AIナビゲーションにおける人間らしさの評価
研究は、プレイヤーがビデオゲームにおけるAIの行動をどう感じるかを調べている。
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ビデオゲームは長年にわたって人気のエンターテイメントの一形態だよね。プレイヤーに現実から逃げて、魅力的なバーチャル世界に没入するチャンスを提供してくれる。これらの体験を楽しむための重要な要素は、非プレイヤーキャラクター(NPC)がどれだけ人間の行動を模倣できるかだよ。この研究では、人々がビデオゲームにおける人工知能(AI)の人間らしさをどう感じて評価するか、特にナビゲーションの行動に焦点を当てて探るよ。
NPCの重要性
NPCはプレイヤーとやり取りしてゲーム体験を向上させるように設計されているんだ。NPCが信じられる存在であるためには、人間らしい行動をする必要がある。これが特に重要なのは、プレイヤーがリアルな人のように振る舞うキャラクターとやり取りする方がゲームをもっと楽しめるからだよ。従来、NPCは決まったスクリプトに従って行動していて、繰り返し感や予測可能さを感じることがあった。でも技術が進化するにつれて、ゲームデザイナーはAIを使ってもっとダイナミックで魅力的なNPCを作るようになってきたね。
研究の目的
この研究では、人々がビデオゲーム内のナビゲーションにおけるAIの人間らしさをどのように評価するかを理解しようとする。人々がAIキャラクターの行動が人間のようかどうかを判断する際に何を求めるのかを調べるよ。これを達成するために、より人間らしいナビゲーションを生成することを目的とした新たなAIエージェントを設計したんだ。この新しいエージェントのナビゲーション行動を他のAIエージェントや人間プレイヤーと比較したよ。
方法論
新しいAIエージェントの作成
我々は、人間の行動により近いナビゲーション行動を生成することに焦点を当てた新しいAIエージェントを開発したんだ。これを実現するために、NPCが人間のように振る舞うためには何が必要かについて人々からフィードバックを集めたよ。そして、新しいエージェントを、人間のように振る舞わないことが以前に示された2つのベースラインAIエージェントとテストしたんだ。
データ収集
新しいエージェントのパフォーマンスを評価するために、人間の審判が異なるエージェントがゲーム内の特定のターゲットに向かってナビゲートする動画を見て、どの動画がより人間らしい行動を示しているかを判断する研究を作ったよ。審判たちは自分の選択の根拠を提供し、自分の決定に対する自信のレベルも示した。
調査結果
パフォーマンスの比較
結果は、我々の新しいAIエージェントが人間らしさを評価するためのテストに合格し、他の2つのベースラインエージェントは合格しなかったことを示した。これはつまり、我々のエージェントの行動は、人間の審判が本物の人と区別するのが難しかったということだよ。
人間らしさの特徴
審判の根拠を分析したら、エージェントが人間らしいかどうかを評価するために使われた共通の特徴が浮かび上がった。彼らは、人間らしい行動をスムーズで、環境に反応し、目標に向かっていると表現することが多かった。それに対して、非人間らしい行動は、ぎこちなく、反応が鈍く、明確な目標がないと説明された。
審判の自信と正確性
研究では、審判がビデオゲームにどれだけ慣れているかとAIエージェントの人間らしさを正確に評価する能力に関連性はないことが分かったよ。驚いたことに、より正確に評価した審判は、逆に自信が低い傾向があったみたいで、より批判的な評価をしていたのかもしれないね。
意義
AIの人間らしさを人々がどう捉えるかを理解することは、ゲームデザイナーがより魅力的で信じられるキャラクターを作る手助けになるよ。キャラクターの信頼性に寄与する特定の特徴を特定することで、開発者はAIエージェントのこれらの特徴を強化することに集中できるんだ。
ゲームの世界をナビゲートする
ビデオゲームにおけるナビゲーションはプレイの重要な側面なんだ。プレイヤーはしばしば、さまざまな目標を達成するためにキャラクターを複雑な環境の中で操る必要がある。この研究は、NPCが一つの地点から別の地点へナビゲートする方法に焦点を当てているよ。これは多くのビデオゲームで重要な行動なんだ。
ナビゲーションの伝統的アプローチ
歴史的に、ゲーム開発者はNPCのために決められたパスに頼ってきたんだ。この方法は、NPCが特定の状況で取るべき行動をプログラムすることを含んでいた。このアプローチの主な欠点は、柔軟性がなく、NPCがゲームの状況の変化に応じて行動を適応させられないことだよ。
ナビゲーションにおけるAIの役割
AIの進歩により、開発者はNPCが環境から学び、それに応じて動きを調整できるNPCを作れるようになった。この変化により、もっと流動的で人間らしいナビゲーションが可能になり、キャラクターがプレイヤーにとってよりリアルに感じられるようになったんだ。
人間ナビゲーション・チューリングテスト(HNTT)
ナビゲーションにおける人間らしさを評価するために、人間ナビゲーション・チューリングテスト(HNTT)を採用したよ。このテストでは、人間の審判が2つのエージェントのナビゲーション行動を比較して、どちらがより人間らしく見えるかを判断するんだ。
テストデザイン
この研究では、審判はターゲットに向かってナビゲートするエージェントの動画を並べて見たよ。各試行で、審判はどのエージェントが人間のように動いていると思うかを選んだ。審判は自分の選択の理由をも示し、自分の判断に対する確信を評価したんだ。
人間らしさの特徴を分析する
評価に使用されたコード
審判が人間らしさを評価する際に考慮するものをよりよく理解するために、応答を分類するコーディングスキームを開発したよ。このコードは、動きのスムーズさ、目標指向の行動、環境への認識など、行動のさまざまな側面を捉えたんだ。
判断のパターン
我々の分析から、審判が人間らしい行動と非人間らしい行動の両方を評価する際に似たような高レベルの特徴に依存していることが分かったよ。たとえば、スムーズな動きは、エージェントがより人間らしく見えるための重要な特徴としてよく挙げられたんだ。
前進する
ゲーム業界がAIをキャラクターデザインに統合し続ける中で、プレイヤーが人間らしさをどう捉えるかを理解することがますます重要になっているよ。この知識は、NPCを開発する際に、単にタスクを効果的に実行するだけでなく、プレイヤーの心理的なレベルでも響くようにする手助けとなるんだ。
デザイナーへの推奨
我々の調査結果に基づいて、ゲームデザイナーにはAIエージェントを開発する際に以下の分野に焦点を当てることを推奨するよ:
- 動きのスムーズさ: 流れるような動作を優先することでNPCの信頼性を高められるよ。
- 環境認識: 周囲と意味のある形で相互作用するエージェントを作ることでプレイヤーの関与を改善できるんだ。
- 目標指向の行動: NPCに明確な目標があることを確保することで、その行動をより意図的で人間らしく感じさせることができる。
結論
この研究は、AIのナビゲーション行動における人間らしさの認識について光を当てているよ。AIエージェントの信頼性に寄与する特徴を強調することで、ゲーム開発者にとって実行可能な洞察を提供できるんだ。技術が進化し続ける中で、プレイヤーの体験をデザインの決定の前面に置くことが重要だよね。AIが没入感や楽しさを高めるような行動をすることを確実にしていこう。
タイトル: Navigates Like Me: Understanding How People Evaluate Human-Like AI in Video Games
概要: We aim to understand how people assess human likeness in navigation produced by people and artificially intelligent (AI) agents in a video game. To this end, we propose a novel AI agent with the goal of generating more human-like behavior. We collect hundreds of crowd-sourced assessments comparing the human-likeness of navigation behavior generated by our agent and baseline AI agents with human-generated behavior. Our proposed agent passes a Turing Test, while the baseline agents do not. By passing a Turing Test, we mean that human judges could not quantitatively distinguish between videos of a person and an AI agent navigating. To understand what people believe constitutes human-like navigation, we extensively analyze the justifications of these assessments. This work provides insights into the characteristics that people consider human-like in the context of goal-directed video game navigation, which is a key step for further improving human interactions with AI agents.
著者: Stephanie Milani, Arthur Juliani, Ida Momennejad, Raluca Georgescu, Jaroslaw Rzpecki, Alison Shaw, Gavin Costello, Fei Fang, Sam Devlin, Katja Hofmann
最終更新: 2023-03-02 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2303.02160
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2303.02160
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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