AIがAmong Us!でインポスターを当てるのは不可能ではない

   
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人狼アクションゲームを知っているか

Among Us!というゲームをご存知でしょうか。Among Us!は2020年におけるSteamベストセラーゲームの一つであり、その後も人気を博し続けています。アクションゲームと人狼(テーブルゲーム)の要素を合わせた作りになっているのが特徴です。クルーメイト(多数派の人間)とインポスター(少数派の人狼)が生き残りをかけた戦いを行います。
最近では人気YouTuberがAmong Us!のゲーム実況を行うなどの影響で、Among Us!はゲーム愛好家だけでなく一般に親しまれるようになってきました。TwitterやDiscordなどでは、日々情報交換や対戦募集が行われています。

コミュニケーションが勝敗の鍵を握っているため、(いまのところ)NPCは存在せず、プレイヤーは人間だけです。
今回はそんなAmong Us!をテーマにしたAIの研究をご紹介します。

ちなみに、Among Us!の前身とも言えるテーブルゲーム「人狼」は1986年にロシアで初めて考案されました。人狼とは、複数人のプレイヤー(人間)に潜む少数派の悪者(人狼)を推測するゲームです。

人狼は複雑で奥深いため、ゲームの勝ち方などを研究した論文なども幾つか発表されています。
「コミュニケーションが主体のゲームなので話術の優れた者が勝つ」かと思いきや、それだけではありません。少ないヒントから答えに辿り着く論理力も試されるゲームです。

論理的に戦うゲームでもあるなら、人間同士の戦いにAIが混ざっても良い勝負をするのでしょうか?というか、そもそもAIは人狼を学ぶことはできるのでしょうか?
そんな問いに取り組んだ研究者がいます。

▼論文情報

著者:Harro Tuin, Martin Rooijackers
タイトル:”Automatically detecting player roles in Among Us”
ジャーナル:2021 IEEE
URL:ieee-cog.org/2021/assets/papers/paper_249.pdf

▼ゲームと機械学習に関する他記事

Among Us! vs. 機械学習

まずはHarro Tuinらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

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