一般的なゲームプレイ

汎用ゲームプレイ（GGP ）は、人工知能プログラムを設計して、複数のゲームを正常にプレイできるようにすることです。^[1]^[2]^[3]チェスなどの多くのゲームでは、コンピューターは特別に設計されたアルゴリズムを使用してこれらのゲームをプレイするようにプログラムされており、このアルゴリズムを別のコンテキストに転送することはできません。たとえば、チェスをプレイするコンピュータープログラムはチェッカーをプレイできません。汎用ゲームプレイは、人工汎用知能への道の必要なマイルストーンと考えられています。^[4]

一般的なビデオゲームのプレイ （GVGP ）は、ビデオゲームをプレイする目的に合わせて調整されたGGPの概念です。ビデオゲームの場合、ゲームのルールは、TD-Gammon ^[5]のような人工プレイヤーによって複数回の反復で学習されるか、従来のGGPのようにドメイン固有の言語で手動で事前定義され、人工プレイヤーに事前に送信される必要があります^[6]^[7]。2013年以降、深層強化学習アプローチに従って大きな進歩が遂げられ、 Atari 2600ゲームのプレイを学習できるプログラム^[8]^[5]^[9]^[10]^[11]やNintendo Entertainment Systemゲームのプレイを学習できるプログラムの開発が行われました。^[12]^[13]^[14]

汎用ゲーム技術の最初の商用利用は1998年のZillions of Gamesでした。汎用ゲーム技術は、2003年以降、オンラインオークションでの価格交渉において、サプライチェーン管理におけるトレーディングエージェント向けにも提案されました。 ^[15]^[16]^[17]^[18]

歴史

1992年、バーニー・ペルはメタゲームプレイの概念を定義し、「MetaGame」システムを開発した。これはチェスのようなゲームのゲームルールを自動的に生成する最初のプログラムであり、自動ゲーム生成を使用する最も初期のプログラムの1つであった。ペルはその後、Metagamerシステムを開発した。^{[19]このシステムは、}ゲーム記述言語（GDL）と呼ばれる特別な言語でゲームルールを定義して、ゲームが生成されると人間の介入なしに、チェスのような多くのゲームをプレイすることができた。^[20]

1998年、ジェフ・マレットとマーク・レフラーが商用システム「Zillions of Games」を開発した。このシステムはLISPのような言語を使用してゲームルールを定義した。Zillions of Gamesは、駒の移動性、盤の構造、ゲームの目標に基づいて、ゲームルールから評価関数を自動的に導出した。また、コンピュータチェスシステムに見られる通常のアルゴリズム（移動順序によるアルファベータプルーニング、転置表など）も採用した。 ^[21] このパッケージは2007年に拡張され、完全なForthベースのプログラミング言語を組み込んだ代替メタゲームエンジンであるAxiomプラグインが追加されました。

1998年、Urs Fischbacherによってz-Treeが開発されました。^[22] z-Treeは実験経済学のための最初の、そして最も引用されているソフトウェアツールです。z-Treeは、人間を対象とするゲーム理論的実験のためのゲームルールをz-Tree言語で定義することを可能にします。また、人間を対象とするゲームに参加するコンピュータプレイヤーを定義することもできます。^[23]

2005年にスタンフォード・プロジェクト・ジェネラル・ゲーム・プレイングが設立されました。^[3]

2012年にPyVGDLの開発が開始されました。^[24]

GGPの実装

スタンフォードプロジェクト

General Game Playingは、カリフォルニア州スタンフォード大学のスタンフォードロジックグループのプロジェクトであり、一般的なゲームをプレイするためのプラットフォームを作成することを目的としています。これは、GGP AIを標準化するための最も有名な取り組みであり、一般的にGGPシステムの標準と見なされています。ゲームは、ゲーム記述言語で表現された一連のルールによって定義されます。ゲームをプレイするために、プレーヤーはゲームホスティングサーバー^[25]^[26]と対話します。ゲームホスティングサーバーは、動きの合法性を監視し、状態の変化をプレーヤーに通知します。

2005 年以来、 AAAIカンファレンスでは毎年、一般ゲームプレイコンテストが開催されています。このコンテストでは、各ゲームでのパフォーマンスを記録し、参加者の AI がさまざまなゲームをプレイする能力を審査します。コンテストの第 1 段階では、参加者は、合法的な動きを実行し、優位に立つ能力、ゲームをより速く完了する能力について審査されます。次の決勝ラウンドでは、AI はますます複雑なゲームで互いに対戦します。この段階で最も多くのゲームに勝った AI がコンテストに勝利し、2013 年までその作成者は 10,000 ドルの賞金を獲得していました。^[19]これまでに、次のプログラムが優勝しました。^[27]

その他のアプローチ

他にも、ゲームルールを定義するために独自の言語を使用する一般的なゲームプレイシステムがあります。その他の一般的なゲームプレイソフトウェアには、次のものがあります。

GVGPの実装

強化学習

GVGPは、実際のビデオゲームAIを自動的に作成するだけでなく、「手続き型コンテンツ生成を使用して自動的に作成されたものを含むゲーム環境をテストし、人間のプレイヤーが悪用する可能性のあるゲームプレイの潜在的な抜け穴を見つける」ためにも使用できる可能性があります。^[7] GVGPは、ゲームルールを生成したり、ゲームが許可する優れたAIと悪いAIのスキルの差別化を比較する相対アルゴリズムパフォーマンスプロファイル（RAPP）に基づいてゲームの品質を推定したりするためにも使用されています。^[42]

ビデオゲームの説明言語

汎用ビデオゲームAIコンペティション（GVGAI）は2014年から開催されている。このコンペティションでは、GGPコンペティションで使用されるボードゲームの代わりに、1980年代のアーケードゲームやコンソールゲームに似た（場合によっては1980年代のゲームをベースにした）2次元ビデオゲームが使用される。研究者や実務家が、最良の汎用ビデオゲームプレイアルゴリズムをテストして比較する方法を提供している。このコンペティションには、ビデオゲーム記述言語（VGDL）で書かれた多数のゲームを含む関連ソフトウェアフレームワークがある。VGDLはGDLと混同しないように注意すべきであり、簡単に解析できる単純なセマンティクスとコマンドを使用するコーディング言語である。VGDLの1つの例は、2013年に開発されたPyVGDLである。^[6]^[24] GVGPで使用されるゲームは、今のところ、最も単純で定量化しやすい2次元アーケードゲームであることが多い。^[43]ビデオゲームを解釈できるAIを作成するプロセスを簡素化するために、この目的のためのゲームは手動でVGDLで書かれている。^{[説明が必要]} VGDLは、アンサーセットプログラミング（ASP）と進化アルゴリズム（EA）を使用して、特にレベルの手続き型生成に特化したゲームを記述するために使用できます。その後、GVGPを使用して、エージェントのパフォーマンスに基づいて、手続き型のレベルの妥当性、およびレベルの難易度や品質をテストできます。^[44]

アルゴリズム

GGP AIは複数のゲームをプレイできるように設計する必要があるため、特定のゲーム専用に作成されたアルゴリズムに頼ることはできません。代わりに、AIは、その方法が幅広いゲームに適用できるアルゴリズムを使用して設計する必要があります。また、AIは、以前の状態の出力ではなく、現在の状態に適応できる継続的なプロセスである必要があります。このため、オープンループ技術が最も効果的であることがよくあります。^[45]

GGP AIを開発するための一般的な方法は、モンテカルロ木探索（MCTS）アルゴリズムです。^[46] UCT法（木に適用される上側信頼境界）と一緒に使用されることが多いMCTSのバリエーションは、特定のゲームをより良くプレイするため、およびビデオゲームのプレイと互換性を持たせるために提案されています。^[47]^[48]^[49]使用される木探索アルゴリズムの別のバリエーションは、有向幅優先探索（DBS）です。^[50]これは、利用可能なアクションごとに現在の状態への子ノードを作成し、ゲームが終了するか時間切れになるまで、平均報酬が最も高い順に各子を訪問します。^[51]各木探索方法では、AIは潜在的なアクションをシミュレートし、獲得したポイントの観点から、各パスの平均最高報酬に基づいてそれぞれをランク付けします。^[46]^[51]

仮定

ゲームとやりとりするためには、アルゴリズムはゲームが共通の特徴を共有しているという仮定の下で動作する必要がある。著書『Half-Real: Video Games Between Real Worlds and Fictional Worlds』で、Jesper Juul はゲームを次のように定義している。「ゲームはルールに基づいており、結果は変動し、結果が異なれば価値も異なり、プレイヤーの努力が結果に影響し、プレイヤーは結果に執着し、ゲームの結果は交渉可能である。」^[52] これらの仮定を使用して、プレイヤーの入力、ゲームの結果、およびさまざまなルールの適用方法を定量化し、アルゴリズムを使用して最も好ましいパスを計算することで、ゲームをプレイする AI を作成できます。^[43]

参照

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外部リンク

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David M. Bennett による PolyGamo Player プロジェクト
Axiom Development キットは、Greg Schmidt による、Zillions of Games と互換性のあるメタゲーム開発システムです。
Palamedes - 汎用ゲームプレイ IDE
ConvNetJS ディープ Q ラーニングデモ

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