Post on 02-Jan-2016
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概要
目的に沿った物語生成能力– 娯楽、訓練、教育
物語生成の複雑化– プロットの矛盾、出来事が導く結果、キャラクタの可能性
Actor Conherence System– 新しいアプローチを提唱
プロット統一+キャラクタ信頼性
はじめに
物語を生成するということ– 現実世界での出来事を理解するのに有用
対話の有効性– ユーザがアクションを見ることが出来る仮想現実– プロット統一のため作用しあう時、増す
キャラクタ信頼性– 行動に特徴が見られるとき、信頼性は高い
生成システムの特徴
物語生成システム– プロット統一されている
キャラクタの特性を無視する傾向が強い– キャラクタ信頼性を利用
貧しい物語構造を生成する傾向が強い新しい生成システム
– 双方の欠点を抑え、利点を得ようとするシステム
Character-centric
モデル– キャラクターの目的、信頼性、計画性
特徴– プロット統一 × 信頼性 ◎
エージェントを使用– 対話を生成することで物語が生じる
欠点– 新規物語が生成されない場合がある
Author-centric
モデル– 著者の思考
特徴– プロット統一 ◎ / 信頼性 ×
計算理論を用いる– イベントのまとまりとして物語を繋ぐ
構造化、合理的手段により物語生成– Character-centricの様な欠点が存在しない
The Actor Conference (ACONF) System
プロット統一+キャラクタ信頼性の両方の達成– Author-centricと Character-centricの強さを利用
二つのシステム– plannerと Actor
ACONF自体は Author-centric
Actor
各キャラクタに導入される– 物語内のすべてのキャラクタ
対話手段について理解している– 物語の特徴、実行可能なアクション、状況
Black-boardアーキテクチャを使用– 一貫した物語生成のため
Black-boardアーキテクチャ
プランの分割– ひとつのプランを複数の小さなプランにする
各 Actorに配布– 目的を達成する動作のまとまりを設計できるように配布
プランは再度 black-boardに終結する
Narrative Planning
Actor– 物語の生成を担当
Blackboard– 物語のコントロールと調整
問題点– プランをエージェントの間で如何に分配し、再集合するか
– Actorは如何にして部分設計が確立しているパラダイムを利用するのか
From Plan Space to Hypothesis Space
完全な仮説の探索– エージェントの集合として、全仮説領域にて行う
Actor間の関係– 自分の仮説を改良しどのように構築するかをガイドする
再探索– Blackboardコントローラの修正により可能となる– 決定済みプランを廃棄し、新しい部分的解決を探索可能となっている。
Narrative Plan Execution and Intractivity
ACONF– 物語設計の実行は扱わない– 実行エンジンと結びつける
例外処理– 物語の因果関係の制約と矛盾する行為は常に例外として処理される。