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ゲーム情報学概論- ゲームを切り拓く人工知能 - (日本語) 単行本 – 2018/4/26


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商品の説明

内容紹介

ゲームは,古くから人工知能,認知科学の中心的な研究テーマとして扱われてきた。本書では,まずこの研究分野の基礎的な知識と歴史を押さえ,それを支える重要な理論について述べ,デジタルゲームの応用分野まで概観する。


★松原仁先生(公立はこだて未来大学)の書評★
ゲーム情報学というのはゲームを対象とした(広い意味での)情報処理の研究領域である。「ゲーム情報学」という名称ができたのは1999年に情報処理学会で研究会を立ち上げたときなので、まだ20年程度しか経っていない若い領域である。人工知能のスタートはチェスの研究から始まりチェスを対象として数多くの貴重な成果が得られマッカーシーは「チェスは人工知能のハエ」と言った。ハエを対象とした研究で遺伝学が格段に進歩したように人工知能もチェスを対象とした研究で各段に進歩したということである。しかし日本ではゲームは遊びと見なされてゲームを対象とした研究が疎外される時期が長く続いた。日本は人工知能の研究で世界に出遅れたのだが、その理由の一つにゲーム研究の軽視があったのである。
 日本には将棋と囲碁(囲碁は中国発祥のゲームだが今のように発展したのは日本である)という貴重なゲームがあるので、それを対象とした研究をしない手はないということで遅ればせながらゲーム情報学という名称を冠した研究領域を立ち上げた(もっともらしい学問の名前をつけないと認められなかった)。それから20年でようやく体系化にこぎつけることができたのが本書である。伊藤氏が思考ゲームの認知科学的な側面を、保木氏が思考ゲームの情報科学的な側面を、そして三宅氏が最近日本でも盛んになってきたデジタルゲームへの応用を説明している。これまで日本でゲームを研究対象としたくても基本文献が存在しなかったのだが、これからは本書を推薦できる。ゲームの研究を進める上での基礎を本書でぜひ学んでほしい。たとえば意外と敷居が高いゲーム理論(たとえば「ナッシュ均衡」など)の基礎についても学ぶことができる。本書が出版されたことは今後のゲーム情報学の発展のためにとてもうれしいことである。ゲームのプログラムに興味をもったらぜひ最初にこの本を手に取ってほしい。


★主要目次★
第I部 ゲーム情報学概論
 プロローグ
1. ゲームとはなにか
 1.1 ゲームを定義する
 1.2 ゲームの情報学的分類
2. ゲーム情報学の基礎
 2.1 ゲームと問題解決
 2.2 ゲーム情報学の歴史
3. ゲームAIと認知研究
 3.1 ゲームAIとアルゴリズム
 3.2 ゲームと認知科学
第II部 ゲーム情報学のアルゴリズム
 プロローグ
4. 最短経路の探索とコスト関数:15パズル
 4.1 15パズル
 4.2 15パズルのグラフ探索
 4.3 A*アルゴリズム
 4.4 問題を緩和してhコストを設計する方法
5. ゲーム理論の基礎知識:囚人のジレンマ,ジャンケン,三目並べ
 5.1 戦略型ゲームと戦略の優劣
 5.2 ナッシュ均衡と混合拡大
 5.3 二人ゼロ和ゲームの均衡点とミニマックス定理
 5.4 展開型ゲーム
 5.5 展開型ゲームの戦略と後ろ向き帰納法
6. ミニマックスゲーム木とその探索:三目並べ,オセロ,チェス,将棋
 6.1 ミニマックスゲーム木
 6.2 ミニマックスゲーム木の深さ優先探索
 6.3 ミニマックスゲーム木のab探索法
 6.4 AND/OR木と証明数
 6.5 ミニマックスゲーム木のグラフ探索
 6.6 ヒューリスティックミニマックス探索
7. モンテカルロ法を用いた強化学習:ブラックジャック
 7.1 強化学習概要
 7.2 ブラックジャックとその基本ルール
 7.3 ゲーム状態,行動および報酬の表現
 7.4 モンテカルロ法による方策評価
 7.5 方策の改善
第III部 デジタルゲームへの応用
 プロローグ
8. ゲームAI:アクションゲームとボードゲームの比較
 8.1 デジタルゲームの原理
 8.2 ボードゲームとデジタルゲームの人工知能の違い
 8.3 知識表現・世界表現
 8.4 ゲーム表現
 8.5 キャラクターの行動表現
 8.6 デジタルゲームAIの全体像
9. キャラクターAI
 9.1 エージェントアーキテクチャ
 9.2 センサモジュール
 9.3 知識生成モジュール
 9.4 意思決定モジュール
 9.5 エフェクタと運動生成モジュール
 9.6 記憶とインフォメーションフロー
 9.7 記憶の形
 9.8 黒板モデル(ブラックボードアーキテクチャ)
10. ゲームAIの知識表現と意思決定アルゴリズム
 10.1 知識表現
 10.2 八つの意思決定アルゴリズム
11. ナビゲーションAI
 11.1 ナビゲーションメッシュとウェイポイント
 11.2 ダイクストラ探索法とA*パス検索
 11.3 地形解析
 11.4 戦術位置検索
 11.5 影響マップ
 11.6 社会的空間
12. 学習・進化アルゴリズムの応用
 12.1 統計による学習
 12.2 ニューラルネットワーク
 12.3 遺伝的アルゴリズム
 12.4 ゲーム進化アルゴリズム
 12.5 強化学習
 12.6 プレーヤのデータから学ぶ
エピローグ

出版社からのコメント

コロナ社HPにて在庫確認ができます。また、プログラムやカラー画像を掲載予定です。

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

伊藤/毅志
1988年北海道大学文学部行動科学科卒業。1994年名古屋大学大学院博士後期課程修了(情報工学専攻)、工学博士(名古屋大学)。電気通信大学助手。2007年電気通信大学助教

保木/邦仁
1998年東北大学理学部化学系卒業。2003年東北大学大学院博士後期課程修了(化学専攻)、博士(理学)(東北大学)。トロント大学博士研究員。2006年東北大学研究支援者。2007年東北大学助教。2010年電気通信大学特任助教。2015年電気通信大学准教授

三宅/陽一郎
1999年京都大学総合人間学部基礎科学科卒業。2001年大阪大学大学院修士課程修了(物理学専攻)。2004年東京大学大学院博士課程単位取得満期退学(電気工学専攻)。株式会社フロム・ソフトウェア。2011年株式会社スクウェア・エニックス(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)


登録情報

  • 単行本: 223ページ
  • 出版社: コロナ社 (2018/4/26)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4339028851
  • ISBN-13: 978-4339028850
  • 発売日: 2018/4/26
  • 梱包サイズ: 21.2 x 15 x 1.2 cm
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