実装しようとするとこの本だけだと辛いかも。 (参考:楽天)

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【図書館の電子書籍はこちらから→】  https://kinoden.kinokuniya.co.jp/tit.library/bookdetail/p/KP00024322 (参考:楽天)

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著者略歴
伊庭斉志(イバヒトシ)
工学博士。1985年東京大学理学部情報科学科卒業。1990年東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻修士課程修了。同年電子技術総合研究所。1996~1997年スタンフォード大学客員研究員。1998年東京大学大学院工学系研究科電子情報工学専攻助教授。2004年~東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻教授。2011年~東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻教授。人工知能と人工生命の研究に従事。特に進化型システム、学習、推論、創発、複雑系、進化論的計算手法に興味をもつ(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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ScratchでAIを学ぼう ゲームプログラミングで強化学習を体験

オリジナルのScratchゲームを使って
楽しみながらAI・強化学習を学べる

●「どんどん賢くなるAI」を3つのゲームで習得
●Scratch強化ゲームの全プログラム収録
●拡張モジュール不要!使うのはScratch標準機能のみ

強化学習とは、AIの機械学習の一種で、簡単に言えば試行錯誤の学習です。
「強化」という言葉は、動物心理学で昔から使われている用語でもあり、
私たち人間や動物も強化学習をしています。赤ちゃんは自分で寝返りを覚え、
ハイハイを覚え、いずれ立ち上がります。

産業界では空前のAI・機械学習ブームです。2016年には、強化学習が
囲碁で世界トップレベルのプロ棋士に勝つという快挙がありました。
ところが、強化学習の本はあまりありません。難しい概念や見慣れない
記号を使わざるを得ないので、難しく見えるからでしょう。しかし本来、
強化学習のアイデア自体はシンプルで、直感的には誰にでも分かるものです。

そこで、数学の知識を中学までの範囲に限定し、教育用プログラム言語
のScratchで作ったゲームを題材にした入門書を作りました。本書では強
化学習を3レベルに分け、レベルごとにオリジナルのScratchゲームを使
いながら、それをプレイする強化学習AIをていねいに解説していきます。

1章 強化学習を始めよう
2章 Scratchの使い方
3章 Scratchプログラムの作り方
4章 レベル1・砂漠でダイヤ集めゲーム
5章 レベル2・月面でダイヤ集めゲーム
6章 レベル3・お化けの飛行訓練ゲーム
7章 まとめ

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(引用元楽天Books)

 
目次
はじめに
1章 強化学習を始めよう
1-1 強化学習とScratch
1-2 強化学習とAI
1-3 強化学習の昔と今
1-4 本書の内容
2章 Scratchの使い方
2-1 アカウントを作る
2-2 サインイン(ログイン)する
2-3 プログラムの始め方
2-4 プログラムの保存
2-5 プログラムの読み出し
2-6 ファイルの保存と読み込み
2-7 他のユーザーの作品をコピーする「リミックス」
3章 Scratchプログラムの作り方
3-1 「ダンシングマイケル」の説明
3-2 プログラムを始める
3-3 最終的なコードを確認する
3-4 スプライトを準備する
3-5 ステージを準備する
3-6 スプライトの3要素「コード」、「コスチューム」、「音」
3-6-1 コード
3-6-2 コスチューム
3-6-3 音
3-7 マイケルを上下に動かす:動き
3-8 動きを4回繰り返す:制御
3-9 音楽をつける:音
3-10 「カウント」を作る:変数
3-11 コスチュームを「カウント」で変える:見た目
3-12 ボタンを押して音を出す:イベント
3-13 ボタンを押してダンスを開始:イベント
3-14 振り付けに乱数を入れる:リスト
3-15 振り付けでダンスをする:リスト
3-16 スペースキーでも振付を変えられるようにする:ブロック定義
4章 レベル1・砂漠でダイヤ集めゲーム
4-1 砂漠でダイヤ集めゲームの遊び方
4-2 「行動」と「報酬」
4-3 L1- Q学習のアルゴリズム
4-3-1 期待値
4-3-2 報酬予測
4-3-3 報酬予測の学習則
4-4 Scratch のL1- Q学習
4-4-1 強化学習の初期化
4-4-2 行動選択
4-4-3 学習
4-5 プログラムを改変するためのヒント
4-5-1 改変1:報酬確率と報酬予測を表示する
4-5-2 改変2:初めから強化学習にプレイさせる
4-5-3 改変3:パラメータや設定の値を変える
4-6 メインループ
5章 レベル2・月面でダイヤ集めゲーム
5-1 月面でダイヤ集めゲームの遊び方
5-2 「行動」と「報酬」に加えて「状態」
5-3 L2- Q学習のアルゴリズム:状態2と3の場合
5-4 L2- Q学習のアルゴリズム:状態1の場合
5-5 2 回より多く行動を選ぶ場合
5-6 ScratchのL2- Q学習
5-6-1 強化学習の初期化
5-6-2 行動選択
5-6-3 学習
5-7 プログラムを改変するためのヒント
5-8 メインループ 121
6章 レベル3・お化けの飛行訓練ゲーム
6-1 お化けの飛行訓練ゲームの遊び方
6-2 巡回する状態での最適な行動
6-3 割引率
6-4 L3- Q学習のアルゴリズム
6-5 ScratchのL3- Q学習
6-5-1 強化学習の初期化
6-5-2 行動選択
6-5-3 学習
6-6 プログラムを改変するためのヒント
6-7 メインループ
7章 まとめ
7-1 エージェントと環境
7-2 強化学習の目的
7-3 Q学習
7-3-1 初期化
7-3-2 行動選択
7-3-3 学習
付録
付録A「 砂漠でダイヤ集めゲーム」のコード
付録B 「月面でダイヤ集めゲーム」のコード
付録C「 お化けの飛行訓練ゲーム」のコード
あとがき
著者プロフィール
索引

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小4の子供はscratch好きで勝手にゲームを作ったりしている。この際、aiに親しんでもらおうと本書を購入。 ルビなどはふってないので一緒に読んで遊んでいます。 若干早かったかなと思いましたが、まあまあ楽しんでいるようだし、親子のコミュニケーションもとれて良い感じでした。 (参考:YahooShopping)

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プログラミングが大好きな息子が欲しがったので、購入しました。活用してくれるといいです。 発送まで、まあまあでした。 (参考:YahooShopping)

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初めてのスクラッチの本でしたが、とても分かりやすくて、良かったです。 (参考:YahooShopping)

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著者略歴

著:伊藤 真
2000年、東北大学大学院にて動物のナビゲーション行動の数理モデルの研究で 情報科学博士取得。2004~ 2016年、沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニットで、 脳活動のデータ収集と解析に従事。動物の行動と脳活動を強化学習モデルで 説明する研究を行う。2017年より民間企業にて人工知能の産業利用に従事。


  

実例で学ぶゲームAIプログラミング

実例で学ぶゲームAIプログラミング
(著)Mat Buckland
発売日 2007/09/28
総合評価
(4.3)
(2022/11/29 12:13時点)
ゲームAIプログラミングの名著“Programming Game AI by Example”の邦訳です。
プレイヤーのスキルが向上し、より面白くてワクワクするようなゲームが好まれるという市場の変化に伴い、ゲームの開発現場では AI(人工知能)技術を使ったインテリジェントエージェントやボットの開発が注目されるようになりました。
本書では、AI技術を使ったインテリジェントエージェントの構築を、実例(動くサンプル)を多用しながらステップバイステップで丁寧かつ分かりやすく解説します。
 
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目次
1章 数学と物理入門
2章 ステート駆動エージェントの設計
3章 自律的に動くゲームエージェントの作成方法
4章 スポーツシミュレーションーシンプルサッカー
5章 グラフの不思議な世界
6章 スクリプトにするべきかやめるべきか、それが問題だ
7章 Raven:概要
8章 実践的な経路プランニング
9章 ゴール駆動型エージェントの行動
10章 ファジー論理
付録

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とても実践的。A*、ゴール指向、FSMとゲームAIを作るのに必要な道具がそろってる。サンプルもよい。「ゲーム開発者のためのAI入門」を読むならこっちのほうがいい。 (参考:honto)

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基本的な自立型エージェントの話から、グラフアルゴリズムのぱわーまでたくさん学べる。ファジー推論も扱っている。 (参考:honto)

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グラフ探索、プランニング、Lua、しっかりカバーしてる. アルゴリズムの話は (めったなことがなければ) 古びないので良い. (参考:honto)

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著者略歴
バックランド,マット(Buckland,Mat)
フリーランスのプログラマー兼ライター。1980年代後半、当時のホームコンピュータZX Spectrum用のゲームとしてWaddington社のモノポリー(Monopoly)のコードを書いたとき、AIに興味を持つようになる。それ以来、コンピュータが「考える」ということを創造することへの彼の情熱は一度も色あせたことがない。AI関連のチュートリアルが掲載されている人気Webサイトai-junkie.comの創設者である。AIインタフェース標準化委員会(Artificial Intelligence Interface Standards Committee:AIISC)のメンバーであり、European Game Developers Conference(ヨーロッパで開催されるゲーム開発者会議)におけるAIラウンドテーブルでホスト役も勤めている

松田晃一(マツダコウイチ)
東京農工大学大学院工学研究科数理情報工学専攻修了。東京大学大学院工学系研究科電子情報工学専攻より博士(工学)を得る。エンジニア兼研究者。NEC、SonyCSLを経て、現在、家電メーカに勤務。主幹研究員。金沢工業大学大学院客員教授。HCIやインターネット上の分散型共有仮想社会(PAW^2)の研究開発、VRML97の国際標準化、tgifの機能拡張・日本語化を経て、現在、新しいユーザエクスペリエンスの開発に従事。UI、HCI、事象型アニメーション、AI(自然言語理解)、携帯機器、エンターテインメント型ネットワークサービスなどに興味を持つ(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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ゲーム開発者のためのAI入門

ゲーム開発者のためのAI入門
(著)David M. Bourg, Glenn Seemann
発売日 2005/01/12
総合評価
(4.2)
(2022/11/29 12:13時点)
近年の3Dグラフィック技術の進化により、ビジュアル面におけるゲームのリアリティは大きく進歩しました。ゲームのリアリティを向上させる次のステップは、ゲームに人工知能(AI)を導入することです。
本書は、ゲームプログラミングにはじめて取り組むプログラマと、AI技術を理解する必要のあるゲームプログラマの両方を対象に、(従来の)決定論的なAI技術と、(新しい)非決定論的なAI技術を紹介します。
本書で解説するのは、「追跡と逃避」「パターンムーブメント」「フロッキング」「ポテンシャル関数に基づくムーブメント」
「基本的な経路探索とウェイポイント」「A*アルゴリズムによる経路探索」「AIのスクリプト化とスクリプティングエンジン」
「有限状態機械」「ファジー理論」「ルールベースのAI」「確率の基礎」「不確定な状況下での意思決定 ─ ベイズ法」
「ニューラルネットワーク」「遺伝的アルゴリズム」など。
豊富に掲載された図版とC/C++のサンプルコードが読者の理解を助けます。

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目次
Game AIとは
追跡と逃避
パターンムーブメント
フロッキング
ポテンシャル関数に基づくムーブメント
基本的な経路探索とウェイポイント
A*アルゴリズムによる経路探索
AIのスクリプト化とスクリプティングエンジン
有限状態機械
ファジー理論
ルールベースのAI
確率の基礎
不確定な状況下での意思決定ーベイズ法
ニューラルネットワーク
遺伝的アルゴリズム

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書店ではなかなか見つけられなかったので助かりました。 綺麗な梱包で手元に届いて嬉しかったです。 注文後、直ぐの発送で良かったです。 (参考:YahooShopping)

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近年の3Dグラフィック技術の進化により、ビジュアル面におけるゲームのリアリティは大きく進歩しました。ゲームのリアリティを向上させる次のステップは、ゲームに人工知能(AI)を導入することです。
本書は、ゲームプログラミングにはじめて取り組むプログラマと、AI技術を理解する必要のあるゲームプログラマの両方を対象に、(従来の)決定論的なAI技術と、(新しい)非決定論的なAI技術を紹介します。本書で解説するのは、「追跡と逃避」「パターンムーブメント」「フロッキング」「ポテンシャル関数に基づくムーブメント」「基本的な経路探索とウェイポイント」「A*アルゴリズムによる経路探索」「AIのスクリプト化とスクリプティングエンジン」「有限状態機械」「ファジー理論」「ルールベースのAI」「確率の基礎」「不確定な状況下での意思決定 ─ ベイズ法」「ニューラルネットワーク」「遺伝的アルゴリズム」など。
豊富に掲載された図版とC/C++のサンプルコードが読者の理解を助けます。
■目次
1章 Game AIとは
1.1 決定論的AIと非決定論的AI
1.2 確立されたGame AI
1.3 Game AIの将来
2章 追跡と逃避
2.1 基本的な追跡と逃避
2.2 LOS追跡
2.3 タイル環境でのLOS追跡
2.4 連続動作環境でのLOS追跡
2.5 迎撃
3章 パターンムーブメント
3.1 標準アルゴリズム
3.2 タイル環境でのパターンムーブメント
3.3 物理的なシミュレーション環境でのパターンムーブメント
4章 フロッキング
4.1 標準的なフロッキング
4.2 フロッキングの例
4.3 障害物の回避
4.4 リーダーに続け
5章 ポテンシャル関数に基づくムーブメント
5.1 Game AIでのポテンシャル関数の用途
5.2 追跡と逃避
5.3 障害物の回避
5.4 スウォーミング
5.5 最適化のヒント
6章 基本的な経路探索とウェイポイント
6.1 基本の経路探索
6.2 ブレッドクラム経路探索
6.3 経路の追跡
6.4 ウォールトレーシング
6.5 ウェイポイントナビゲーション
7章 A*アルゴリズムによる経路探索
7.1 探索領域の定義
7.2 探索の開始
7.3 スコアリング
7.4 袋小路の検出
7.5 地形コスト
7.6 影響マッピング
7.7 参考文献
8章 AIのスクリプト化とスクリプティングエンジン
8.1 スクリプティング技術
8.2 敵の属性のスクリプティング
8.3 基本スクリプトの解析
8.4 敵の振る舞いのスクリプティング
8.5 会話のスクリプティング
8.6 イベントのスクリプティング
8.7 参考文献
9章 有限状態機械
9.1 状態機械の基本モデル
9.2 有限状態機械の設計
9.3 蟻の例
9.4 参考文献
10章 ファジー理論
10.1 ゲームでのファジー理論の用途
10.2 ファジー理論の基礎
10.3 制御の例
10.4 脅威の査定の例
11章 ルールベースのAI
11.1 ルールベースシステムの基礎
11.2 格闘技ゲームの攻撃予想
11.3 参考文献
12章 確率の基礎
12.1 ゲームでの確率の用途
12.2 確率とは
12.3 確率のルール
12.4 条件付き確率
13章 不確定な状況下での意思決定−ベイズ法
13.1 ベイズネットワークとは
13.2 罠が仕掛けられている確率
13.3 財宝が収められている確率
13.4 空と陸の確率
13.5 格闘技ゲーム
13.6 参考文献
14章 ニューラルネットワーク
14.1 ゲームでのニューラルネットワーク
14.2 ニューラルネットワークの分析
14.3 学習
14.4 ニューラルネットワークのソースコード
14.5 頭脳を使った追跡と逃避
14.6 参考文献
15章 遺伝的アルゴリズム
15.1 進化の過程
15.2 植物の進化
15.3 ゲーム開発での遺伝学
15.4 参考文献
付録 ベクトル演算
索引 (参考:honto)

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(テレビ)ゲームで利用されるAI的なものをざっくりと説明している。しかしどうにもところどころ把握しづらい部分があるんだけど、コードが散在してるからなのか、はてさて。 (参考:honto)

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(引用元Amazon)

 
著者略歴
ボーグ,デイビッド・M.(Bourg,David M.)(ボーグ,デイビッドM.)
コンピュータシミュレーションの分野で活躍し、ホバークラフトの性能や、船やボートを動かすときの波のうねりなどを測定する分析ツールを開発しています。ニューオリンズ州立大学の造船機関学部で教鞭をとるかたわら、ゲームの開発ならびにコンサルティング分野のプロとして活躍。また、Game Instituteが運営している「Physics for Game Developers」というオンラインコースの指導も行う。研究分野は、流体力学シミュレーションのためのコンピュータコードの開発や、ビジネスエンジニアリング問題の解決へのAIの応用

シーマン,グレン(Seemann,Glenn)
MacintoshやWindowsのゲームを数多く開発してきたベテランゲームプログラマであり、クロスプラットフォームゲームを開発するCrescent Vision Interactiveの創設者の1人です(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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ゲームAIの本 最新・高評価のおすすめの5冊

以下が「ゲームAIの本」最新・高評価のおすすめの5冊詳細です。

(2022/11/29 12:13 更新)
Rank製品価格
1
2,970円
2,970円
2,970円
2,970円
2
FINAL FANTASY XV の人工知能 - ゲームAIから見える未来
発売日 2019/06/04
株式会社スクウェア・エニックス『FFXV』AIチーム (ボーンデジタル)
総合評価
(4.5)
3,520円
(+106pt)
3,520円
3,520円
3
3,080円
1,540円
3,080円
3,080円
4
ゲームAI技術入門 ──広大な人工知能の世界を体系的に学ぶ WEB+DB PRESS plus...
発売日 2019/09/30
三宅 陽一郎 (技術評論社)
総合評価
(4.4)
3,058円
2,905円
3,058円
3,058円
5
ScratchでAIを学ぼう ゲームプログラミングで強化学習を体験
発売日 2020/08/06
伊藤 真 (日経BP)
総合評価
(4.3)
2,090円
1,881円
2,090円
2,090円
 

ゲームから学ぶAI ——環境シミュレータ×深層強化学習で広がる世界 Tech × Books plus

(概要)

本書は、世界最先端のAI研究所の一つであるDeepMindが発表した論文を軸に、現代的なAIがどのように作られているのかをまとめた技術解説書です。

「汎用AI」「ゲームをプレイするAI」をテーマとし、おもに深層強化学習の技術を取り上げます。

深層強化学習は、いまの世の中で広く使われているディープラーニングをゲームなどの領域に応用した技術です。

深層強化学習には高性能なシミュレータが必要であり、ゲームをはじめとした架空の世界を舞台として最先端の研究が進められています。

本書ではこれまでに発表されてきた論文を通して、「いま技術的に何ができて、何が難しいのか」を紐解きながら、一つ一つの技術を積み上げた先に来る、次の時代のAIについて考えていきます。


(こんな方におすすめ)

・AI、汎用AIについて、これから学びたい方々

・深層強化学習に関心をお持ちの方々

・AIの研究/開発とゲームの関わりに興味をお持ちの方々


(目次)

1章 ゲームAIの歴史 ボードゲーム、汎用ビデオゲーム、深層強化学習、RTS

  1.1 ボードゲームとゲームAI チェス、将棋、囲碁

  1.2 汎用ビデオゲームプレイ ALE、Atari-57

  1.3 深層強化学習とゲーム環境 Malmo、OpenAI Gym、DeepMind Lab

  1.4 リアルタイムストラテジーゲーム StarCraft II、Dota 2

  1.5 まとめ

2章 機械学習の基礎知識 深層学習、RNN、自然言語処理、強化学習

  2.1 深層学習の基礎知識

  2.2 RNNの基礎知識

  2.3 自然言語処理の基礎知識

  2.4 強化学習の基礎知識

  2.5 まとめ

3章 囲碁を学ぶAI AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero、MuZero

  3.1 「囲碁を学ぶ」とはどういうことか

  3.2 AlphaGo

  3.3 AlphaGo Zero

  3.4 AlphaZero

  3.5 MuZero

  3.6 まとめ

4章 Atari-57を学ぶAI DQN、Rainbow、Ape-X、R2D2、NGU、Agent57

  4.1 「Atari-57を学ぶ」とはどういうことか

  4.2 DQN

  4.3 Rainbow

  4.4 Ape-X

  4.5 R2D2

  4.6 NGU

  4.7 Agent57

  4.8 まとめ

5章 StarCraft IIを学ぶAI SC2LE、AlphaStar

  5.1 「StarCraft IIを学ぶ」とはどういうことか

  5.2 SC2LE

  5.3 AlphaStarの基礎知識

  5.4 AlphaStarのアーキテクチャ

  5.5 AlphaStarの模倣学習

  5.6 AlphaStarのマルチエージェント学習

  5.7 まとめ

6章 Minecraftを学ぶAI Malmo、MineRL、今後の展望

  6.1 「Minecraftを学ぶ」とはどういうことか

  6.2 MineRL Diamondコンペティション2021

  6.3 MineRL BASALTコンペティション2021

  6.4 今後の展望

  6.5 まとめ

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目次
1章 ゲームAIの歴史ーボードゲーム、汎用ビデオゲーム、深層強化学習、RTS
2章 機械学習の基礎知識ー深層学習、RNN、自然言語処理、強化学習
3章 囲碁を学ぶAI-AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero、MuZero
4章 Atari-57を学ぶAI-DQN、Rainbow、Ape-X、R2D2、NGU、Agent57
5章 StarCraft2を学ぶAI-SC2LE、AlphaStar
6章 Minecraftを学ぶAI-Malmo、MineRL、今後の展望

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(引用元Amazon)

 
著者略歴
西田圭介(ニシダケイスケ)
フリーランスのソフトウェアエンジニア(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

  

FINAL FANTASY XV の人工知能 - ゲームAIから見える未来

FINAL FANTASY XV の人工知能 - ゲームAIから見える未来
(著)株式会社スクウェア・エニックス『FFXV』AIチーム
発売日 2019/06/04
総合評価
(4.5)
(2022/11/29 12:13時点)
【推薦のことば】
『FF』づくりのレシピ
- MISTWALKER/CEO 坂口 博信

本書は人工知能の専門家である著者が、FINAL FANTASY XV のゲーム作りを通じて、関連するAI技術を解説しています。ゲームとAIの深い関わり、そしてゲームの未来を感じられる本だと思います。
- 東京大学大学院工学系研究科/教授 松尾 豊

いつの時代もビデオゲームには "技術的ロマン" が必要で、現代のそれはAIである
- ゲームデザイナー 上田 文人

※敬称略、順不同


『ファイナルファンタジー15』で培った人工知能、AI技術、キャラクターとゲームをインタラクティブに作る技術を余すことなく解説。そして、そこから見える未来のゲームの人工知能について、プログラマー、デザイナー、制作チームリーダーたちが語ります。

【対象読者】
AI、人工知能に興味のある方、プログラマー、デザイナー、ゲーム制作者、「ファイナルファンタジー」シリーズのファン
 
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目次
はじめに
PART 1 基礎編
---------------------
1. ゲームAI入門
2. 意思決定ツール
3. ナビゲーション システム
4. AI とアニメーション
5. 位置検索システム
PART 2 コンテンツ編
---------------------
6. 仲間AI
7. モンスターAI
8. 兵士AI
9. アンビエントAI
10. 写真AI
PART 3 未来編
---------------------
11. 会話AI
12. AIモード
13. ロギングと可視化
14. これからのゲームAI技術
---------------------
対談1 プログラマー編:「FFXV」のゲームAIはどこまで進化したか?
対談2 デザイナー編:キャラクターの格好よさは髪型と普通っぽさで決まる!
対談3 チームリーダー編:「FFXV」の基礎AI作りクロニクル

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Users Voice
FF15はグラフィックが非常にリアルに近いものだが、これらを本当の人間のように見せる様々な工夫が書かれている。人間キャラクターの移動の制御、表情の制御、表現の工夫、技術的に難しい点を避けるための工夫など。詳細を読み込むと難しい内容も多いが、開発する上でこだわったところや今後に活かしたい反省点なども書かれており、1ファンとして非常に面白かった。ゲームとしては様々な評価がある作品だったが、やはりFFは新しいことにチャレンジしてこそFFであり、そういうところが好きだと改めて思った。 (参考:honto)

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FF15で使用されているAIについての本。これほど細かいところまで作り込まれていることに感動。もう一回プレイしようかな。 (参考:honto)

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最近のゲーム人工知能がどうなってるのかざっくり知るために購入。
やっぱり大枠の意思決定の部分は人手でパターンを入れていく必要なのは変わらず、環境のパラメータ化の部分の精度があがっているという印象。
そう書くと単純だが、果てしない作り込みでリアリティへの強いこだわりを感じる。
MVPを作って優先度をつけて機能拡張していく開発スタイルが主流な現代、機械学習による最適化は後回しにされることが多い。
ただここまでUXが変わると機械学習を含めてプロダクトの価値としてMVPに含める考え方もあるなーと思った。
この作品自体はユーザ評価が高くなく「AIによる拘り無駄だったんじゃないか」と評されてもおかしくない結果ではあったが、FF7Rのヒットで報われたかな? (参考:honto)

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戦略ゲームAI 解体新書 ストラテジー&シミュレーションゲームから学ぶ最先端アルゴリズム

ゲーム開発者、AIエンジニア、
すべての意思決定に悩んでいる方に必見!
戦略ゲームAIの仕組み、戦略的意思決定プロセスを紐解くバイブル書

【戦略ゲームAIについて】
戦略ゲームの元にとなるストラテジー&シミュレーションゲームはボードゲームを発端として、発展してきました。
近年では、スマートフォン向けのソーシャルゲームを筆頭に、数多くのゲームでストラテジー&シミュレーション要素が取り入れられており、
いまやゲーム開発において戦略ゲームAIは避けて通れない非常に重要な要素になっています。
またゲーム開発のみならず、一般の人工知能開発、複雑な意思決定のプロセス形成において、その技術は非常に注目されています。

【本書の特徴】
ストラテジー&シミュレーションゲームに利用されている戦略ゲームAI技術について、
国内や海外の事例を交え、その仕組みを丁寧に解説した書籍です。
基本的な技術の概論の解説から始まり、
著者が注目するシミュレーション&ストラテジーゲームAIのアルゴリズムについて、
ビジュアルを交えながら解説します。

【読者対象】
・ゲーム開発者
・AI開発者
・意思決定に興味を持つ方

【本書のゴール】
戦略ゲームAIの仕組みを学ぶことができる

【プロフィール】
ゲームAI研究者・開発者。
京都大学で数学を専攻、大阪大学(物理学修士)、東京大学工学系研究科博士課程(単位取得満期退学)。
博士(工学、東京大学)。2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。
立教大学大学院人工知能科学研究科特任教授、九州大学客員教授、東京大学客員研究員。
国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立(チェア)、日本デジタルゲーム学会理事、
芸術科学会理事、人工知能学会理事・シニア編集委員、情報処理学会ゲーム情報学研究会運営委員。

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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目次
第1部 基本篇(ストラテジーゲームとは
ストラテジーゲームと人工知能
ゲームAIの基礎事項)
第2部 技術篇(指揮官としての人工知能ー「メンバーやユニットを指揮するゲーム」
プレイヤーと共創する人工知能ー「世界シミュレーション」
学習し、成長する人工知能ー「育成系ストラテジーゲーム」)
第3部 発展篇(ストラテジーゲームの学術的研究
ストラテジーゲームの人工知能の一般理論)

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三宅さんの本はほとんど毎回購入しています。私は文系なのですが今回の本はたま〜に数式も出てくるので、少し難易度が高く感じました。でも、いつも言葉でわかりやすく説明してくれる氏が数式を使うというのは、数式でしか表せないのだな、とも思います。 (参考:YahooShopping)

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最先端のゲームAI技術について、とても見やすくまとめられている。ゲームをしている最中、読んだAIの記事をふと思い出してクスッと笑ってしまい何だか面白いなと思いました。今まで違った見方ができて知見が広がると思います (参考:YahooShopping)

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ストラテジーゲームを背後で駆動させているAIシステムの解説。
なるほどこのようなアルゴリズムで動いていて、それと我々は戦っているのだな、とわかる。

発展編では、ゲームAIのアルゴリズムがスマートシティをはじめとする都市論に接続する。

三宅氏の思考のジャンプ力には注目しているのだが、その基礎になっているのが、専門であり生業でもあるゲーム開発分野での、こうした実践の中で考えてことを、抽象度の高いモデルで思考し直す経験にあるのだろう。他の著書も読みたい。 (参考:楽天)

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著者略歴
三宅陽一郎(ミヤケヨウイチロウ)
ゲームAI研究者・開発者。京都大学で数学を専攻、大阪大学(物理学修士)、東京大学工学系研究科博士課程(単位取得満期退学)。博士(工学、東京大学)。2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。立教大学大学院人工知能科学研究科特任教授、九州大学客員教授、東京大学客員研究員。国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会設立(チェア)、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会理事・シニア編集委員、情報処理学会ゲーム情報学研究会運営委員。『大規模デジタルゲームにおける人工知能の一般的体系と実装ーFINAL FANTASY XVの実例を元に』にて2020年度人工知能学会論文賞を受賞。著書に『人工知能のための哲学塾 東洋哲学篇』(ゲンロン人文的大賞2018受賞)(ビー・エヌ・エヌ新社)、共著に『ゲーム情報学概論』(CEDEC AWARDS 2018 著述賞受賞)(コロナ社)などがある(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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ゲームAI技術入門 ──広大な人工知能の世界を体系的に学ぶ WEB+DB PRESS plus

(概要)

本書は、ゲームで使われる人工知能(AI)がどのようなしくみになっていて、どうやって作るのかを解説した書籍です。ゲームの内部に登場するキャラクターは、まるで意識を持っているかのように、こちらの隙をついて攻撃してきたり、また状況にあった動作をしてくれたりします。単純なものならif文の組み合わせでも実現できますが、より複雑で精緻な思考を実現するために、ゲームAIの分野で試行錯誤されてきた数々の手法があります。本書ではそれらを丁寧に解説することはもちろん、記憶、群衆、自動生成など、ゲームAIに関わる技術を網羅的に解説します。基本的なAIから最新のゲームに使われているAIまで、ゲームAIの今がわかります。


(こんな方におすすめ)

・ゲーム開発に興味のあるプログラマーやプランナー


(目次)


第1章:ゲームの中の人工知能──ゲームの中で生きているキャラクターを作る


1.1 ゲームAIの全体像


1.2 ゲームAIの連携


1.3 ゲーム世界に溶け込むAI


1.4 シミュレーション


1.5 シンボルと数値ダイナミクス


1.6 まとめ


第2章:知能のしくみ


2.1 2つの世界──外部世界と内面世界


2.2 内部循環インフォメーションフロー


2.3 環境の中の知性


2.4 アーキテクチャ全体について


2.5 C4アーキテクチャ


2.6 意識の理論


2.7 まとめ


第3章:知識表現──世界を噛み砕く


3.1 キャラクターの認識とは何か


3.2 センサの設計方法


3.3 位置検索システム


3.4 知識から感覚へ、感覚から知識へ


3.5 環世界へ


3.6 エージェントアーキテクチャと環世界


3.7 まとめ


第4章:記憶──AIの内側の表現メモリ


4.1 記憶って何だろう?


4.2 記憶の構造とダイナミクス


4.3 記憶の形


4.4 記憶の論理階層構造


4.5 まとめ


第5章:古典的な意思決定


5.1 反射型と非反射型の意思決定アルゴリズム


5.2 ルールベースの意思決定


5.3 ステートベースの意思決定


5.4 ユーティリティベースの意思決定


5.5 まとめ


第6章:現代風の意思決定


6.1 ゴールベースの意思決定


6.2 タスクベースの意思決定


6.3 ビヘイビアベースの意思決定


6.4 シミュレーションベースの意思決定


6.5 まとめ


第7章:ナビゲーションAIと地形認識


7.1 生物と環境の関係


7.2 知識表現


7.3 さまざまな世界表現


7.4 パス検索


7.5 意思決定と世界表現


7.6 まとめ


第8章:群衆AI


8.1 マルチエージェント


8.2 群衆の作り方


8.3 街の群衆の作り方の実例


8.4 まとめ


第9章:メタAI──ユーザーを楽しませるために


9.1 古典的メタAI


9.2 現代のメタAI


9.3 まとめ


第10章:生態学的人工知能とキャラクターの身体性


10.1 エージェントアーキテクチャの発展


10.2 キャラクターの身体システム


10.3 多層レイヤシステムの実例


10.4 キャラクターモーションシステムの発展


10.5 まとめ


第11章:学習、進化、プロシージャル技術


11.1 学習/進化アルゴリズムのゲームへの応用の歴史


11.2 学習/進化アルゴリズムの事例


11.3 プロシージャル技術


11.4 まとめ──学習、進化、プロシージャル技術の展望


第12章:ゲーム開発の品質保証/デバッグにおける人工知能技術の応用


12.1 ゲーム開発環境/デバッグ/品質保証における人工知能技術


12.2 ゲーム開発工程(ゲーム開発者)を助けるAI


12.3 ゲームサービスを支援するAI


12.4 ゲーム品質保証のためのAI


12.5 まとめ

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目次
はじめに
第1章:ゲームの中の人工知能──ゲームの中で生きているキャラクターを作る
1.1 ゲームAIの全体像
キャラクターAI
ナビゲーションAI
メタAI
1.2 ゲームAIの連携
フレームとは
3つの人工知能のフレームの違い
ゲームAIのミッション
ゲームデザインとAI
1.3 ゲーム世界に溶け込むAI
合理的である
人間的である
1.4 シミュレーション
物理シミュレーションと知能シミュレーション
知能をシミュレーションするには
知能そのものをシミュレーションする/知能が実現していることをシミュレーションする
1.5 シンボルと数値ダイナミクス
1.6 まとめ
第2章:知能のしくみ
2.1 2つの世界──外部世界と内面世界
エージェントアーキテクチャ
知能の3分類
知識生成(Knowledge Making)/意思決定(Decision Making)/行動生成(Action Making)
2.2 内部循環インフォメーションフロー
2.3 環境の中の知性
センサ
エフェクタ
知識生成
行動生成
意思決定
柔軟な知能の運動
記憶
2.4 アーキテクチャ全体について
2.5 C4アーキテクチャ
2.6 意識の理論
2.7 まとめ
第3章:知識表現──世界を噛み砕く
3.1 キャラクターの認識とは何か
人工知能における「表現」とは
フレーム
3.2 センサの設計方法
視覚の実装
視覚システムの応用「存在確率マップ」
聴覚の実装
音の伝搬シミュレーション/プレイヤーが聞く音
身体の感覚
外力、内力/姿勢
感覚統合と事実表現
事実からの推測
3.3 位置検索システム
戦術位置解析技術
行動のための環境のヒントデータ
環境理解のための抽象的表現
事実表現
『Gunslinger』における事実表現
3.4 知識から感覚へ、感覚から知識へ
行為と認識
メタ知識
3.5 環世界へ
環世界の例
環世界の構造
キャラクターの持つ環世界
アフォーダンス
人工知能の知識表現
3.6 エージェントアーキテクチャと環世界
3.7 まとめ
第4章:記憶──AIの内側の表現メモリ
4.1 記憶って何だろう?
身体の知識表現
精神の知識表現
4.2 記憶の構造とダイナミクス
固定記憶
ワーキングメモリ
短期記憶
長期記憶
4.3 記憶の形
感覚記憶
エピソード記憶
記憶の整理機能
エージェントセントリック
4.4 記憶の論理階層構造
世界をアクティブに知る
統合/形成/消滅
記憶の管理
4.5 まとめ
第5章:古典的な意思決定
5.1 反射型と非反射型の意思決定アルゴリズム
5.2 ルールベースの意思決定
ルールセレクタ
ルールの連鎖
5.3 ステートベースの意思決定
ステートマシンの基本
階層化ステートマシン
具体例
5.4 ユーティリティベースの意思決定
効用の計算方法
ダイナミックなユーティリティ
ムードとその変化(効用)の計算方法
限界効用逓減の法則
5.5 まとめ
第6章:現代風の意思決定
6.1 ゴールベースの意思決定
ゴール指向型意思決定
2つのゴール指向プランニング/ゴール指向は未来の観念を持つこと/フォワードプランニングとバックワードプランニング
ゴール指向型アクションプランニング
①ゲーム状態のシンボル化/②シンボルによるアクション表現/③プランニング/複数のアクションプラン
階層型ゴール指向プランニング
階層型ゴール指向プランニングの考え方/階層型ゴール指向プランニングの設計指針/ゴールの列挙/ゴールの分解/小さいゴールを組み合わせて大きなゴールを達成する/ゴールを操作に還元する
6.2 タスクベースの意思決定
階層型タスクネットワーク
階層型タスクネットワークの例:回復薬を作る/階層型タスクネットワークの例:回復薬を届ける
階層型タスクネットワークの実例
衛生兵のAI/部隊長のAI
6.3 ビヘイビアベースの意思決定
アクションゲームにおけるビヘイビアツリー
RPGにおけるビヘイビアツリー
6.4 シミュレーションベースの意思決定
レーシングゲームの例
さまざまなゲームにおけるシミュレーションベースの考え方
キャラクターの運動への応用
6.5 まとめ
第7章:ナビゲーションAIと地形認識
7.1 生物と環境の関係
空間と環境を認識すること
世界を表現する
7.2 知識表現
敵表現リスト
依存グラフ
意味ネットワーク
事実表現
ルールベース表現
世界表現
7.3 さまざまな世界表現
ウェイポイント、ナビゲーションメッシュ表現と経路検索
ナビメッシュ-ウェイポイント階層表現/マップクラスタリング表現
テリトリー表現
戦術ポイント表現
LOSマップ表現
敵配位マップ
7.4 パス検索
パス検索の黎明期
パス検索の本格的な導入事例
パス検索の広がり
スマートテレイン
3次元のパス検索
ルックアップテーブル法
7.5 意思決定と世界表現
地形の認識
地形の接続情報/最適な戦術位置/状況判断
戦術位置検索システム
ゴールデンパス
影響マップ
7.6 まとめ
第8章:群衆AI
8.1 マルチエージェント
コミュニケーション/メッセージング
階層型アーキテクチャ
ファシリテーター型
ブラックボード/ベルギアンAI/トークンによるタイミング制御
8.2 群衆の作り方
生物の群れ「ボイド」
整列/集合/離散/回避
場の力による群衆生成
ソーシャルな関係を入れた群衆
8.3 街の群衆の作り方の実例
巡回するキャラクター
密度コントロール
イベントと人だかり
交戦キャラクター
商店/働く人々/動物たち
応用:監視兵キャラクターの協調方法
8.4 まとめ
第9章:メタAI──ユーザーを楽しませるために
9.1 古典的メタAI
難易度調整
9.2 現代のメタAI
敵の動的配置
プレイヤーの監視
プレイヤーの感情推定
メタAIとプロシージャル技術
地形生成/物語生成
メタAIの内部構造
ユーザー解析技術
メタAIのほかの分野への応用
スマートシティ構想/複数台のロボットの協調
現代的なメタAIのさらなる発展
9.3 まとめ
第10章:生態学的人工知能とキャラクターの身体性
10.1 エージェントアーキテクチャの発展
生物学における環世界
認知科学におけるアフォーダンス
環世界、知識表現、アフォーダンス
多層構造
知能の多層構造
主体と対象の階層化
10.2 キャラクターの身体システム
身体と知能をつなぐ
意識/無意識構造──身体からの認識
人工身体モジュールと人工知能モジュールをつなぐ
身体レイヤ
10.3 多層レイヤシステムの実例
10.4 キャラクターモーションシステムの発展
身体からのフィードバック
ベルンシュタインの身体運動論
身体能力の認識
運動感覚の形成
ニューラルネットワークによる身体運動
10.5 まとめ
第11章:学習、進化、プロシージャル技術
11.1 学習/進化アルゴリズムのゲームへの応用の歴史
1980~1990年代中盤
1990年代後半
2000年代
2010年代
11.2 学習/進化アルゴリズムの事例
『Creatures』におけるニューラルネットワーク
1990年代の日本のゲームシーンにおける学習/進化アルゴリズム
『アストロノーカ』における遺伝的アルゴリズム/『シーマン』における自然言語会話
マイクロソフトリサーチにおける機械学習の研究
『Forza Motorsport』シリーズにおける機械学習
『Killer Instinct』におけるケースベーストリーゾニング
『Total War』におけるモンテカルロ木探索
格闘ゲームにおけるニューラルネットワーク
11.3 プロシージャル技術
プロシージャル技術の始まり
ダンジョン自動生成
自然地形の自動生成
植物自動生成と植物自動配置
街自動生成
ゲームエンジンにおける総合型ゲームレベル自動生成技術
11.4 まとめ──学習、進化、プロシージャル技術の展望
第12章:ゲーム開発の品質保証/デバッグにおける人工知能技術の応用
12.1 ゲーム開発環境/デバッグ/品質保証における人工知能技術
12.2 ゲーム開発工程(ゲーム開発者)を助けるAI
パラメータ調整
ゲーム自動バランス/自動調整
12.3 ゲームサービスを支援するAI
データビジュアリゼーション
12.4 ゲーム品質保証のためのAI
人工知能による自動プレイ
システムテスト
ログデータの活用
強化学習
『Assassin's Creed Origins』における自動解析システム
ディープラーニングのゲームへの応用
ディープラーニングの躍進と課題/品質保証とディープラーニング
ボットを用いた品質保証
12.5 まとめ
あとがきと謝辞
索引

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これまで AI 関連本は分野特化に関する物を多く読んできたので、多彩な適用事例に溢れるゲーム AI ってカナーリわくわくできるのではと期待して手に取ったのだが… いかんせん全然ゲームをやらないおっさんには、本書で説明されている技術について裏(実装)も表(振る舞い)も全くイメージできなくて、却って辛い読書になってしまった(Rogue やパピーラブとか大昔のゲームが出てくる箇所だけ面白かったけど)。最終章での、ゲームそのものではなく開発過程における AI 活用が最も肌感覚で理解できたのが皮肉w (参考:honto)

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生きる喜びを噛みしめるぐらい面白かったのでまたプログラムを書き始めることができました。行動に繋がったのでいい本です。 (参考:honto)

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ゲームAIといっているが、正確には最近のゲーム制作を実現するためのシステムアーキテクチャの教科書といったニュアンスが強いように感じる。
キャラクターAI、ナビゲーションAI、メタAIの組み合わせによって現代的なゲームは構成されているが、それらは決して流行の深層学習とかではなくて、それぞれがコンピュータサイエンスの中で培われたトラディショナルな技術やアルゴリズムの醜態だったりする。エンジニアにはたまらない本だ。 (参考:honto)

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(引用元Amazon)

 
著者略歴

著:三宅 陽一郎
三宅陽一郎(ゲームAI開発者)

京都大学で数学を専攻、大阪大学(物理学修士)、東京大学工学系研究科博士課程を経て、2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発/研究に従事。九州大学客員教授、理化学研究所客員研究員、東京大学客員研究員、国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会チェア、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員。連続セミナー「人工知能のための哲学塾」を主催。著書に『人工知能の作り方』(技術評論社)など。共著に『高校生のための ゲームで考える人工知能』(筑摩書房)、『FINAL FANTASY XV の人工知能』(ボーンデジタル)など。

Web:https://miyayou.com
Twitter:@miyayou
SlideShare:https://www.slideshare.net/youichiromiyake/presentations


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ScratchでAIを学ぼう ゲームプログラミングで強化学習を体験

オリジナルのScratchゲームを使って
楽しみながらAI・強化学習を学べる

●「どんどん賢くなるAI」を3つのゲームで習得
●Scratch強化ゲームの全プログラム収録
●拡張モジュール不要!使うのはScratch標準機能のみ

強化学習とは、AIの機械学習の一種で、簡単に言えば試行錯誤の学習です。
「強化」という言葉は、動物心理学で昔から使われている用語でもあり、
私たち人間や動物も強化学習をしています。赤ちゃんは自分で寝返りを覚え、
ハイハイを覚え、いずれ立ち上がります。

産業界では空前のAI・機械学習ブームです。2016年には、強化学習が
囲碁で世界トップレベルのプロ棋士に勝つという快挙がありました。
ところが、強化学習の本はあまりありません。難しい概念や見慣れない
記号を使わざるを得ないので、難しく見えるからでしょう。しかし本来、
強化学習のアイデア自体はシンプルで、直感的には誰にでも分かるものです。

そこで、数学の知識を中学までの範囲に限定し、教育用プログラム言語
のScratchで作ったゲームを題材にした入門書を作りました。本書では強
化学習を3レベルに分け、レベルごとにオリジナルのScratchゲームを使
いながら、それをプレイする強化学習AIをていねいに解説していきます。

1章 強化学習を始めよう
2章 Scratchの使い方
3章 Scratchプログラムの作り方
4章 レベル1・砂漠でダイヤ集めゲーム
5章 レベル2・月面でダイヤ集めゲーム
6章 レベル3・お化けの飛行訓練ゲーム
7章 まとめ

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(引用元楽天Books)

 
目次
はじめに
1章 強化学習を始めよう
1-1 強化学習とScratch
1-2 強化学習とAI
1-3 強化学習の昔と今
1-4 本書の内容
2章 Scratchの使い方
2-1 アカウントを作る
2-2 サインイン(ログイン)する
2-3 プログラムの始め方
2-4 プログラムの保存
2-5 プログラムの読み出し
2-6 ファイルの保存と読み込み
2-7 他のユーザーの作品をコピーする「リミックス」
3章 Scratchプログラムの作り方
3-1 「ダンシングマイケル」の説明
3-2 プログラムを始める
3-3 最終的なコードを確認する
3-4 スプライトを準備する
3-5 ステージを準備する
3-6 スプライトの3要素「コード」、「コスチューム」、「音」
3-6-1 コード
3-6-2 コスチューム
3-6-3 音
3-7 マイケルを上下に動かす:動き
3-8 動きを4回繰り返す:制御
3-9 音楽をつける:音
3-10 「カウント」を作る:変数
3-11 コスチュームを「カウント」で変える:見た目
3-12 ボタンを押して音を出す:イベント
3-13 ボタンを押してダンスを開始:イベント
3-14 振り付けに乱数を入れる:リスト
3-15 振り付けでダンスをする:リスト
3-16 スペースキーでも振付を変えられるようにする:ブロック定義
4章 レベル1・砂漠でダイヤ集めゲーム
4-1 砂漠でダイヤ集めゲームの遊び方
4-2 「行動」と「報酬」
4-3 L1- Q学習のアルゴリズム
4-3-1 期待値
4-3-2 報酬予測
4-3-3 報酬予測の学習則
4-4 Scratch のL1- Q学習
4-4-1 強化学習の初期化
4-4-2 行動選択
4-4-3 学習
4-5 プログラムを改変するためのヒント
4-5-1 改変1:報酬確率と報酬予測を表示する
4-5-2 改変2:初めから強化学習にプレイさせる
4-5-3 改変3:パラメータや設定の値を変える
4-6 メインループ
5章 レベル2・月面でダイヤ集めゲーム
5-1 月面でダイヤ集めゲームの遊び方
5-2 「行動」と「報酬」に加えて「状態」
5-3 L2- Q学習のアルゴリズム:状態2と3の場合
5-4 L2- Q学習のアルゴリズム:状態1の場合
5-5 2 回より多く行動を選ぶ場合
5-6 ScratchのL2- Q学習
5-6-1 強化学習の初期化
5-6-2 行動選択
5-6-3 学習
5-7 プログラムを改変するためのヒント
5-8 メインループ 121
6章 レベル3・お化けの飛行訓練ゲーム
6-1 お化けの飛行訓練ゲームの遊び方
6-2 巡回する状態での最適な行動
6-3 割引率
6-4 L3- Q学習のアルゴリズム
6-5 ScratchのL3- Q学習
6-5-1 強化学習の初期化
6-5-2 行動選択
6-5-3 学習
6-6 プログラムを改変するためのヒント
6-7 メインループ
7章 まとめ
7-1 エージェントと環境
7-2 強化学習の目的
7-3 Q学習
7-3-1 初期化
7-3-2 行動選択
7-3-3 学習
付録
付録A「 砂漠でダイヤ集めゲーム」のコード
付録B 「月面でダイヤ集めゲーム」のコード
付録C「 お化けの飛行訓練ゲーム」のコード
あとがき
著者プロフィール
索引

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小4の子供はscratch好きで勝手にゲームを作ったりしている。この際、aiに親しんでもらおうと本書を購入。 ルビなどはふってないので一緒に読んで遊んでいます。 若干早かったかなと思いましたが、まあまあ楽しんでいるようだし、親子のコミュニケーションもとれて良い感じでした。 (参考:YahooShopping)

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プログラミングが大好きな息子が欲しがったので、購入しました。活用してくれるといいです。 発送まで、まあまあでした。 (参考:YahooShopping)

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初めてのスクラッチの本でしたが、とても分かりやすくて、良かったです。 (参考:YahooShopping)

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(引用元楽天Books)

 
著者略歴

著:伊藤 真
2000年、東北大学大学院にて動物のナビゲーション行動の数理モデルの研究で 情報科学博士取得。2004~ 2016年、沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニットで、 脳活動のデータ収集と解析に従事。動物の行動と脳活動を強化学習モデルで 説明する研究を行う。2017年より民間企業にて人工知能の産業利用に従事。


   

ゲームAI参考書「新書一覧(2021年、2022年刊行)」

IT技術・プログラミング言語は、最新情報のキャッチアップも非常に重要、すなわち新書は要チェック

ということで、2020年以降に発売したゲームAI参考書の新書一覧(発売日の新しい順)が以下です。

(2022/11/29 12:13 更新)
製品価格
2,970円
2,970円
2,970円
2,970円
3,080円
1,540円
3,080円
3,080円
398円
ScratchでAIを学ぼう ゲームプログラミングで強化学習を体験
発売日 2020/08/06
伊藤 真 (日経BP)
総合評価
(4.3)
2,090円
1,881円
2,090円
2,090円
ゲームAI技術入門 ──広大な人工知能の世界を体系的に学ぶ WEB+DB PRESS plus...
発売日 2019/09/30
三宅 陽一郎 (技術評論社)
総合評価
(4.4)
3,058円
2,905円
3,058円
3,058円
FINAL FANTASY XV の人工知能 - ゲームAIから見える未来
発売日 2019/06/04
株式会社スクウェア・エニックス『FFXV』AIチーム (ボーンデジタル)
総合評価
(4.5)
3,520円
(+106pt)
3,520円
3,520円
ゲーム学の新時代 遊戯の原理 AIの野生 拡張するリアリティ...
発売日 2019/03/16
中沢新一, 中川大地, 遠藤雅伸, 井上明人 (NTT出版)
総合評価
(4)
5,016円
2,860円
5,502円
ゲームAIと深層学習 ニューロ進化と人間性
発売日 2018/09/07
伊庭斉志 (オーム社)
総合評価
(5)
3,190円
3,031円
3,190円
1,227円
人工知能の作り方 ―「おもしろい」ゲームAIはいかにして動くのか...
発売日 2016/12/20
三宅 陽一郎 (技術評論社)
総合評価
(4)
2,728円
2,592円
2,728円
3,647円
実例で学ぶゲームAIプログラミング
発売日 2007/09/28
Mat Buckland (オライリー・ジャパン)
総合評価
(4.3)
4,180円
(+190pt)
4,180円
4,180円
ゲーム開発者のためのAI入門
発売日 2005/01/12
David M. Bourg, Glenn Seemann (オライリージャパン)
総合評価
(4.2)
5,980円
4,180円
1,089円
 

ゲームAI参考書「Kindle Unlimited 読み放題 人気本ランキング」

「Kindle Unlimited」は、Amazonの定額本読み放題サービス。

最近はKindle Unlimitedで読める本もどんどん増えており、雑誌、ビジネス書、実用書などは充実のラインナップ。

以下がKindle Unlimitedで読み放題となるゲームAI参考書の一覧です。

30日無料体験も可能なので、読みたい本があれば体験期間で無料で読むことも可能です。

(2022/11/29 12:14 更新)
 

動画編:本より高コスパ?「Udemy ゲームAI おすすめ講座」

UdemyではゲームAIを基礎から応用までトータルで学べる学習講座があります。

こちらが、セール時には2千円程度で購入可能で、講座によっては本よりコスパよく学習が可能です。

講座は、買い切り型ながら更新あり、質問可能、30日間返金も可能、という本以上の手厚いサポートがあるのが魅力。

以下の表が、ゲームAIの学習講座例。セールの場合、かなりおすすめなのでぜひトライしてみください。

人気
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学習コース評価
1
(4.6)
総評価数 1346件
2
(4.4)
総評価数 909件
3
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総評価数 303件
4
【Unity 入門】2DアクションRPGを作って、Unityゲーム開発を始めよう!!...
発売日 2021/05/19
受講者 1,135人
通常 27,800円
現在 1,800円
(4.3)
総評価数 127件
5
(4.4)
総評価数 80件

関連:ゲーム開発に関する参考書

以下ではゲーム開発全般に有用な書籍をまとめています、合わせてのぞいて見てください。

また、ゲームエンジン「Unity」「Unreal Engine 4」 に関する書籍も以下でまとめています、こちらも合わせてのぞいて見てください。

いじょうでっす。

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