目次

・見出し記号の意味は以下の通りです
# 節
## 項
### 目
#### [Column]コラム

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はじめに
第1章：ゲームの中の人工知能──ゲームの中で生きているキャラクターを作る
# 1.1　ゲームAIの全体像
## キャラクターAI
## ナビゲーションAI
## メタAI
# 1.2　ゲームAIの連携
## フレームとは
## 3つの人工知能のフレームの違い
## ゲームAIのミッション
## ゲームデザインとAI
# 1.3　ゲーム世界に溶け込むAI
## 合理的である
## 人間的である
# 1.4　シミュレーション
## 物理シミュレーションと知能シミュレーション
## 知能をシミュレーションするには
### 知能そのものをシミュレーションする／知能が実現していることをシミュレーションする
# 1.5　シンボルと数値ダイナミクス
# 1.6　まとめ
第2章：知能のしくみ
# 2.1　2つの世界──外部世界と内面世界
## エージェントアーキテクチャ
## 知能の3分類
### 知識生成（Knowledge Making）／意思決定（Decision Making）／行動生成（Action Making）
# 2.2　内部循環インフォメーションフロー
# 2.3　環境の中の知性
## センサ
## エフェクタ
## 知識生成
## 行動生成
## 意思決定
## 柔軟な知能の運動
## 記憶
# 2.4　アーキテクチャ全体について
# 2.5　C4アーキテクチャ
# 2.6　意識の理論
# 2.7　まとめ
第3章：知識表現──世界を噛み砕く
# 3.1　キャラクターの認識とは何か
## 人工知能における「表現」とは
## フレーム
# 3.2　センサの設計方法
## 視覚の実装
## 視覚システムの応用「存在確率マップ」
## 聴覚の実装
### 音の伝搬シミュレーション／プレイヤーが聞く音
## 身体の感覚
### 外力、内力／姿勢
## 感覚統合と事実表現
## 事実からの推測
# 3.3　位置検索システム
## 戦術位置解析技術
## 行動のための環境のヒントデータ
## 環境理解のための抽象的表現
## 事実表現
### 『Gunslinger』における事実表現
# 3.4　知識から感覚へ、感覚から知識へ
## 行為と認識
## メタ知識
# 3.5　環世界へ
## 環世界の例
## 環世界の構造
## キャラクターの持つ環世界
## アフォーダンス
## 人工知能の知識表現
# 3.6　エージェントアーキテクチャと環世界
# 3.7　まとめ
第4章：記憶──AIの内側の表現メモリ
# 4.1　記憶って何だろう？
## 身体の知識表現
## 精神の知識表現
# 4.2　記憶の構造とダイナミクス
## 固定記憶
## ワーキングメモリ
## 短期記憶
## 長期記憶
# 4.3　記憶の形
## 感覚記憶
## エピソード記憶
## 記憶の整理機能
## エージェントセントリック
# 4.4　記憶の論理階層構造
## 世界をアクティブに知る
## 統合／形成／消滅
## 記憶の管理
# 4.5　まとめ
第5章：古典的な意思決定
# 5.1　反射型と非反射型の意思決定アルゴリズム
# 5.2　ルールベースの意思決定
## ルールセレクタ
## ルールの連鎖
# 5.3　ステートベースの意思決定
## ステートマシンの基本
## 階層化ステートマシン
## 具体例
# 5.4　ユーティリティベースの意思決定
## 効用の計算方法
## ダイナミックなユーティリティ
## ムードとその変化（効用）の計算方法
### 限界効用逓減の法則
# 5.5　まとめ
第6章：現代風の意思決定
# 6.1　ゴールベースの意思決定
## ゴール指向型意思決定
### 2つのゴール指向プランニング／ゴール指向は未来の観念を持つこと／フォワードプランニングとバックワードプランニング
## ゴール指向型アクションプランニング
### ?ゲーム状態のシンボル化／?シンボルによるアクション表現／?プランニング／複数のアクションプラン
## 階層型ゴール指向プランニング
### 階層型ゴール指向プランニングの考え方／階層型ゴール指向プランニングの設計指針／ゴールの列挙／ゴールの分解／小さいゴールを組み合わせて大きなゴールを達成する／ゴールを操作に還元する
# 6.2　タスクベースの意思決定
## 階層型タスクネットワーク
### 階層型タスクネットワークの例：回復薬を作る／階層型タスクネットワークの例：回復薬を届ける
## 階層型タスクネットワークの実例
### 衛生兵のAI／部隊長のAI
# 6.3　ビヘイビアベースの意思決定
## アクションゲームにおけるビヘイビアツリー
## RPGにおけるビヘイビアツリー
# 6.4　シミュレーションベースの意思決定
## レーシングゲームの例
## さまざまなゲームにおけるシミュレーションベースの考え方
## キャラクターの運動への応用
# 6.5　まとめ
第7章：ナビゲーションAIと地形認識
# 7.1　生物と環境の関係
## 空間と環境を認識すること
## 世界を表現する
# 7.2　知識表現
## 敵表現リスト
## 依存グラフ
## 意味ネットワーク
## 事実表現
## ルールベース表現
## 世界表現
# 7.3　さまざまな世界表現
## ウェイポイント、ナビゲーションメッシュ表現と経路検索
### ナビメッシュ-ウェイポイント階層表現／マップクラスタリング表現
## テリトリー表現
## 戦術ポイント表現
## LOSマップ表現
## 敵配位マップ
# 7.4　パス検索
## パス検索の黎明期
## パス検索の本格的な導入事例
## パス検索の広がり
## スマートテレイン
## 3次元のパス検索
## ルックアップテーブル法
# 7.5　意思決定と世界表現
## 地形の認識
### 地形の接続情報／最適な戦術位置／状況判断
## 戦術位置検索システム
## ゴールデンパス
## 影響マップ
# 7.6　まとめ
第8章：群衆AI
# 8.1　マルチエージェント
## コミュニケーション／メッセージング
## 階層型アーキテクチャ
## ファシリテーター型
### ブラックボード／ベルギアンAI／トークンによるタイミング制御
# 8.2　群衆の作り方
## 生物の群れ「ボイド」
### 整列／集合／離散／回避
## 場の力による群衆生成
## ソーシャルな関係を入れた群衆
# 8.3　街の群衆の作り方の実例
## 巡回するキャラクター
## 密度コントロール
## イベントと人だかり
## 交戦キャラクター
## 商店／働く人々／動物たち
## 応用：監視兵キャラクターの協調方法
# 8.4　まとめ
第9章：メタAI──ユーザーを楽しませるために
# 9.1　古典的メタAI
## 難易度調整
# 9.2　現代のメタAI
## 敵の動的配置
## プレイヤーの監視
## プレイヤーの感情推定
## メタAIとプロシージャル技術
### 地形生成／物語生成
## メタAIの内部構造
## ユーザー解析技術
## メタAIのほかの分野への応用
### スマートシティ構想／複数台のロボットの協調
## 現代的なメタAIのさらなる発展
# 9.3　まとめ
第10章：生態学的人工知能とキャラクターの身体性
# 10.1　エージェントアーキテクチャの発展
## 生物学における環世界
## 認知科学におけるアフォーダンス
## 環世界、知識表現、アフォーダンス
## 多層構造
## 知能の多層構造
## 主体と対象の階層化
# 10.2　キャラクターの身体システム
## 身体と知能をつなぐ
## 意識／無意識構造──身体からの認識
## 人工身体モジュールと人工知能モジュールをつなぐ
## 身体レイヤ
# 10.3　多層レイヤシステムの実例
# 10.4　キャラクターモーションシステムの発展
## 身体からのフィードバック
## ベルンシュタインの身体運動論
## 身体能力の認識
## 運動感覚の形成
## ニューラルネットワークによる身体運動
# 10.5　まとめ
第11章：学習、進化、プロシージャル技術
# 11.1　学習／進化アルゴリズムのゲームへの応用の歴史
## 1980?1990年代中盤
## 1990年代後半
## 2000年代
## 2010年代
# 11.2　学習／進化アルゴリズムの事例
## 『Creatures』におけるニューラルネットワーク
## 1990年代の日本のゲームシーンにおける学習／進化アルゴリズム
### 『アストロノーカ』における遺伝的アルゴリズム／『シーマン』における自然言語会話
## マイクロソフトリサーチにおける機械学習の研究
## 『Forza Motorsport』シリーズにおける機械学習
## 『Killer Instinct』におけるケースベーストリーゾニング
## 『Total War』におけるモンテカルロ木探索
## 格闘ゲームにおけるニューラルネットワーク
# 11.3　プロシージャル技術
## プロシージャル技術の始まり
## ダンジョン自動生成
## 自然地形の自動生成
## 植物自動生成と植物自動配置
## 街自動生成
## ゲームエンジンにおける総合型ゲームレベル自動生成技術
# 11.4　まとめ──学習、進化、プロシージャル技術の展望
第12章：ゲーム開発の品質保証／デバッグにおける人工知能技術の応用
# 12.1　ゲーム開発環境／デバッグ／品質保証における人工知能技術
# 12.2　ゲーム開発工程（ゲーム開発者）を助けるAI
## パラメータ調整
## ゲーム自動バランス／自動調整
# 12.3　ゲームサービスを支援するAI
## データビジュアリゼーション
# 12.4　ゲーム品質保証のためのAI
## 人工知能による自動プレイ
## システムテスト
## ログデータの活用
## 強化学習
## 『Assassin's Creed Origins』における自動解析システム
## ディープラーニングのゲームへの応用
### ディープラーニングの躍進と課題／品質保証とディープラーニング
## ボットを用いた品質保証
# 12.5　まとめ
あとがきと謝辞
索引