情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

近年人工知能(AI)にゲームをプレイさせるという試みが盛んに行われているが、格闘ゲームのようなリアルタイムコンピュータゲーム(RTS)において、人間と対等な条件の下でAIが熟練した人間のプレイヤーに勝利することは難しいとされてきた。そこで本研究では格闘ゲームを題材とし、決定木学習を利用して対戦相手の行動を予測、予測した行動と相手までの距離などの情報を組み合わせて行動選択を行うエージェントを構築した。このエージェントはどのような相手と対戦しても相手に合わせた戦略を取ることができる。また、決定木学習を用いることで学習結果を人間が解釈できるため、相手の行動パターン及び自分の行動選択の分析が可能である。