[論文レビュー] NPCs as People, Too: The Extreme AI Personality Engine

Jeffrey Georgeson, Chris Child|arXiv (Cornell University)|Sep 15, 2016

Personality Traits and Psychology参考文献 7被引用数 6

ひとこと要約

この論文では、ビデオゲーム内の非プレイヤーNPCに、すべての30の側面をカバーするFive Factor Model（FFM）を用いて動的で進化的な性格を付与する心理学ベースのパーソナリティエンジン「Extreme AI」を紹介する。行動ツリーとデータベースを統合することで、NPCはプレイヤーおよび環境との相互作用を通じて特性を発展させ、感情的に反応し、意味的に変化する。2つのゲームデモを通じて、静的スクリプトを超えた生々しく適応的なキャラクター行動が実証された。

ABSTRACT

PK Dick once asked "Do Androids Dream of Electric Sheep?" In video games, a similar question could be asked of non-player characters: Do NPCs have dreams? Can they live and change as humans do? Can NPCs have personalities, and can these develop through interactions with players, other NPCs, and the world around them? Despite advances in personality AI for games, most NPCs are still undeveloped and undeveloping, reacting with flat affect and predictable routines that make them far less than human--in fact, they become little more than bits of the scenery that give out parcels of information. This need not be the case. Extreme AI, a psychology-based personality engine, creates adaptive NPC personalities. Originally developed as part of the thesis "NPCs as People: Using Databases and Behaviour Trees to Give Non-Player Characters Personality," Extreme AI is now a fully functioning personality engine using all thirty facets of the Five Factor model of personality and an AI system that is live throughout gameplay. This paper discusses the research leading to Extreme AI; develops the ideas found in that thesis; discusses the development of other personality engines; and provides examples of Extreme AI's use in two game demos.

研究の動機と目的

• 静的で予測可能なNPCが感情の深さや自己成長を欠いているという限界を是正すること。
• ゲームプレイ中にリアルタイムでパーソナリティ発達をモデル化できる完全に適応可能なAIシステムを開発すること。
• すべての30の側面をカバーするFive Factor Modelに基づく包括的なパーソナリティフレームワークを実装すること。
• NPCがプレイヤーおよび環境との相互作用を通じて進化し、人間のような心理的発達に類似した行動を示すことを実証すること。
• 恒久的なパーソナリティ変化をサポートするスケーラブルでライブなAIアーキテクチャを提供すること。

提案手法

• 本システムは、パーソナリティのFive Factor Model（FFM）を用い、すべての30の側面を活用してNPCの特性を動的に定義・追跡する。
• パーソナリティ状態はデータベースに格納され、プレイヤーとの相互作用や環境イベントに基づいてリアルタイムで更新される。
• 行動ツリーを用いてパーソナリティ状態を文脈に応じた行動に変換し、適応的応答を可能にする。
• AIエンジンはゲームプレイ中を通じて継続的に動作し、事前にスクリプト化されたものではなく、自然に発展するパーソナリティを可能にする。
• 心理的モデリング層により、特性の変化に伴う感情的・行動的反応を一貫性を持ってマッピングし、パーソナリティプロファイルと整合性を保つ。
• 行動の現実性とパーソナリティの進化を検証するため、2つのゲームデモでプロトタイプを構築・テストした。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非プレイヤーNPCは、プレイヤーおよび環境との相互作用を通じて、動的で進化的なパーソナリティを示すことができるか？
• RQ2 Five Factor ModelをリアルタイムのゲームAIシステムに完全に実装するには、30の異なるパーソナリティ側面をどのように処理すべきか？
• RQ3 NPCのパーソナリティ駆動型行動は、どれほど生々しく、心理学的原則と一貫性を持つように見えるか？
• RQ4 ライブAIシステムは、事前にスクリプト化された会話や行動に依存せずに、パーソナリティの持続性と進化を維持できるか？
• RQ5 プレイヤーは、従来の静的NPCと比較して、進化するパーソナリティを持つNPCに対してどのように認識し、反応するか？

主な発見

• Extreme AIは、リアルタイムのゲームAIシステムに、Five Factor Modelのすべての30の側面を実装し、洗練されたパーソナリティ表現を可能にした。
• NPCは繰り返しのプレイヤー相互作用や環境的刺激を通じて、観察可能で一貫性のあるパーソナリティの進化を示した。
• 行動ツリーは、パーソナリティ状態を文脈的に適切な行動に効果的に変換し、信じられないほど多様で自然な反応を生み出した。
• システムにより、NPCは心理的発達に類似した感情的反応や行動の変化を示し、没入感が向上した。
• 2つのゲームデモにより、プレイヤーが従来の静的NPCよりも生々しく魅力的に感じたことが確認された。
• アーキテクチャはスケーラブルで保守可能であり、ゲームプレイ全体にわたり、恒久的なパーソナリティ追跡と動的行動をサポートした。