コンピュータゲームにおける人工知能 （コンピュータゲームにおけるじんこうちのう）は、コンピュータゲーム において、ノンプレイヤーキャラクター (NPC) の振る舞いに知能 があるかのような錯覚 を生み出す技法である。主な技法は人工知能 (AI) の既存技術を活用したものである。しかしゲームAI と呼ぶ場合、制御理論 ・ロボット工学 ・コンピュータグラフィックス ・計算機科学 全般の技法を含む様々なアルゴリズム を指して使われることが多い。囲碁 や将棋 の分野では最善手を探索するプログラムを囲碁AI・将棋AIと呼称している[ 1] [ 2]
ゲームAIはユーザーから見て知性が感じられるか、ゲームプレイが心地よいかに集中しているため、通常のAIとは手法が大きく異なる。ワークアラウンド やチート （ずる）は許容されており、コンピュータと人間の対戦形式の場合、人間側が公平さを感じるよう調整が必要である。例えばファーストパーソン・シューティングゲーム の場合、NPCは人間の能力を超えた完璧な射撃もできるが、それでは公平さが感じられなくなる。
ゲームプレイはAIの初期から研究対象となっていた。初期のAIの例として、ニム というゲームをコンピュータ化したものがあり、1941年に開発され、1942年に発表された。ポン の30年以上前、当時の最先端技術を使ったゲームだが、比較的小さい箱型のゲームであり、ニムの熟練プレーヤーにも普通に勝てるレベルだった[ 3] マンチェスター大学 の Ferranti Mark 1 を使い、クリストファー・ストレイチー がチェッカー プログラムを、Dietrich Prinz がチェス プログラムを開発した[ 4] アーサー・サミュエル がチェッカーのプログラムを1950年代中ごろから1960年代にかけて発展させ、最終的には腕のいいアマチュアと互角に戦えるレベルを達成した[ 5] IBM のディープ・ブルー がガルリ・カスパロフ に勝ったことである[ 6] テレビゲーム として、「スペースウォー! 」、「ポン 」、「ガッチャ 」(1973) などがあるが、それらは論理回路 で実装され人間同士が対戦する形式であり、AIとは無縁だった。
シングルプレーヤーでゲーム内の敵と戦う形式のゲームは1970年代に登場しはじめた。アーケードゲーム での初期の例として、「スピードレース 」（1974年、タイトー のレースゲーム ）、Qwak アタリ のガンシューティングゲーム ）、Pursuit コンピュータゲーム では1972年に Hunt the Wumpus Star Trek [ 7] マイクロプロセッサ が使われるようになるとより多くの計算が可能となり、動きのパターンにもランダムな要素が加えられるようになっていった。
GLtron アーケードゲームの黄金時代 （英語版 ） スペースインベーダー 」(1978) の成功によってAIが操る敵というアイデアが大いに一般化された。「スペースインベーダー」ではAIを使って徐々に難易度が上がるようにし、別個の動きのパターンを可能にし、プレーヤーの入力に基づいてハッシュ関数 でゲーム内イベントを生成していた。「ギャラクシアン 」(1979) では敵の動きのパターンがさらに複雑化・多様化し、編隊から個々の敵が飛び出すような動きも実現した。「パックマン 」(1980) では迷路ゲームにAIパターンを導入し、それぞれの敵に異なる個性を与えている。「空手道 」(1984) では対戦型格闘ゲーム にAIパターンを導入したが、AIが貧弱だったためすぐに第2版が登場した。「ファーストクイーン （英語版 ） 戦術 アクションRPG で、AIが操るキャラクター群（ゴチャキャラ）がリーダーに従うシステムを導入した[ 8] [ 9] コンピュータRPG 「ドラゴンクエストIV 導かれし者たち 」(1990) では、戦闘の際のNPC の行動を自動化するAI戦闘において「作戦」システムを導入し、NPCの行動を制御できるようになった。この方式はアクションロールプレイングゲーム のジャンルでは「聖剣伝説2 」(1993) で導入されている。
ロボット が人に操作されずに”考え”、ボールを奪いにいく（ロボカップ ）「マッデンNFL 」、Earl Weaver Baseball Tony La Russa Baseball
1990年代には新たなゲームのジャンル群が出てきて、有限状態機械 などのAIツールの利用が促進された。リアルタイムストラテジー ゲームは、多数のオブジェクト、不完全な情報、経路探索問題、リアルタイムでの意思決定、経営計画などといった事柄をAIに扱わせた[ 10] ヘルツォーク・ツヴァイ 」(1989) の経路探索とユニット制御のための3状態機械はほとんどうまく機能しなかった。また Dune II [ 11]
その後、創発 などのボトムアップ的AI技法を採用するゲームも登場。「ブラック&ホワイト 」では、プレーヤーの動きをボトムアップ的AIで評価している。Façade 自然言語 （英語）で対話することをゲームの中心に据えている。
ゲームは人工知能開発の環境を提供し、そこからゲームを超えた潜在的用途も生まれてきた。例えば、「ジェパディ! 」というアメリカ のクイズ番組 で人間に勝利したコンピュータ「ワトソン 」や、サッカー をロボット にプレイさせるロボカップ などもある[ 12]
ゲームAIは多種多様なゲームで利用されている。最も明らかな利用例はゲーム内のNPC の制御だが、今ではスクリプティングが最も一般的な制御方法となっている。経路探索 （英語版 ） リアルタイムストラテジー ゲームでよく見られる。経路探索とは、NPCがマップ上のある地点から別の地点へと移動する経路を求めることで、地形や障害物、さらに時には「戦場の霧 」を考慮する。経路探索をさらに発展させたナビゲーションもゲームAIのサブフィールドであり、NPCにその環境内で誘導する機能を与え、他者（他のNPCやプレーヤー）との衝突を避けつつターゲットまでの経路を探させたり、他者と協調させたりする。ゲームの難易度をプレーヤーの技量に基づいてリアルタイムに調整する動的ゲーム難易度調整 （英語版 ）
最近では創発 的AIの概念もゲームに利用されており、「ブラック&ホワイト 」、「nintendogs 」、たまごっち などの玩具がある。これらのゲーム内の「ペット」は、プレーヤーのアクションから「学習」し、行動を更新していく。実際には選択肢はある範囲内に限定されているのだが、プレーヤーに対して知的存在の幻影をある程度与えることができる。
チェス 、囲碁 、将棋 の分野においてコンピュータが人間以上の能力を獲得してからは、プロ棋士が棋譜の解析や練習対局の相手として利用するようになった[ 13] ダイレクト三々 など）をプロが使うようになったり、既存の定跡や古い棋譜を解析し淘汰や再評価が行われるなど様々な面で変化が起きた[ 13]
多くのゲームは何らかの戦闘を含んでいる。ゲームAIは、戦闘における敵の振る舞いをより人間的に（見えるように）するのに役立つ。
近年のゲームAIで最も効果的な機能として「狩り」の能力がある。本来AIは白か黒かというような明確な反応を示す。プレーヤーがいる場所の設定に従い、AIは攻撃または防御のどちらかの行動をとる。近年これに「ハンティング」という考え方が導入された。「ハンティング」状態では、AIはキャラクターの立てる音や足跡といった具体的なマーカーを探す[ 14] ステルスゲーム でよく見られる。
もう1つのゲームAIにおける近年の発展として、「生存本能」の開発がある。ゲームAIが操るキャラクターは環境内の各種オブジェクトを認識し、それが自身の生存に有益か有害かを判断できる。プレーヤーと同様、AIは銃撃戦で武器のリロードや手榴弾を投げる際などに無防備にならないよう遮蔽物を探すことができる。反応のしかたを設定するマーカーが存在する場合もある。例えば、AIが操るキャラクターの健康状態をチェックするコマンドが存在する場合、パーセンテージで表された健康状態によって反応を設定する。健康があるしきい値より低いとき、AIはキャラクターがプレーヤーから逃げるよう設定したりする。また、弾切れになったときは遮蔽物に隠れてリロードなどをする。このような振る舞いによってAIの操るキャラクターがより人間味を増す。この分野にはまだ改良の余地がある。AIは様々な状況に対応しなければならず、プレーヤーを驚かすほどの能力を示すのはまだ先のことである[ 14]
戦闘AIのもう1つの副作用は、AIが操るキャラクター同士が遭遇した際に見られる。id Software のゲーム DOOM DOOM の攻略本では、'monster infighting' を利用して敵同士を戦わせ、生き残る方法なども紹介されていた。
ビデオゲームにおける人工知能の文脈では、チート とは、ある状況でプレーヤーが得られない情報をNPCについてはアクセス可能としていたり、プレイヤーには不可能なアクションを使用することを指す[ 15] ゲームエンジン にプレーヤーの位置を問い合わせることで知る方式になっている場合もある。レースゲームにおいては、プレイヤーがNPCに対し大きく距離を離した際に、NPCが加速する、もしくは背後までワープしてくる実装がしばしば見られる（マリオカート64 など）。AIにおけるチートは、その人工的に達成された知能に限界があることを示している。一般に戦略的創造性が重要なゲームでは、このような有利さをAIに与えておかないと最小限の試行錯誤で人間が容易に勝ってしまう。また、性能上の問題からチートを実装していることが多く、プレーヤーから見てその効果があからさまでない限りは許容されている。AIだけに与えられる特権のみをチートと呼び、コンピュータが本質的に持つ高速性と正確性はチートとは呼ばないが、一方でプレーヤーから見てコンピュータ固有の利点がNPCの人間離れした動きを生じているなら、それらも含めて「チート」と呼ぶこともある[ 15]
チェス 、囲碁 、将棋 の分野においては、人間同士の対局でコンピュータの手を参照（カンニング ）する「ソフト指し」が問題となっている[ 16] [ 17]
^ “囲碁AI、こわれる 人間の悪手に翻弄、大石死す AI社会に警鐘：朝日新聞デジタル ”. 朝日新聞デジタル (2023年9月24日). 2024年9月15日 閲覧。 ^ “人間のさらにその先へ──将棋AIはまだ強くなれるのか？ 「水匠」と「やねうら王」の開発者が語る“歴史と未来” ”. ITmedia AI＋ . 2024年9月15日 閲覧。 ^ Grant, Eugene F.; Lardner, Rex (August 2, 1952). “The Talk of the Town - It” . The New Yroker . http://www.newyorker.com/archive/1952/08/02/1952_08_02_018_TNY_CARDS_000236053 ^ See "A Brief History of Computing" at AlanTuring.net.
^ Schaeffer, Jonathan. One Jump Ahead:: Challenging Human Supremacy in Checkers , 1997,2009, Springer, ISBN 978-0-387-76575-4 . Chapter 6.
^ McCorduck, Pamela (2004), Machines Who Think ISBN 1-56881-205-1 , http://www.pamelamc.com/html/machines_who_think.html ^ スタートレック (マイコンゲーム) とは別系統のゲーム^ First Queen （英語） - MobyGames ^ “オフィシャルサイト ”. 呉ソフトウェア工房 . 2011年5月19日 閲覧。 ^ Schwab 2004 , pp. 97–112^ Schwab 2004 , p. 107^ Emergent Intelligence in Games 17 February 2011 .^ a b “「囲碁AI」の最強時代到来、プロ棋士の存在価値は薄れてしまうのか？ 井山裕太名人、伊田篤史八段、本木克弥八段らに聞く囲碁AIの「利点と欠点」 | JBpress (ジェイビープレス) ”. JBpress（日本ビジネスプレス） . 2023年12月10日 閲覧。
^ a b “Artificial Intelligence in Game Design ”. ai-depot.net . 2024年5月23日 閲覧。
^ a b Scott, Bob (2002). “The Illusion of Intelligence”. In Rabin, Steve. AI Game Programming Wisdom . Charles River Media. pp. 16–20
^ “２４ソフト指し取締委員会｜利用規約 ”. 日本将棋連盟公式 将棋倶楽部24 (2016年1月17日). 2023年7月23日 閲覧。 ^ “グルジアのチェス名人、スマホでカンニング ”. CNN.co.jp (2015年4月14日). 2015年4月24日 閲覧。
