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特許7376607対戦マッチのための人工知能モデルを訓練するためのシステム及び方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-10-30
(45)【発行日】2023-11-08
(54)【発明の名称】対戦マッチのための人工知能モデルを訓練するためのシステム及び方法
(51)【国際特許分類】
A63F 13/67 20140101AFI20231031BHJP
A63F 13/215 20140101ALI20231031BHJP
A63F 13/428 20140101ALI20231031BHJP
A63F 13/825 20140101ALI20231031BHJP
A63F 13/55 20140101ALI20231031BHJP
G06N 3/02 20060101ALI20231031BHJP
G06N 20/00 20190101ALI20231031BHJP
【ＦＩ】
A63F13/67
A63F13/215
A63F13/428
A63F13/825
A63F13/55
G06N3/02
G06N20/00
【請求項の数】
21
(21)【出願番号】P 2021555794
(86)(22)【出願日】2020-02-19
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2022-05-13
(86)【国際出願番号】 US2020018749
(87)【国際公開番号】W WO2020190438
(87)【国際公開日】2020-09-24
【審査請求日】2021-11-08
(31)【優先権主張番号】16/355,560
(32)【優先日】2019-03-15
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
【前置審査】
(73)【特許権者】
【識別番号】310021766
【氏名又は名称】株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント
(74)【代理人】
【識別番号】100105924
【弁理士】
【氏名又は名称】森下 賢樹
(72)【発明者】
【氏名】テイラー、マイケル
(72)【発明者】
【氏名】リコ、ハビエル、フェルナンデス
(72)【発明者】
【氏名】ブラック、グレン
【審査官】岸 智史
(56)【参考文献】
【文献】特表２０１６－５２６９５２（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１８／０３１８７１９（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開２０１８－６３６０２（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１８／１５０６５４（ＷＯ，Ａ１）
【文献】Volodymyr Mnih, 外６名，Playing Atari with Deep Reinforcement Learning，arXiv [online]，2013年12月19日，https://arxiv.org/pdf/1312.5602.pdf，［2023年3月27日検索］
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６３Ｆ ９／２４、１３／００－１３／９８
Ｇ０６Ｎ ３／０２
Ｇ０６Ｎ ２０／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
ゲームのキャラクターを訓練するための方法であって、前記ゲームの１又は複数のシーンの複数の仮想オブジェクトとユーザによって操作される第１のキャラクターとのインタラクションに関する入力データを受信することであって、前記１つまたは複数のシーンは、前記第１のキャラクターを含む、受信することと、
前記１つまたは複数のシーンにおける前記第１のキャラクターと前記複数の仮想オブジェクトとの間のインタラクションパターンを識別するために前記入力データを分析することであって、前記インタラクションパターンは、前記ユーザのユーザアカウントに関連付けられた第１の人工知能（ＡＩ）モデルを訓練するための入力を定義する、前記分析することと、
前記第１のＡＩモデルが、前記複数の仮想オブジェクトとインタラクションを行うために、前記インタラクションパターンを適用することと、
前記複数の仮想オブジェクトとインタラクションを行うために、前記第１のＡＩモデルによる前記インタラクションパターンの前記適用に基づいて生成される反応データを受信することと、
前記第１のＡＩモデルが新しいシーンから訓練するために前記第１のキャラクターとインタラクションを行うための前記新しいシーンを提供することと、
前記第１のＡＩモデルの追加の訓練を実行するために前記第１のＡＩモデルによって操作される前記第１のキャラクターの前記新しいシーンとの前記インタラクションを追跡することであって、前記追跡することは、他のインタラクションパターンを識別するために行われる、追跡することと、
前記第１のＡＩモデルによって操作される前記第１のキャラクターと前記新しいシーンとの間の前記他のインタラクションパターンに基づいて生成される他の反応データを受信することと、
前記他の反応データが前記反応データを超えるか否かを判断することと、
前記他の反応データが前記反応データを超えると判断されたことに応答して前記他のインタラクションパターンを適用するように前記第１のＡＩモデルを訓練することと、
を含む、前記方法。
【請求項2】
前記第１のＡＩモデルの前記追加の訓練は、前記第１のキャラクターによって、前記第１のＡＩモデルを使用して行われる判断を使用して自動的に操作されるときに引き起こされるインタラクションによるものである、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記第１のＡＩモデルを使用して行われる前記判断は、前記ユーザからの操作を含まない、請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記入力データはコンピュータネットワークを介して受信され、前記入力データを前記分析することは、前記入力データに関連する特徴を識別することであって、前記特徴は、前記１つまたは複数のシーン内の前記第１のキャラクター及び前記複数の仮想オブジェクトに関連する、前記識別することと、
分類子を出力するために前記特徴を分類することであって、前記分類子のそれぞれは、前記第１のキャラクターによって実行される対応する機能に関連する、前記分類することと、
前記第１のＡＩモデルを訓練するための入力として前記分類子を提供することと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
第２のＡＩモデルにアクセスするための許諾を他のユーザアカウントに要求することと、前記第２のＡＩモデルを訓練するために使用される追加のインタラクションパターンを要求することと、
前記第１のＡＩモデルを訓練するために前記追加のインタラクションパターンを適用することと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項6】
前記１つまたは複数のシーンの追加のインスタンスの間に前記他のインタラクションパターンを適用するために前記第１のＡＩモデルが訓練される、請求項１に記載の方法。
【請求項7】
前記新しいシーンは、前記１つまたは複数のシーンに存在しない仮想オブジェクトを含むか、前記１つまたは複数のシーンに存在する前記複数の仮想オブジェクトのうちの１つまたは複数を含まないか、あるいはそれらの組み合わせである、請求項１に記載の方法。
【請求項8】
訓練前の前記第１のＡＩモデルにスキルレベルを割り当て、訓練後の前記第１のＡＩモデルにスキルレベルを割り当て、前記追加の訓練前の前記第１のＡＩモデルにスキルレベルを割り当て、前記追加の訓練後の前記第１のＡＩモデルにスキルレベルを割り当てることと、第２のＡＩモデルのスキルレベルを要求することと、
前記第１のＡＩモデルと前記第２のＡＩモデルとの間の対戦において、前記第２のＡＩモデルの前記スキルレベルに対応する前記第１のＡＩモデルの前記スキルレベルの１つを適用することと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項9】
前記第１のキャラクターは前記対戦中に前記ユーザによって操作されず、前記第１のＡＩモデルによって操作され、第２のキャラクターは前記対戦中に前記第２のＡＩモデルによって操作される、請求項８に記載の方法。
【請求項10】
前記ユーザと前記ゲームをプレイする要求が他のユーザから受信されたと判定することと、前記要求を受信したことに応答して、前記ユーザが前記ユーザアカウントからログアウトしていることを識別することと、
前記ユーザの代わりに前記第１のＡＩモデルが前記他のユーザと前記ゲームをプレイできることを表示するためのデータを生成することと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項11】
前記ゲームの前記１つまたは複数のシーンの表示中の前記ユーザのジェスチャデータ及び前記ユーザの音声データの記録を受信することと、前記第１のキャラクターがジェスチャ及び音声を適用することを可能にするために、前記ジェスチャデータ及び前記音声データを、前記第１のＡＩモデルの訓練に使用される前記入力と統合することと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項12】
ゲームのキャラクターを訓練するためのサーバであって、前記ゲームの１つまたは複数のシーンの複数の仮想オブジェクトとユーザによって操作される第１のキャラクターとのインタラクションに関する入力データを受信するように構成されるプロセッサであって、前記１つまたは複数のシーンは、前記第１のキャラクターを含み、
前記プロセッサは、前記１つまたは複数のシーンにおける前記第１のキャラクターと前記複数の仮想オブジェクトとの間のインタラクションパターンを識別するために前記入力データを分析するように構成され、前記インタラクションパターンは、前記ユーザのユーザアカウントに関連付けられた第１の人工知能（ＡＩ）モデルを訓練するための入力を定義し、
前記プロセッサは、前記第１のＡＩモデルを使用して、前記複数の仮想オブジェクトとインタラクションを行うために、前記インタラクションパターンを適用するように構成され、
前記複数の仮想オブジェクトとインタラクションを行うために、前記第１のＡＩモデルによる前記インタラクションパターンの前記適用に基づいて生成される反応データを受信するように構成され、
前記プロセッサは、前記第１のＡＩモデルが新しいシーンから訓練するために前記第１のキャラクターとインタラクションを行うための前記新しいシーンを提供することを可能にするように構成され、
前記プロセッサは、前記第１のＡＩモデルの追加の訓練を実行するために前記第１のＡＩモデルによって操作される前記第１のキャラクターの前記新しいシーンとの前記インタラクションを追跡するように構成され、前記インタラクションは、他のインタラクションパターンを識別するために追跡され、
前記プロセッサは、前記第１のＡＩモデルによって操作される前記第１のキャラクターと前記新しいシーンとの間の前記他のインタラクションパターンに基づいて生成される他の反応データを受信するように構成され、
前記プロセッサは、前記他の反応データが前記反応データを超えるか否かを判断するように構成され、
前記プロセッサは、前記他の反応データが前記反応データを超えると判断されたことに応答して前記他のインタラクションパターンを適用するように前記第１のＡＩモデルを訓練するように構成される、前記プロセッサと、
前記プロセッサに結合されたメモリデバイスと、を備え、前記メモリデバイスは、前記第１のＡＩモデルを記憶するように構成される、前記サーバ。
【請求項13】
前記入力データはコンピュータネットワークを介して受信され、前記入力データを分析するために、前記プロセッサは、前記入力データに関連する特徴を識別することであって、前記特徴は、前記１つまたは複数のシーン内の前記第１のキャラクター及び前記複数の仮想オブジェクトに関連する、前記識別することと、
分類子を出力するために前記特徴を分類することであって、前記分類子のそれぞれは、前記第１のキャラクターによって実行される対応する機能に関連する、前記分類することと、
前記第１のＡＩモデルを訓練するための入力として前記分類子を提供することと、
を行うように構成される、請求項１２に記載のサーバ。
【請求項14】
前記プロセッサは、第２のＡＩモデルにアクセスするための許諾を他のユーザアカウントに要求することと、
前記第２のＡＩモデルを訓練するために使用される追加のインタラクションパターンを要求することと、
前記第１のＡＩモデルを訓練するために前記追加のインタラクションパターンを適用することと、
を行うように構成される、請求項１２に記載のサーバ。
【請求項15】
前記１つまたは複数のシーンの追加のインスタンスの間に前記他のインタラクションパターンを適用するために前記第１のＡＩモデルが訓練される、請求項１２に記載のサーバ。
【請求項16】
前記新しいシーンは、前記１つまたは複数のシーンに存在しない仮想オブジェクトを含むか、前記１つまたは複数のシーンに存在する前記仮想オブジェクトのうちの１つまたは複数を含まないか、あるいはそれらの組み合わせである、請求項１２に記載のサーバ。
【請求項17】
前記プロセッサは、訓練前の前記第１のＡＩモデルにスキルレベルを割り当て、訓練後の前記第１のＡＩモデルにスキルレベルを割り当て、前記追加の訓練前の前記第１のＡＩモデルにスキルレベルを割り当て、前記追加の訓練後の前記第１のＡＩモデルにスキルレベルを割り当てることと、
第２のＡＩモデルのスキルレベルを検出することと、
前記第１のＡＩモデルと前記第２のＡＩモデルとの間の対戦において、前記第２のＡＩモデルの前記スキルレベルに対応する前記第１のＡＩモデルの前記スキルレベルの１つを適用することと、
を行うように構成される、請求項１２に記載のサーバ。
【請求項18】
前記第１のキャラクターは前記対戦中に前記ユーザによって操作されず、前記第１のＡＩモデルによって操作され、第２のキャラクターは前記対戦中に前記第２のＡＩモデルによって操作される、請求項１７に記載のサーバ。
【請求項19】
前記プロセッサは、前記ユーザと前記ゲームをプレイする要求が他のユーザから受信されたと判定することと、
前記要求を受信したことに応答して、前記ユーザが前記ユーザアカウントからログアウトしていることを検出することと、
前記ユーザの代わりに前記第１のＡＩモデルが前記他のユーザと前記ゲームをプレイできることを表示するためのデータを生成することと、
を行うように構成される、請求項１２に記載のサーバ。
【請求項20】
前記プロセッサは、前記ゲームの前記１つまたは複数のシーンの表示中の前記ユーザのジェスチャデータ及び前記ユーザの音声データの記録を受信することと、
前記第１のキャラクターがジェスチャ及び音声を適用することを可能にするために、前記ジェスチャデータ及び前記音声データを、前記第１のＡＩモデルの訓練に使用される前記入力と統合することと、
を行うように構成される、請求項１２に記載のサーバ。
【請求項21】
プログラム命令を含むコンピュータ可読媒体であって、コンピュータシステムの１つまたは複数のプロセッサによる前記プログラム命令の実行は、前記１つまたは複数のプロセッサに、ゲームの１つまたは複数のシーンの複数の仮想オブジェクトとユーザによって操作される第１のキャラクターとのインタラクションに関する入力データを受信することであって、前記１つまたは複数のシーンは、前記第１のキャラクターを含む、前記受信することと、
前記１つまたは複数のシーンにおける前記第１のキャラクターと前記複数の仮想オブジェクトとの間のインタラクションパターンを識別するために前記入力データを分析することであって、前記インタラクションパターンは、前記ユーザのユーザアカウントに関連付けられた第１の人工知能（ＡＩ）モデルを訓練するための入力を定義する、前記分析することと、
前記第１のＡＩモデルが、前記複数の仮想オブジェクトとインタラクションを行うために、前記インタラクションパターンを適用することと、
前記複数の仮想オブジェクトとインタラクションを行うために、前記第１のＡＩモデルによる前記インタラクションパターンの前記適用に基づいて生成される反応データを受信することと、
前記第１のＡＩモデルが新しいシーンから訓練するために前記第１のキャラクターとインタラクションを行うための前記新しいシーンを提供することと、
前記第１のＡＩモデルを使用して前記第１のキャラクターが新しいシーンとインタラクションを行うことを可能にすることと、
前記第１のＡＩモデルの追加の訓練を実行するために前記第１のＡＩモデルによって操作される前記第１のキャラクターによる前記新しいシーンとの前記インタラクションを追跡することであって、前記追跡することは、他のインタラクションパターンを識別するために行われる、追跡することと、
前記第１のＡＩモデルによって操作される前記第１のキャラクターと前記新しいシーンとの間の前記他のインタラクションパターンに基づいて生成される他の反応データを受信することと、
前記他の反応データが前記反応データを超えるか否かを判断することと、
前記他の反応データが前記反応データを超えると判断されたことに応答して前記他のインタラクションパターンを適用するように前記第１のＡＩモデルを訓練することと、
の複数の動作を行わせる、前記コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、対戦マッチのための人工知能（ＡＩ）モデルを訓練するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【0002】
近頃のビデオゲームは、コンピュータネットワークを介してアクセスされる。たとえば、Ｆｏｒｔｎｉｔｅ（商標）というゲームは、世界各地からの多くのプレーヤーによってプレイされる。あるプレーヤーが第１のアバターを操作し、他のプレーヤーが第２のアバターを操作する。各アバターは、ゲーム中に武器を集め、木を切る。その後、アバターは強制的に仮想サークル内に閉じ込められる。アバターが仮想サークルの外に取り残された場合、アバターはゲーム内で仮想的に死ぬ。両方のアバターがサークル内にいるとき、彼らは互いを探し出して、武器で互いと戦う。２人のアバターのうち１人のみが生き残る。
【0003】
しかしながら、世界中で何百万人ものプレーヤーがゲームをプレイしているゲームのプレイ中に、ネットワークトラフィックが増加する。
【発明の概要】
【0004】
本開示の実施形態は、対戦マッチのための人工知能（ＡＩ）モデルを訓練するためのシステム及び方法を提供する。
【0005】
本開示の他の態様は、本開示に記載の実施形態の原理の例として示す添付図面と併せて、下記の詳細な説明から明らかになろう。
【0006】
本開示に記載のシステム及び方法は、プレーヤーが他のユーザの人工知能（ＡＩ）モデルとの試合をセットアップすることを可能にする。たとえば、人工知能モデルが、プレーヤーまたはユーザのゲームスキルに一致するように時間の経過と共に構築され、他の人工知能モデルが、他のプレーヤーまたはユーザのために構築される。ユーザは、自身の人工知能モデルが、自身のフレンドの人工知能モデルを倒すことができるか否かを確かめたい場合があり、そしてユーザ及びそのフレンドは、人工知能モデルを表す仮想キャラクター同士が対戦するのを観戦する。これにより、ユーザらがセットアップして受動的に観戦するカスタムマッチが提供される。
【0007】
一実施形態では、ゲームのキャラクターを訓練するための方法を説明する。この方法は、ゲームの１つまたは複数のシーンの表示を容易にすることを含む。１つまたは複数のシーンは、キャラクター及び仮想オブジェクトを含む。この方法は、仮想オブジェクトとインタラクションを行うようにユーザによってキャラクターを操作するための入力データを受信することと、１つまたは複数のシーンにおけるキャラクターのインタラクションパターンを識別するために入力データを分析することと、をさらに含む。インタラクションパターンは、ユーザのユーザアカウントに関連付けられたＡＩモデルを訓練するための入力を定義する。この方法は、ＡＩモデルに基づいてキャラクターが新しいシーンとインタラクションを行うことを可能にすることを含む。この方法は、ＡＩモデルの追加の訓練を実行するためにキャラクターによる新しいシーンとのインタラクションを追跡することを含む。
【0008】
一実施形態では、ゲームのキャラクターを訓練するためのサーバを説明する。このサーバは、ゲームの１つまたは複数のシーンの表示を容易にするように構成されるプロセッサ含む。１つまたは複数のシーンは、キャラクター及び仮想オブジェクトを含む。プロセッサは、仮想オブジェクトとインタラクションを行うようにユーザによってキャラクターを操作するための入力データを受信し、１つまたは複数のシーンにおけるキャラクターのインタラクションパターンを識別するために入力データを分析する。インタラクションパターンは、ユーザのユーザアカウントに関連付けられたＡＩモデルを訓練するための入力を定義する。プロセッサは、ＡＩモデルに基づいてキャラクターが新しいシーンとインタラクションを行うことを可能にする。キャラクターはＡＩモデルに従って新しいシーンとインタラクションを行う。プロセッサは、ＡＩモデルの追加の訓練を実行するためにキャラクターによる新しいシーンとのインタラクションを追跡する。サーバは、プロセッサに結合されたメモリデバイスを含み、メモリデバイスは、ＡＩモデルを記憶するように構成される。
【0009】
一実施形態では、プログラム命令を含むコンピュータ可読媒体を説明する。コンピュータシステムの１つまたは複数のプロセッサによるプログラム命令の実行は、１つまたは複数のプロセッサに複数の動作を行わせ、複数の動作は、ゲームの１つまたは複数のシーンの表示を容易にすることを含む。１つまたは複数のシーンは、キャラクター及び仮想オブジェクトを含む。複数の動作は、仮想オブジェクトとインタラクションを行うようにユーザによってキャラクターを操作するための入力データを受信することと、１つまたは複数のシーンにおけるキャラクターのインタラクションパターンを識別するために入力データを分析することと、をさらに含む。インタラクションパターンは、ユーザのユーザアカウントに関連付けられたＡＩモデルを訓練するための入力を定義する。複数の動作は、ＡＩモデルに基づいてキャラクターが新しいシーンとインタラクションを行うことを可能にすることを含む。複数の動作は、ＡＩモデルの追加の訓練を実行するためにキャラクターによる新しいシーンとのインタラクションを追跡することを含む。
【0010】
本明細書に記載のシステム及び方法のいくつかの利点には、ゲームのプレイ中にユーザによって実行されるアクションが監視されて、人工知能モデルがそれらのアクションから学習できるようになることが含まれる。また、人工知能モデルは、ゲームのゲームプログラムの実行中に自己学習し、ゲームプログラムの実行中に他の人工知能モデルから学習し、ゲームの新しいシーンから学習する。人工知能モデルによるこれらのタイプの学習により、ハンドヘルドコントローラ、ヘッドマウントディスプレイ、またはコンピューティングデバイスなどのクライアントデバイスと１つまたは複数のサーバとの間でゲームのプレイ中に転送される入力データの量が削減されると同時に、より良いゲーム体験がユーザに提供される。入力データの量を削減することにより、クライアントデバイスと１つまたは複数のサーバとの間で転送されるネットワークトラフィックの量が削減される。ネットワークトラフィックの量が削減されると、クライアントと１つまたは複数のサーバとの間のネットワークデータの転送速度が向上する。そのため、人工知能モデルが訓練されるとき、コンピュータネットワークを介して転送される入力データが削減されて、ネットワーク遅延が短縮される。
【0011】
また、入力データの生成は、ゲームプログラムの実行中に人工知能モデルを使用するよりも予測が困難である。たとえば、人間のユーザは、ハンドヘルドコントローラのボタンを選択したり、ジェスチャを行ったり、ゲームプレイ中に休憩したりするのに長い時間がかかり得る。これにより、入力データの生成及びクライアントデバイスから１つまたは複数のサーバへの転送は、予測が困難になる。そのため、１つまたは複数のサーバあるいはコンピュータネットワークによるネットワークトラフィックの管理は、予測が困難になる。人工知能モデルを使用すると、人的要因はあまり重要でなくなり、ネットワークトラフィックの予測可能性が高まって、より優れたネットワークトラフィック管理が実現される。
【0012】
本開示の様々な実施形態は、添付図面と併せて、以下の説明を参照することによって、最も良く理解される。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1A-1】人工知能（ＡＩ）の訓練を説明するためのシステムの一実施形態の図である。
【図1A-2】ユーザによるＡＩモデルの訓練を説明するための他のシステムの一実施形態の図である。
【図1B】ユーザによる人工知能モデルの訓練を説明するための一実施形態の図である。
【図2】他の人工知能モデルによる人工知能モデルの訓練を説明するための仮想シーンの一実施形態の図である。
【図3-1】人工知能モデルが自身を訓練することについて説明するための仮想シーンの実施形態の図である。
【図3-2】１つまたは複数のインタラクションパターンから学習した人工知能モデルが、他の１つまたは複数のインタラクションパターンから学習したＡＩモデルと比較してより良い成果または結果をもたらすと判断するための人工知能モデルによる分析を説明するための一実施形態の図である。
【図4】新しい仮想シーンを使用して人工知能モデルを訓練することについて説明するための、新しい仮想シーンの一実施形態の図である。
【図5A】人工知能モデルがゲームの対戦中に任意のスキルレベルを適用できることについて説明するための一実施形態の図である。
【図5B】ゲームプログラムの実行中にキャラクターが他のキャラクターと対戦している仮想シーンの一実施形態の図である。
【図5C】ユーザがキャラクターを操作することなくキャラクター間の対戦を観戦することについて説明するための仮想シーンの一実施形態である。
【図6】他のユーザがゲームをプレイすることができず、代わりに人工知能モデルがユーザと一緒にゲームをプレイすることができることをユーザに示すための、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）のディスプレイデバイスに表示される通知を説明するためのシステムの一実施形態の図であり。
【図7】複数の人工知能モデルからの人工知能モデルの選択を説明するための一実施形態の図である。
【図8A】ゲームプログラムの実行中にユーザによって実行されたジェスチャをキャプチャして、人工知能モデルがジェスチャをキャラクターに適用できるようにすることについて説明するためのシステムの一実施形態の図である。
【図8B】ゲームのプレイ中にユーザによって実行されたアクションまたはジェスチャと同様のアクションをキャラクターが実行することを示す、ＨＭＤ上に表示される仮想シーンの一実施形態の図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
対戦マッチのための人工知能（ＡＩ）モデルを訓練するためのシステム及び方法を説明する。本開示の様々な実施形態は、これらの特定の詳細の一部または全部がなくとも実施されることに留意されたい。他の例では、本開示の様々な実施形態を不必要にわかりにくくすることを避けるために、よく知られている処理動作については詳述していない。
【0015】
図１Ａ－１は、人工知能モデルＡＩ１Ａを説明するためのシステム１０の一実施形態の図である。システム１０は、仮想シーン１２、他の仮想シーン１４、ＡＩモデルＡＩ１Ａ、及び他の仮想シーン１６を含む。図１Ａ－１に示す仮想シーン１２、１４、及び１６は、ビデオゲームまたはインタラクティブゲームのプレイ中に、ヘッドマウントディスプレイ、または他のディスプレイデバイス、たとえば、テレビ、コンピュータ、スマートフォン、もしくはタブレットなどに表示される。仮想シーン１２では、キャラクターＣ１は他のキャラクターＣＡに向かって武器を振るっている。キャラクターＣ１は、キャラクターＣＡを仮想的にキルするためにパターン２６でキャラクターＣＡに向かって動く。
【0016】
同様に、仮想シーン１４では、キャラクターＣ１は仮想的な山の上に登り、仮想的な山の反対側にある仮想的な水に飛び込む。キャラクターＣ１は、動きのパターン２８に従って、仮想的な山の上に登り、仮想的な水に飛び込む。
【0017】
ＡＩモデルＡＩ１Ａは、パターン２６をＡＩ入力１８として、パターン２８をＡＩ入力２０として受け取り、パターン２６及び２８から学習してＡＩ出力２２を生成し、これが学習した方法となる。ＡＩ出力２２は、ＡＩモデルＡＩ１Ａによって仮想シーン１６にＡＩ入力として適用される。たとえば、仮想シーン１６内で仮想的な武器を持たないキャラクターＣ１は、ＡＩモデルＡＩ１Ａによって操作されて、仮想シーン１６の仮想的な山の上に登るが、飛び込みはしない。キャラクターＣ１は仮想的な山を下りてキャラクターＣＡに出くわし、素手でキャラクターＣＡと戦う。仮想シーン１６では、仮想的な水はないが、仮想的な山があり、仮想的な山の反対側にキャラクターＣＡがいる。
【0018】
キャラクターＣ１を介して仮想シーン１６とインタラクションを行っている間に、ＡＩモデルＡＩ１Ａは、キャラクターＣ１が仮想シーン１６の仮想的な山を登って素手でキャラクターＣＡを打ち負かしたとき、キャラクターＣ１が仮想的な山を登るがキャラクターＣＡを打ち負かさないときと比較して、またはキャラクターＣ１が仮想的な山を登らずに仮想シーン１６の他の場所に行くときと比較して、仮想コイン数またはゲームポイント数などのゲームレベルが上昇すると判断する。ゲームレベルに関する判断に基づいて、ＡＩモデルＡＩ１Ａは、たとえば、仮想的な山を登って素手でキャラクターＣＡと戦うなどのインタラクションパターン２４を学習する。ＡＩモデルＡＩ１Ａは、インタラクションパターン２４を自身に適用して、ビデオゲームまたはインタラクティブゲームの他のインスタンスのために、そのインタラクションパターンから学習または訓練する。
【0019】
図１Ａ－２は、ユーザＡがゲームのプレイ中に反応するのと同一または類似の方法で人工知能モデルＡＩ１Ａが反応するような、ユーザＡによるＡＩモデルＡＩ１Ａの訓練を説明するためのシステム１００の一実施形態の図である。一例として、本明細書に記載の人工知能モデルは、ニューラルノードのニューラルネットワークである。各ニューラルノードは、サーバまたはプロセッサであり得る。ニューラルノードは、接続を介して相互に結合される。たとえば、２つの隣接するニューラルノードは、接続を介して相互に接続される。他の例として、２つのサーバノードがネットワークケーブルを介して相互に結合され、または２つのプロセッサがケーブルを介して相互に接続される。ＡＩ入力がニューラルネットワークに供給され、ＡＩ出力が生成される。システム１００は、複数のサーバＡ、Ｂ、及びＣを含む。また、システム１００は、コンピュータネットワーク１０２及びコンピューティングデバイス１０４を含む。また、システム１００は、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）１０６及びハンドヘルドコントローラ１０８を含む。
【0020】
本明細書で使用する場合、サーバは、１つまたは複数のプロセッサ、及び１つまたは複数のメモリデバイスを含む。たとえば、サーバ１は、プロセッサ１１８及びメモリデバイス１２０を含む。プロセッサ１１８はメモリデバイス１２０に結合される。サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数のサーバの１つまたは複数のメモリデバイスは、本明細書に記載の１つまたは複数のＡＩモデルを記憶する。プロセッサの例には、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、マイクロプロセッサ、及び中央処理装置が含まれる。メモリデバイスの例には、読み取り専用メモリデバイス（ＲＯＭ）及びランダムアクセスメモリデバイス（ＲＡＭ）が含まれる。例示すると、メモリデバイスは、不揮発性メモリデバイスまたは揮発性メモリデバイスである。メモリデバイスの例には、独立ディスク冗長アレイ（ＲＡＩＤ）及びフラッシュメモリが含まれる。本明細書に記載のハンドヘルドコントローラの例には、ＰｌａｙＳｔａｔｉｏｎ Ｍｏｖｅ（登録商標）コントローラ、ジョイスティック、銃型コントローラ、及び剣型コントローラが含まれる。
【0021】
コンピュータネットワーク１０２は、インターネットなどの広域ネットワーク、またはローカルエリアネットワーク、あるいはそれらの組み合わせである。本明細書に記載のコンピューティングデバイスの例には、ゲームコンソール、またはコンピュータ、たとえば、デスクトップもしくはラップトップ、あるいはスマートフォンが含まれる。ＨＭＤ１０６は、有線または無線接続を介してコンピューティングデバイス１０４に結合され、ハンドヘルドコントローラ１０８は、有線または無線接続を介してコンピューティングデバイス１０４またはＨＭＤ１０６に結合される。本明細書で使用する、ハンドヘルドコントローラ及びコンピューティングデバイスの間、ＨＭＤ及びコンピューティングデバイスの間、またはカメラ及びコンピューティングデバイスの間の有線接続の例には、同軸ケーブル接続またはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ケーブル接続が含まれる。本明細書で使用する、ハンドヘルドコントローラ及びコンピューティングデバイスの間、ＨＭＤ及びコンピューティングデバイスの間、ＨＭＤ及びハンドヘルドコントローラの間、またはカメラ及びコンピューティングデバイスの間の無線接続の例には、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）接続、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）接続、または短距離無線接続が含まれる。コンピューティングデバイス１０４は、コンピュータネットワーク１０２を介してサーバＡ、Ｂ、及びＣに結合される。
【0022】
ユーザＡは、ユーザＡに割り当てられたユーザアカウント１にログインして、ゲームのゲームセッションにアクセスする。たとえば、ユーザＡがユーザアカウント１にログインすることを許可するために、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によってユーザ識別情報（ＩＤ）が認証される。ユーザアカウントに関するデータは、１つまたは複数のサーバＡ、Ｂ、及びＣの１つまたは複数のメモリデバイスに記憶される。たとえば、ユーザアカウント１のユーザＩＤは、メモリデバイス１２０に記憶され、他のユーザアカウント２のユーザＩＤは、メモリデバイス１２０に記憶され、他のユーザアカウント３のユーザＩＤは、メモリデバイス１２０に記憶される。ユーザアカウント２は他のユーザＢに割り当てられ、ユーザアカウント３はさらに他のユーザＣに割り当てられる。ユーザアカウント１にログインした後、ゲームセッション中に、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって、たとえば、プロセッサ１１８によって、ゲームプログラムが実行されて、クラウドゲームが提供される。サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によってゲームプログラムが実行されたとき、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって仮想シーンを表示するための１つまたは複数の画像フレームが生成される。本明細書で使用する仮想シーンの一例には、仮想現実（ＶＲ）シーンが含まれる。
【0023】
画像フレームは、コンピュータネットワーク１０２及びコンピューティングデバイス１０４を介してサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数からＨＭＤ１０６に送信されて、ＨＭＤ１０６のディスプレイデバイス上に仮想シーンが表示される。ディスプレイデバイスの例には、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）及び発光ダイオードディスプレイ（ＬＥＤ）が含まれる。
【0024】
仮想シーンを見ると、ユーザＡは、ハンドヘルドコントローラ１０８を操作して、ハンドヘルドコントローラ１０８上の１つまたは複数のボタンを選択し、及び／またはハンドヘルドコントローラ１０８上の１つまたは複数のジョイスティックを動かす。ハンドヘルドコントローラ１０８はユーザＡによって操作されて、入力データ１１６が生成される。
【0025】
入力データ１１６は、ハンドヘルドコントローラ１０８から、有線または無線接続を介してコンピューティングデバイス１０４に送信される。コンピューティングデバイス１０４は、インターネットプロトコルまたは伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）／ＩＰプロトコルなどのネットワーク通信プロトコルを適用して入力データをパケット化することによって１つまたは複数のパケットを生成し、コンピュータネットワーク１０２を介してサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数に１つまたは複数のパケットを送信する。サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、ネットワーク通信プロトコルを適用してパケットから入力データ１１６を取得する。サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、ゲームプログラムを実行して入力データ１１６を分析することによって、人工知能モデルＡＩ１Ａを表すキャラクターＣ１が、仮想シーン１１０内の他の仮想オブジェクト１１４ではなく仮想オブジェクト１１２を撃っている仮想シーン１１０の１つまたは複数の画像フレームを生成する。たとえば、ユーザＡがハンドヘルドコントローラ１０８を使用して入力データ１１６を生成したとき、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、人工知能モデルＡＩ１Ａを表すキャラクターＣ１が、仮想シーン１１０内で仮想オブジェクト１１４を撃つ前に仮想オブジェクト１１２を撃つと判断して、仮想シーン１１０を表示するための１つまたは複数の画像フレームを生成する。
【0026】
仮想オブジェクトの例には、仮想キャラクター、ゲームキャラクター、仮想武器、仮想車両、仮想航空機、仮想箱、仮想気球、及びユーザを表すアバターが含まれる。人工知能モデルＡＩ１Ａによって操作されるとき、キャラクターＣ１はノンプレイヤーキャラクター（ＮＰＣ）である。仮想オブジェクト１１２は、仮想パラシュートを使用しており、仮想シーン１１０内の地面に着地しようとしているキャラクターである。また、仮想オブジェクト１１４は、キャラクターＣ１を撃とうとしているキャラクターである。人工知能モデルＡＩ１Ａは、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によってユーザアカウント１に関連付けられ、たとえば、マッピングまたはリンクされる。同様に、他の人工知能モデルＡＩ２が、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によってユーザアカウント２に関連付けられ、さらに他の人工知能モデルＡＩ３が、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によってユーザアカウント３に関連付けられる。
【0027】
サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、入力データ１１６を分析して、入力データ１１６に関連するキャラクターＣ１の１つまたは複数のインタラクションパターン１１９を特定または識別する。一例として、特定または識別された１つまたは複数のインタラクションパターン１１９は、仮想シーン１１０において、キャラクターＣ１が仮想オブジェクト１１４を撃つ前に仮想オブジェクト１１２を撃つことを示す。ユーザＡがハンドヘルドコントローラ１０８のジョイスティックを使用して仮想オブジェクト１１２に照準を合わせ、仮想オブジェクト１１２を撃つためにハンドヘルドコントローラ１０８上のボタンを選択したときに、キャラクターＣ１は仮想オブジェクト１１２を撃つ。仮想シーン１１０において、人工知能モデルＡＩ１Ａを表すキャラクターＣ１は、着地しようとしている仮想オブジェクト１１２に遭遇しており、また、キャラクターＣ１を撃とうとしている他の仮想オブジェクト１１４に遭遇する。さらに他の例として、特定された１つまたは複数のインタラクションパターン１１９は、キャラクターＣ１が、飛んでいる仮想オブジェクトに遭遇し、また、キャラクターＣ１を撃とうとしている他の仮想オブジェクトに遭遇する仮想シーンのインスタンスの大部分では、キャラクターＣ１が他の仮想オブジェクトを撃つ前に飛んでいる仮想オブジェクトを撃つ可能性が高いことを示す。
【0028】
サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、１つまたは複数のインタラクションパターン１１９を、人工知能モデルＡＩ１Ａを訓練するための訓練プログラムとして、１つまたは複数のサーバＡ、Ｂ、及びＣの１つまたは複数のメモリデバイスに記憶する。たとえば、１つまたは複数のインタラクションパターン１１９は、人工知能モデルＡＩ１Ａが１つまたは複数のインタラクションパターン１１９から学習することを可能にするために、人工知能モデルＡＩ１Ａへの入力として提供され、学習された方法または動作は、人工知能モデルＡＩ１Ａによって、仮想シーン１１０とは異なる新しい仮想シーンに適用される。新しい仮想シーンは、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数がゲームプログラムを実行することによって生成される画像フレームから表示される。学習された方法または動作は、仮想シーン１１０と同一または類似の仮想シーンにも適用され得る。
【0029】
サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、ネットワーク通信プロトコルを適用して、キャラクターＣ１が仮想オブジェクト１１４ではなく仮想オブジェクト１１２を撃つ仮想シーン１１０の１つまたは複数の画像フレームをパケット化することによって、１つまたは複数のパケットを生成し、コンピュータネットワーク１０２を介してコンピューティングデバイス１０４にパケットを送信する。コンピューティングデバイス１０４は、ネットワーク通信プロトコルを適用して１つまたは複数のパケットをデパケット化することによって１つまたは複数の画像フレームを取得し、１つまたは複数の画像フレームを有線または無線接続を介してＨＭＤ１０６に送信することによって、射撃を示す仮想シーン１１０をＨＭＤ１０６のディスプレイデバイス上に表示する。
【0030】
一実施形態では、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、１つまたは複数のインタラクションパターン１１９を、キャラクターＣ１、仮想オブジェクト１１２、及び仮想オブジェクト１１４を有する仮想シーン１１０に関連付け、あるいは、ある仮想オブジェクトが飛んでおり、他の仮想オブジェクトが仮想地面に着地しようとしている、仮想シーン１１０に類似した他の仮想シーンに関連付ける。たとえば、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、１つまたは複数のインタラクションパターン１１９の識別子を生成し、１つまたは複数のインタラクションパターン１１９の識別子と、仮想シーン１１０の識別子との間のマッピング、たとえば、１対１の対応またはリンクなどを確立する。マッピングは、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数のサーバの１つまたは複数のメモリデバイス内に記憶され、人工知能モデルＡＩ１Ａが自身の訓練用にアクセスできるようになる。
【0031】
一実施形態では、ＨＭＤ１０６は、無線ネットワークインターフェースコントローラ（ＷＮＩＣ）を介してコンピュータネットワーク１０２と通信し、ＨＭＤ１０６がコンピュータネットワーク１０２と通信するためにコンピューティングデバイス１０４は必要ない。
【0032】
一実施形態では、本明細書に記載のＨＭＤまたはコンピューティングデバイスは、第５世代（５Ｇ）ネットワークプロトコルを使用して、コンピュータネットワーク１０２を介してサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数と通信する。前世代の第２世代（２Ｇ）、第３世代（３Ｇ）、及び第４世代（４Ｇ）のモバイルネットワークと同様に、５Ｇネットワークは、プロバイダによってカバーされるサービスエリアが、セルと呼ばれる小さな地理的エリアの寄せ集めへと分割されたデジタルセルラーネットワークである。音及び画像を表すアナログ信号は、コンピューティングデバイスまたはＨＭＤ内のアナログ／デジタルコンバータにより変換されることによって、コンピューティングデバイスまたはＨＭＤ内でデジタル化され、コンピュータネットワーク１０２を介してサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数にビットのストリームとして送信される。セル内のコンピュータまたはＨＭＤを含む全ての５Ｇ無線デバイスは、ローカルアンテナアレイ及びセル内の低電力自動送受信器との電波による通信を、低電力自動送受信器によって地理的に離れたセルで再利用される周波数の共通プールから割り当てられた周波数チャネル上で行う送受信器を有する。ローカルアンテナは、高帯域幅光ファイバまたは無線バックホール接続によって、電話網及びコンピュータネットワーク１０２に接続される。ユーザがあるセルから他のセルに移ったとき、ＨＭＤまたはコンピューティングデバイスは新しいセルのアンテナに自動的にシームレスにハンドオフされる。利点は、５Ｇネットワークが以前のセルラーネットワークよりもはるかに高いデータレートを実現することであり、５Ｇネットワークは最大で１０Ｇｂｉｔ／ｓを実現し、４Ｇロングタームエボリューション（ＬＴＥ）セルラーテクノロジーよりも１００倍高速である。
【0033】
一実施形態では、スマートフォンなどのコンピューティングデバイス１０４は、ＨＭＤ１０６の一部である。たとえば、コンピューティングデバイス１０４のディスプレイデバイスは、ＨＭＤ１０６のディスプレイデバイスとして使用される。
【0034】
一実施形態では、ゲームはＨＭＤ１０６の代わりに、コンピューティングデバイス１０４上に表示され、または無線もしくは有線接続を介してコンピューティングデバイス１０４に結合されたテレビに表示される。
【0035】
一実施形態では、ハンドヘルドコントローラの代わりに、１つまたは複数のグローブコントローラ、あるいは１つまたは複数のリングコントローラが使用され、またはコントローラは使用されない。たとえば、グローブコントローラはユーザの手に装着され、リングコントローラはユーザの手の指に装着される。コントローラが使用されないとき、ユーザは自身の身体の１つまたは複数の部分のジェスチャを行い、ジェスチャはカメラなどの画像キャプチャデバイスによってキャプチャされる。カメラの例には、深度カメラ、ビデオカメラ、及びデジタルカメラが含まれる。画像キャプチャデバイスは、ユーザがいる部屋、倉庫、建物、または家など、同じ現実世界の環境に配置される。カメラは、有線または無線接続を介してコンピューティングデバイスに結合されて、ジェスチャを識別するジェスチャデータを含む入力データを、コンピューティングデバイス及びコンピュータネットワーク１０２を介してサーバＡ、Ｂ、及びＣに伝達する。コンピューティングデバイスが使用されない実施形態では、カメラは、サーバＡ、Ｂ、及びＣと通信するために、ネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）または無線ネットワークインターフェースカードなどのネットワークインターフェースコントローラを含む。
【0036】
一実施形態では、ＨＭＤは、ユーザの手によって行われたジェスチャをキャプチャしてジェスチャデータを出力する１つまたは複数のカメラを含む。
【0037】
一実施形態では、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって実行される本明細書に記載の動作は、サーバのうちの１つまたは複数の中の１つまたは複数のプロセッサによって実行される。
【0038】
一実施形態では、本明細書に記載の人工知能モデルＡＩ１Ａ、ＡＩ２、及びＡＩ３などの全ての人工知能モデルは、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって実行される。たとえば、各サーバは、人工知能モデルのノードである。他の例として、２つ以上のサーバが人工知能モデルのノードを形成する。任意の２つのサーバ間の接続は、人工知能モデルの任意の２つのノード間の接続である。一実施形態では、本明細書に記載の人工知能は、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数と、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって実行されるコンピュータ動作との組み合わせである。一実施形態では、本明細書に記載の人工知能モデルは、１つまたは複数のインタラクションパターンから学習し、人工知能モデルの学習した動作は、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって適用されて、結果が得られる。
【0039】
仮想シーン１１０に関して本明細書に記載した全ての動作は、ＨＭＤ１０６上に表示される複数の仮想シーンに等しく適用されることに留意されたい。
【0040】
図１Ｂは、人工知能モデルＡＩ１Ａの訓練を説明するための一実施形態の図である。サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、入力データ１１６を分析して、入力データ１１６に関連付けられた機能（ｆｕｎｃｔｉｏｎ）、たとえば、ｆ１、ｆ２、ｆ３～ｆｎなどを識別する。たとえば、入力データ１１６を分析して、ハンドヘルドコントローラ１０８の×とラベル付けされたボタンがユーザＡによって選択された、もしくはジョイスティックがユーザＡによって上方向に動かされた、またはユーザがハンドヘルドコントローラ１０８のタッチスクリーン上で指をスライドさせた、もしくはジェスチャがユーザＡによって行われたと判断する。入力データ１１６に関連付けられた機能の例には、ユーザＡによって操作されるハンドヘルドコントローラ１０８のボタンの選択、タッチスクリーン上の指の動き、またはジョイスティックの指向運動もしくは回転運動が含まれる。さらに例示すると、入力データ１１６に関連付けられた機能の例には、ハンドヘルドコントローラ１０８のボタンの選択、ハンドヘルドコントローラ１０８のジョイスティックのある方向への動き、ユーザＡによって行われる照準ジェスチャ、ユーザＡによって行われる射撃ジェスチャなどが含まれる。
【0041】
入力データ１１６に関連付けられた各機能ｆ１～ｆｎは、ユーザＡによって実行される異なる機能または異なるジェスチャである。たとえば、機能ｆ１は、ハンドヘルドコントローラ１０８の「○」とマークされたボタンの選択であり、機能ｆ２は、ハンドヘルドコントローラ１０８の「×」とマークされた他のボタンの選択である。他の例として、機能ｆ１は、ユーザＡの左手の人差し指によって実行される照準ジェスチャであり、機能ｆ２は、ユーザの左手の人差し指及び中指によって実行される射撃ジェスチャである。
【0042】
入力データ１１６に関連付けられた機能及び仮想シーン１１０に基づいて、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、仮想シーン１１０の特徴（ｆｅａｔｕｒｅ）、たとえば、ｆｅ１、ｆｅ２～ｆｅｎなどを決定し、特徴を分類して分類子（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）、たとえば、Ｃｌ１、Ｃｌ２、Ｃｌ３～Ｃｌｎなどを出力する。仮想シーン１１０の特徴の一例は、動いて射撃しているキャラクターＣ１である。仮想シーン１１０の特徴の他の例は、仮想空中を仮想パラシュートで飛んでいる仮想オブジェクト１１２である。仮想シーン１１０の特徴のさらに他の例は、仮想銃を保持している仮想オブジェクト１１４である。分類子の一例には、ハンドヘルドコントローラ１０８の操作に基づいて、またはユーザＡによって行われた１つまたは複数のジェスチャに基づいてキャラクターＣ１によって実行される機能、動き、動作、またはそれらの組み合わせが含まれる。例示すると、分類子の例には、キャラクターＣ１が仮想オブジェクト１１２を撃ったこと、ゲームの宝箱を開けたこと、ゲームの仮想建物に着地したこと、またはゲーム内で仮想航空機を撃ったことが含まれる。さらに例示すると、分類子Ｃｌ２の一例は、キャラクターＣ１が仮想オブジェクト１１２に向かって動くことである。分類子Ｃｌ３の一例は、キャラクターＣ１が仮想オブジェクト１１２を撃ったことである。分類子Ｃｌ４の一例は、キャラクターＣ１が仮想オブジェクト１１４を撃たなかったことであり、分類子Ｃｌｎの一例は、仮想オブジェクト１１４が仮想オブジェクト１１２を撃った後に仮想オブジェクト１１４を撃ったことである。各分類子は、仮想シーン１１０に存在するときにキャラクターＣ１によって実行される動きまたは動作を識別する。各分類子Ｃｌ１～Ｃｌｎは、仮想シーン１１０内でキャラクターＣ１によって実行される異なる機能もしくは動きまたはそれらの組み合わせに対応する。たとえば、仮想シーン１１０において、分類子Ｃｌ１は射撃機能であり、分類子Ｃｌ２はジャンプ機能である。
【0043】
分類子は、人工知能モデルＡＩ１Ａを訓練するために、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって人工知能モデルＡＩ１ＡにＡＩ入力として提供される。たとえば、プロセッサ１１８は、仮想シーン１１０の分類子内の１つまたは複数のインタラクションパターン１１９を識別する。例示すると、１つまたは複数のインタラクションパターン１１９から、仮想オブジェクト１１２がキャラクターＣ１に向かって飛んでおり、仮想オブジェクト１１４がキャラクターＣ１を撃とうとしている仮想シーン１１０にキャラクターＣ１が置かれたときに、キャラクターＣ１が仮想オブジェクト１１４を撃つのではなく仮想オブジェクト１１２を撃つと判断すると、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、ゲームプログラムの他の実行インスタンスにおいてキャラクターＣ１が同一の状況または類似した状況に直面したときに、キャラクターＣ１が、地上の他の仮想オブジェクトを撃つのではなく、飛んでいる仮想オブジェクトを先に撃つまたは撃とうとする可能性が、そうでないときよりも高いと判断するようにＡＩモデルＡＩ１Ａを訓練する。類似した状況の一例は、仮想オブジェクトがキャラクターＣ１に向かって飛んでおり、他の仮想オブジェクトが地上でキャラクターＣ１を撃つ準備ができている状況である。類似した状況の他の例は、仮想オブジェクトの過半数などの所定数が、仮想シーン１１０内で仮想オブジェクト１１２及び１１４によって実行される機能と同一の機能を実行している状況である。他の例として、プロセッサ１１８は、キャラクターＣ１に向かって飛んでいる仮想航空機、またはキャラクターＣ１を撃とうとしている地上の仮想武器にキャラクターＣ１が遭遇しているゲームのインスタンスがキャラクターＣ１に提示されたときに、キャラクターＣ１がキャラクターＣ１に向かって飛んでいる仮想航空機を撃つ可能性が、そうでないときよりも高いと判断するようにＡＩモデルＡＩ１Ａを訓練する。さらに他の例では、プロセッサ１１８は、仮想オブジェクトがキャラクターＣ１に向かって飛んでいる入力と、他の仮想オブジェクトがキャラクターＣ１を撃とうとしている入力とが与えられた場合に、キャラクターＣ１が、他の仮想オブジェクトを撃つ前に、キャラクターＣ１に向かって飛んでいる仮想オブジェクトを先に撃つという出力になる可能性が、そうでない場合よりも高いと判断するように、ＡＩモデルＡＩ１Ａのニューラルネットワークを訓練する。他の例として、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、仮想オブジェクトが飛んでいない、またはキャラクターＣ１を撃とうとしていない異なる仮想シーンまたは新しい仮想シーンが与えられた場合に、キャラクターＣ１が仮想オブジェクトのいずれも撃たず、それらの前で踊ったり、それらと仮想武器を交換したりすると判断するように、分類子を使用してＡＩモデルＡＩ１Ａを訓練する。異なる仮想シーンまたは新しい仮想シーンの一例は、仮想オブジェクトの過半数などの所定数が、仮想シーン１１０で実行される機能とは異なる機能を実行している仮想シーンである。例示すると、新しい仮想シーンまたは異なる仮想シーンの仮想オブジェクトは、木を集めているか踊っていて、キャラクターＣ１に照準を合わせた仮想武器を有していない。
【0044】
識別された１つまたは複数のインタラクションパターン１１９は、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によってＡＩモデルＡＩ１ＡにＡＩ入力として適用される。たとえば、ＡＩモデルＡＩ１Ａは、プロセッサ１１８またはサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって実行されるコンピュータ動作のセットである。コンピュータ動作のセットは、人間のユーザによって書かれたりコード化されたりするものではなく、ＡＩモデルＡＩ１Ａによって、仮想シーンから、他のＡＩモデルから、ユーザによってハンドヘルドコントローラもしくはジェスチャを介して実行される操作から、対戦から、またはそれらの組み合わせから学習される。
【0045】
図２は、人工知能モデルＡＩ２による人工知能モデルＡＩ１Ａの訓練を説明するための仮想シーン２０２の一実施形態の図である。仮想シーン２０２は、ゲームのプレイ中にサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって仮想シーン１１０が生成されるのと同様の方法で生成される。たとえば、仮想シーン１１０を表示するための画像フレームが、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって生成され、コンピュータネットワーク１０２及びコンピューティングデバイス１０４を介してＨＭＤ１０６に送信され、ＨＭＤ１０６上に仮想シーン２０２が表示される。ただし、人工知能モデルＡＩ１Ａが人工知能モデルＡＩ２から学習するために、仮想シーン２０２を表示したり、仮想シーン２０２に関する画像フレームを生成したりする必要はない。
【0046】
人工知能モデルＡＩ１Ａは、自身を人工知能モデルＡＩ２に基づいて訓練する許諾を人工知能モデルＡＩ２に要求する。たとえば、プロセッサ１１８は、人工知能モデルＡＩ１Ａを実行して許諾の要求を生成し、ユーザアカウント２を介して要求を人工知能モデルＡＩ２に送信する。ユーザアカウント２を介して許諾の要求を受信すると、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、要求が承諾されるか否かを判定する。たとえば、ユーザＢは、ハンドヘルドコントローラを使用して、人工知能モデルＡＩ２に他のユーザへのアクセス権が付与されないこと、選択したユーザグループへのアクセス権が付与されること、プライベートユーザグループへのアクセス権が付与されること、アクセスを要求する全てのユーザへのアクセス権が付与されること、またはユーザが人工アクセスモデルＡＩ２へのアクセスを要求するか否かに関係なく全てのユーザへのアクセス権が付与されることを示すデータをサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数に送信する。人工知能モデルへのアクセスの指示に関するデータは、ユーザアカウント２に関連付けられ、たとえば、リンクまたはマッピングされる。人工知能モデルＡＩ２は、ユーザアカウント２に関連付けられ、人工知能モデルＡＩ１ＡがユーザＡによって作成されるのと同様の方法で、ユーザＢによって作成される。
【0047】
要求が承諾されると判定すると、人工知能モデルＡＩ２の１つまたは複数の追加のパターン２０４または追加の分類子が、人工知能モデルＡＩ２を実行するサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数から、人工知能モデルＡＩ１Ａを実行するサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数に送信される。人工知能モデルＡＩ２を訓練するために使用される１つまたは複数の追加のパターン２０４はインタラクションパターンであり、人工知能モデルＡＩ１Ａの１つまたは複数のインタラクションパターン１１９及び他のインタラクションパターンがサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって作成されるのと同様の方法で、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって作成される。１つまたは複数の追加のパターン２０４は、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって、人工知能モデルＡＩ２を訓練するために適用される。
【0048】
１つまたは複数の追加のパターン２０４を受信すると、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、１つまたは複数の追加のパターン２０４を人工知能モデルＡＩ１ＡにＡＩ入力として提供して、１つまたは複数の追加のパターン２０４に基づいて人工知能モデルＡＩ１Ａを訓練する。人工知能モデルＡＩ１Ａは、１つまたは複数の追加のパターン２０４から学習する。たとえば、人工知能モデルＡＩ１Ａは、キャラクターＣ１に向かって飛んでいる仮想オブジェクト１１２を撃つようにキャラクターＣ１を操作する代わりに、仮想箱または仮想容器などの仮想オブジェクト２０６を、仮想オブジェクト２０６が仮想地面に着地した後に開けるようにキャラクターＣ１を操作するよう学習する。仮想オブジェクト２０６は、銃及び弾丸などの仮想武器、ならびに仮想薬及び包帯を含む。ユーザアカウント２に割り当てられた人工知能ＡＩ２によって操作されるキャラクターＣ２もまた、１つまたは複数の追加のパターン２０４を適用して、仮想オブジェクト２０６を開ける。仮想オブジェクト２０６は、図示のように、気球に取り付けられた箱である。人工知能モデルＡＩ２によって操作されるとき、キャラクターＣ２はＮＰＣである。
【0049】
一実施形態では、人工知能モデルＡＩ２は、本明細書に記載の追加のタイプの訓練、たとえば、自己訓練、または他の人工知能モデルもしくは新しい仮想シーンからの訓練などを行う。
【0050】
一実施形態では、ゲーム内の一部のキャラクターはユーザによって操作され、ゲーム内の残りのキャラクターは、対応する人工知能モデルによって操作されるＮＰＣである。
【0051】
図３－１は、人工知能モデルＡＩ１Ａが自身を訓練することについて説明するための仮想シーン１１０の実施形態の図である。たとえば、ユーザＡがユーザアカウント１にログインしているか否かに関係なく、人工知能モデルＡＩ１Ａは、ユーザアカウント１に関連付けられたスキルレベルを上昇させるために、インタラクションパターンである１つまたは複数の他のパターン３０２から学習する。例示すると、ユーザＡがユーザアカウント１からログアウトしているとき、人工知能モデルＡＩ１Ａは、ユーザアカウント１にログインし、プロセッサ１１８にゲームプログラムを実行するように要求する。ゲームプログラムが実行されたとき、人工知能モデルＡＩ１Ａは、キャラクターＣ１が仮想シーン１１０に置かれ、キャラクターＣ１が仮想オブジェクト１１２を撃つ前に仮想オブジェクト１１４を先に撃ったときに、ゲームのスキルレベル、たとえば、ゲームスコア、ゲームレベル、または仮想コイン数などが増加すると判断する。１つまたは複数の他のパターン３０２は、仮想オブジェクト１１２がキャラクターＣ１に向かって飛んでおり、仮想オブジェクト１１４がキャラクターＣ１を撃とうとしている仮想シーン１１０がキャラクターＣ１に提示されたときに、ユーザアカウント１に関連付けられたスキルレベルを上昇させるためには、キャラクターＣ１が仮想オブジェクト１１２を撃つ前に、仮想オブジェクト１１４を先に撃つべきであるということを示す。スキルレベルは、ユーザアカウント１に関連付けられた他のスキルレベルよりも上昇し、人工知能モデルＡＩ１ＡのＡＩ出力の一例である。他のスキルレベルは、図１Ａ－２及び図１Ｂに関して示した１つまたは複数のインタラクションパターン１１９を適用することによる人工知能モデルＡＩ１Ａの訓練に対応する。人工知能モデルＡＩ１Ａは、ＡＩモデルＡＩ１Ａへの入力であるＡＩ入力として１つまたは複数の他のパターン３０２を適用することによって自身を訓練する。
【0052】
他の例として、ユーザＡがユーザアカウント１にログインしており、仮想シーン１１０がＨＭＤ１０６のディスプレイデバイスに表示されているとき、ユーザＡは、ハンドヘルドコントローラ１０８を操作して、仮想オブジェクト１１４を撃つのではなく仮想オブジェクト１１２を先に撃つ。人工知能モデルＡＩ１Ａは、機械学習を適用して、キャラクターＣ１が仮想オブジェクト１１２を撃つ前に仮想オブジェクト１１４を撃ったときに、ユーザアカウント１に関連付けられたスキルレベルが上昇すると判断することによって、１つまたは複数の他のパターン３０２から学習する。
【0053】
図３－２は、１つまたは複数の他のパターン３０２をＡＩ入力として適用することにより、１つまたは複数のインタラクションパターン１１９をＡＩ入力として適用することと比較してより良い成果または結果がもたらされると判断するための、人工知能モデルＡＩ１Ａによる分析を説明するための一実施形態の図である。人工知能モデルＡＩ１Ａが１つまたは複数のインタラクションパターン１１９を適用するように訓練されたとき、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数がゲームプログラムを実行している間に、複数の出力Ｏ１、Ｏ２～Ｏｎが生成される。各出力Ｏ１、Ｏ２～Ｏｎの例には、ゲームプログラムの実行中に蓄積されたポイント数、ゲームプログラムの実行中に蓄積された仮想キャラクターキル数、及びキャラクターＣ１のヘルスレベルが含まれる。
【0054】
同様に、人工知能モデルＡＩ１Ａが１つまたは複数の他のパターン３０２を適用するように訓練されたとき、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数がゲームプログラムを実行している間に複数の出力Ｏ１１、Ｏ１２からＯ１１ｎが生成される。各出力Ｏ１１、Ｏ１２～Ｏ１１ｎの例には、ゲームプログラムの実行中に蓄積されたポイント数、ゲームプログラムの実行中に蓄積された仮想キャラクターキル数、及びキャラクターＣ１のヘルスレベルが含まれる。人工知能モデルＡＩ１Ａは、ゲームプログラムの実行中に１つまたは複数の他のパターン３０２を適用して出力Ｏ１１～Ｏ１１ｎを得て、出力Ｏ１１～Ｏ１１ｎが、出力Ｏ１～Ｏｎに対応するスキルレベルよりも高いスキルレベルに対応すると判断することによって学習する。出力Ｏ１１～Ｏ１１ｎが、出力Ｏ１～Ｏｎに対応するスキルレベルよりも高いスキルレベルに対応すると判断すると、人工知能モデルＡＩ１Ａは、１つまたは複数のインタラクションパターン１１９の代わりに１つまたは複数の他のパターン３０２を適用することを決定する。
【0055】
ゲームプログラムの追加の実行インスタンス中に、人工知能モデルＡＩ１Ａは、インタラクションパターン１１９を適用する代わりに、１つまたは複数の他のパターン３０２を適用する。たとえば、ゲームプログラムの追加の実行インスタンス中に、仮想キャラクターがキャラクターＣ１を撃とうとしており、他の仮想キャラクターがキャラクターＣ１の前に着地しようとしている仮想シナリオがＨＭＤ１０６に表示されたとき、人工知能モデルＡＩ１Ａは、キャラクターＣ１を操作して、キャラクターＣ１を撃とうとしているキャラクターを先に撃ち、次いで着地しようとしている仮想キャラクターを撃つ。
【0056】
一実施形態では、人工知能モデルＡＩ１Ａは、本明細書に記載の１つまたは複数のインタラクションパターンを適用する前に、ユーザＡに許諾を要求する。たとえば、仮想シーン１１０の表示中に、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、許諾の要求を含む画像フレームを生成し、ネットワーク通信プロトコルを適用して画像フレームをパケット化することによって１つまたは複数のパケットを生成し、コンピュータネットワーク１０２を介してコンピューティングデバイス１０４にパケットを送信する。コンピューティングデバイス１０４は、ネットワーク通信プロトコルを適用してパケットをデパケット化することによって画像フレームを取得し、有線または無線接続を介して画像フレームをＨＭＤ１０６に送信して、許諾の要求を表示する。ユーザＡは、ハンドヘルドコントローラ１０８を使用して、要求を承諾するか拒否するかを指示する。要求が承諾されたという肯定指示を受信すると、肯定指示はコンピューティングデバイス１０４によってパケット化されて１つまたは複数のパケットが生成され、パケットはコンピュータネットワーク１０２によって１つまたは複数のサーバＡ、Ｂ、及びＣに送信される。１つまたは複数のサーバＡ、Ｂ、及びＣは、ネットワーク通信プロトコルをパケットに適用して肯定指示を取得し、肯定指示を人工知能モデルＡＩ１Ａに送信する。肯定指示を受信すると、人工知能モデルＡＩ１Ａは１つまたは複数のインタラクションパターンを適用する。
【0057】
一方、要求が拒否されたという否定指示を受信すると、否定指示はコンピューティングデバイス１０４によってパケット化されて１つまたは複数のパケットが生成され、パケットはコンピュータネットワーク１０２によって１つまたは複数のサーバＡ、Ｂ、及びＣに送信される。１つまたは複数のサーバＡ、Ｂ、及びＣは、ネットワーク通信プロトコルをパケットに適用して否定指示を取得し、否定指示を人工知能モデルＡＩ１Ａに送信する。否定指示を受信すると、人工知能モデルＡＩ１Ａは１つまたは複数のインタラクションパターンを適用しない。
【0058】
図４は、新しい仮想シーン４００を使用して人工知能モデルＡＩ１Ａを訓練することについて説明するための、新しい仮想シーン４００の一実施形態の図である。サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数がゲームプログラムを実行して１つまたは複数の画像フレームを生成し、ネットワーク通信プロトコルを適用して画像フレームをパケット化することによって１つまたは複数のパケットを生成したときに、新しい仮想シーン４００が生成される。一例として、人工知能モデルＡＩ１Ａは、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数に、ゲームプログラムを実行して、新しい仮想シーン４００を表示するための１つまたは複数の画像フレームを生成するように要求する。パケットはサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって、コンピュータネットワーク１０２を介してコンピューティングデバイス１０４に送信される。コンピューティングデバイス１０４は、ネットワーク通信プロトコルを適用してパケットから画像フレームを抽出し、画像フレームをＨＭＤ１０６に送信して仮想シーン４００を表示する。仮想シーン４００は、キャラクターＣ１、仮想オブジェクト１１２、及び他の仮想オブジェクト４０２を含むが、仮想オブジェクト１１４を含まない。仮想オブジェクト４０２は、仮想オブジェクト４０４が着席してキャラクターＣ１を撃っている航空機である。仮想オブジェクト４０４は、仮想オブジェクト４０２の仮想銃を使用して、キャラクターＣ１を撃つ。仮想シーン４００は、ゲームのプレイ中にユーザＡに提示されていない。たとえば、ユーザＡは、ゲームプログラムの実行中にあるレベルに到達しておらず、そのレベルは仮想オブジェクト４０２及び４０４を含む。
【0059】
１つまたは複数のインタラクションパターン１１９、１つまたは複数の追加のパターン２０４、１つまたは複数の他のパターン３０２、あるいはそれらの組み合わせなど、本明細書に記載の任意のインタラクションパターンから学習した人工知能モデルＡＩ１Ａは、その学習した動作を適用して、仮想オブジェクト１１２を撃つのではなく、仮想オブジェクト４０２または仮想オブジェクト４０４を先に撃つようにキャラクターＣ１を操作する。たとえば、人工知能モデルＡＩ１Ａは、仮想オブジェクト４０２及び４０４の１つまたは複数を先に撃つことによって、仮想オブジェクト１１２を先に撃つことにより達成されるスキルレベルと比較して、ユーザアカウント１に関連付けられたスキルレベルが上昇すると判断する。上昇するスキルレベルは、反応データ４０６の一例である。たとえば、上昇するスキルレベルには、ユーザアカウント１に対応する仮想コイン数、ユーザアカウント１に対応する仮想スコア、またはそれらの組み合わせが含まれる。
【0060】
反応データ４０６に基づいて、人工知能モデルＡＩ１Ａは、１つまたは複数の追加のインタラクションパターン４０８に従うことが、より高いスキルレベルを達成するのに役立つと判断または学習する。１つまたは複数の追加のインタラクションパターン４０８の一例には、仮想オブジェクト４０２または仮想オブジェクト４０４を先に撃ってから、仮想オブジェクト１１２を撃つことが含まれる。そのように判断すると、人工知能モデルＡＩ１Ａは、ゲームプログラムの次回以降の実行インスタンス中に１つまたは複数の追加のインタラクションパターン４０８を適用するように自身を訓練する。たとえば、仮想飛行体がキャラクターＣ１に接近しており、同時に仮想キャラクターが仮想地面に着地しようとしているゲームプログラムの実行インスタンスに直面したとき、人工知能モデルＡＩ１ＡはキャラクターＣ１を操作して、仮想飛行体を先に撃ってから、現在仮想地面にいる仮想キャラクターを撃つ。
【0061】
人工知能モデルＡＩ１Ａに新しい仮想シーン４００が提示されたとき、人工知能モデルＡＩ１Ａは、図３－２を参照して上述したのと同様の方法で自身を訓練する。たとえば、新しい仮想シナリオ４００が提示されたとき、人工知能モデルＡＩ１Ａは、仮想オブジェクト１１２を撃つ前に仮想オブジェクト４０２または仮想オブジェクト４０４を撃墜することによって、ゲーム内の仮想ポイント数またはゲームスコアなどのゲームレベルが上昇するか否かを判定する。ゲームレベルの上昇は、仮想オブジェクト４０２または４０４を撃つ前に仮想オブジェクト１１２がキャラクターＣ１によって先に撃たれたときのゲームレベルの上昇量と比較して高い。ゲームレベルが上昇すると判定すると、人工知能モデルＡＩ１Ａは、パラシュートに取り付けられた飛んでいる仮想キャラクターを撃つ前に、飛行している仮想航空機を先に撃つように学習する。一方、ゲームレベルの上昇が、仮想オブジェクト４０２または４０４を撃つよりも先に仮想オブジェクト１１２がキャラクターＣ１によって撃たれたときのゲームレベルの上昇量と比較して低いと判定すると、人工知能モデルＡＩ１Ａは、飛行している仮想航空機を撃つよりも先にパラシュートに取り付けられた飛んでいる仮想キャラクターを撃つように学習する。
【0062】
図５Ａは、人工知能モデルＡＩ１Ａがゲームの対戦中に１～５の範囲の任意のスキルレベルを適用できることについて説明するための一実施形態の図である。一例として、本明細書に記載の人工知能モデルＡＩ１Ａの訓練は全て、ゲーム内で人工知能モデルＡＩ３と対戦するように人工知能モデルＡＩ１Ａを訓練することを意図して実行される。対戦において、ゲームの１つまたは複数の仮想オブジェクトまたは仮想キャラクターは、ゲーム内で勝利を収めるため、ゲーム内で他の仮想キャラクターの所定のキル数を達成するため、ゲーム内で所定の仮想ポイント数を達成するため、生き残るため、またはそれらの組み合わせのために対戦する。スキルレベル１～５は全てデータファイルに記憶され、データファイルはサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数のサーバの１つまたは複数のメモリデバイスに記憶される。スキルレベル１の一例は、図１Ａ－２及び図１Ｂに示すように、ユーザＡが人工知能モデルＡＩ１Ａを訓練する前のスキルレベルであり、スキルレベル２の一例は、ユーザＡが人工知能モデルＡＩ１Ａを訓練した後のスキルレベルである。スキルレベル２の一例は、図２に示すように、人工知能モデルＡＩ１Ａが人工知能モデルＡＩ２によって訓練される前のスキルレベルであり、スキルレベル３の一例は、人工知能モデルＡＩ１Ａが人工知能モデルＡＩ２によって訓練された後のスキルレベルである。また、スキルレベル３の一例は、図３－１に示すように、人工知能モデルＡＩ１Ａが自身を訓練する前のスキルレベルであり、スキルレベル４の一例は、人工知能モデルＡＩ１Ａが自身を訓練した後のスキルレベルである。スキルレベル４の一例は、図４Ａに示す新しいシーン４００を使用して人工知能モデルＡＩ１Ａを訓練する前のスキルレベルであり、スキルレベル５の一例は、新しいシーン４００を使用して人工知能モデルＡＩ１Ａを訓練した後のスキルレベルである。スキルレベル１～５は、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって、人工知能モデルＡＩ１Ａに割り当てられ、たとえば、マッピングまたはリンクされる。
【0063】
スキルレベル２はスキルレベル１よりも高い。また、スキルレベル３はスキルレベル２よりも高く、スキルレベル４はスキルレベル３よりも高く、スキルレベル５はスキルレベル４よりも高い。たとえば、スキルレベル１は低スキルレベル、スキルレベル２は中スキルレベル、スキルレベル３は高スキルレベル、スキルレベル４は優秀スキルレベル、スキルレベル５は最高スキルレベルである。人工知能モデルＡＩ１Ａは、データファイルからスキルレベル１～５のいずれかにアクセスして、ゲームプログラムの実行中に適用する。人工知能モデルＡＩ１Ａのスキルレベルは時間ｔと共に上昇する。
【0064】
一実施形態では、図５Ａに示すスキルレベルは、人工知能モデルＡＩ１Ａのスキルレベルであり、ユーザアカウント１に関連付けられたスキルレベルでもある。
【0065】
一実施形態では、人工知能モデルＡＩ１Ａは、キャラクターＣ３を操作する人工知能モデルＡＩ３と対戦する。
【0066】
一実施形態では、ユーザアカウント３及び人工知能モデルＡＩ３は、ユーザＢ以外のユーザＣに割り当てられる。
【0067】
図５Ｂは、ゲームプログラムの実行中にキャラクターＣ１がキャラクターＣ３と対戦している仮想シーン５０８の一実施形態の図である。ユーザアカウント３に割り当てられた人工知能ＡＩ３によって操作されるキャラクターＣ３は、本明細書に記載のインタラクションパターンと同様の１つまたは複数のインタラクションパターンを適用して、キャラクターＣ３と対戦する。人工知能モデルＡＩ３によって操作される場合、キャラクターＣ３はＮＰＣである。ユーザＣは自身のユーザアカウント３にログインして仮想シーン５０８にアクセスする。仮想シーン５０８は、ＨＭＤ１０６ならびにＨＭＤ５１０に表示されて、共有された仮想環境を提供する。ユーザＡが自身の頭にＨＭＤ１０６を装着するのと同様の方法で、ユーザＣは自身の頭にＨＭＤ５１０を装着する。仮想シーン５０８において、ユーザＣがハンドヘルドコントローラ５１２を使用してキャラクターＣ３を操作するか、または人工知能モデルＡＩ３がキャラクターＣ３を操作し、ユーザＡがハンドヘルドコントローラ１０８を使用してキャラクターＣ１を操作するか、または人工知能モデルＡＩ１ＡがキャラクターＣ１を操作する。キャラクターＣ１及びＣ３は、ゲームプログラムの実行中に、仮想コイン数、仮想ポイント数、キル数、またはゲーム内のゲームレベルなどの仮想報酬数を達成するために競争または対戦する。
【0068】
ユーザＣは、ハンドヘルドコントローラ５１２を介して、キャラクターＣ３または人工知能モデルＡＩ３によって適用されるスキルレベル３と類似したスキルレベルを選択する。たとえば、ユーザＣは、ハンドヘルドコントローラ５１２のボタンを選択することによって、対戦中のキャラクターＣ３のスキルレベルを選択する。この選択を示すデータは、ハンドヘルドコントローラ５１２とコンピューティングデバイス５１４との間の有線または無線接続を介してコンピューティングデバイス５１４に送信される。コンピューティングデバイス５１４は、ネットワーク通信プロトコルを適用して選択データをパケット化することによって１つまたは複数のパケットを生成し、コンピュータネットワーク１０２を介して１つまたは複数のサーバＡ、Ｂ、及びＣにパケットを送信する。サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、パケットを受信し、ネットワーク通信プロトコルをパケットに適用して選択データを取得し、選択データを分析して、ユーザＣがキャラクターＣ３のスキルレベルを適用することを望んでいると判断し、ユーザＣによって選択されたスキルレベルに対応する１つまたは複数のインタラクションパターンが、人工知能モデルＡＩ３によって選択されて、対戦中に適用される。サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、人工知能モデルＡＩ３を適用し、ユーザＣによって選択されたスキルレベルに対応する１つまたは複数のインタラクションパターンをさらに適用する。たとえば、キャラクターＣ３が図２の仮想シーン２０２内にいるとき、キャラクターＣ３は、仮想オブジェクト１１２を撃つのではなく、仮想オブジェクト２０６に近づく。
【0069】
人工知能モデルＡＩ１Ａは、キャラクターＣ３のスキルレベルを決定する要求を人工知能モデルＡＩ３に送信する。たとえば、人工知能モデルＡＩ１Ａを適用または実行するサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、要求をユーザアカウント３のＩＤ、キャラクターＣ３のＩＤ、及びゲームプログラムの実行のゲームセッションのＩＤと共に、人工知能モデルＡＩ３を適用または実行するサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数に送信する。サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって実行される人工知能モデルＡＩ３は、ユーザアカウント３、キャラクターＣ３、及びゲームセッションのＩＤを要求と共に受信して、要求がユーザアカウント３、キャラクターＣ３、及びゲームセッションに対応し、キャラクターＣ３のスキルレベルのＩＤに関するものであると判断する。人工知能モデルＡＩ３は、１つまたは複数のサーバＡ、Ｂ、及びＣのメモリデバイスのうちの１つまたは複数に記憶されたデータベースにアクセスして、キャラクターＣ３のスキルレベルを人工知能モデルＡＩ１Ａに提供するための許諾がユーザアカウント３内にあるか否かを判定する。たとえば、ユーザＣは、ハンドヘルドコントローラ５１２を使用して、キャラクターＣ３のスキルレベルにアクセスするための許諾を全ての人工知能モデルあるいは１つまたは複数の特定の人工知能モデルに提供する。許諾は、ハンドヘルドコントローラ５１２から有線または無線接続を介してコンピューティングデバイス５１４に送信される。コンピューティングデバイス５１４は、ネットワーク通信プロトコルを適用して許諾をパケット化することによって１つまたは複数のパケットを生成し、１つまたは複数のパケットをコンピュータネットワーク１０２を介して１つまたは複数のサーバＡ、Ｂ、及びＣに送信する。１つまたは複数のサーバＡ、Ｂ、及びＣは、許諾と人工知能モデルＡＩ３またはユーザアカウント３とを関連付け、たとえば、それらの間にリンクもしくは１対１の対応またはマッピングを確立する。
【0070】
人工知能モデルＡＩ１ＡがキャラクターＣ３のスキルレベルへのアクセスを許可されると判定すると、人工知能モデルＡＩ３は許諾を人工知能モデルＡＩ１Ａに提供する。人工知能モデルＡＩ３から許諾を受信すると、人工知能モデルＡＩ１Ａは、対戦中にスキルレベル３をキャラクターＣ１に適用することを決定する。スキルレベル３は、キャラクターＣ３のスキルレベルと類似もしくは実質的に同一または同一である。一例として、スキルレベルが互いに所定の範囲内にあるとき、スキルレベルは実質的に同一または類似である。例示すると、スキルレベル２．５はスキルレベル２からの所定の範囲内にあり、スキルレベル３．４はスキルレベル３からの所定の範囲内にある。人工知能モデルＡＩ１Ａは、キャラクターＣ３のスキルレベル３に対応するパターン、たとえば、１つまたは複数の追加のパターン２０４などにアクセスする。人工知能モデルＡＩ１Ａは、ゲーム内の対戦中に、スキルレベル３に対応するパターンをキャラクターＣ１に適用する。
【0071】
一実施形態では、ユーザＣは、ジェスチャを行うことによって、対戦中のキャラクターＣ３のスキルレベルを選択する。ジェスチャを示すデータは、ユーザＣがいる現実世界の環境に配置されたカメラによってキャプチャされ、カメラとコンピューティングデバイス５１４との間の有線または無線接続を介してコンピューティングデバイス５１４に送信される。コンピューティングデバイス５１４は、ネットワーク通信プロトコルを適用してジェスチャデータをパケット化することによって１つまたは複数のパケットを生成し、コンピュータネットワーク１０２を介して１つまたは複数のサーバＡ、Ｂ、及びＣにパケットを送信する。サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、パケットを受信し、ネットワーク通信プロトコルをパケットに適用してジェスチャデータを取得し、ジェスチャデータを分析して、ユーザＣがキャラクターＣ３のスキルレベルを適用することを望んでいると判断し、ユーザＣによって選択されたスキルレベルに対応する１つまたは複数のインタラクションパターンが、人工知能モデルＡＩ３によって選択されて、対戦中に適用される。
【0072】
一実施形態では、人工知能モデルＡＩ１Ａ及びＡＩ３のそれぞれは、対戦中にゲームスコアまたは仮想ポイントを含む情報などの出力データを収集し、出力データに基づいて、対戦に勝つための人工知能モデルの訓練を容易にするパターンを決定する。たとえば、対戦中、人工知能モデルＡＩ１Ａは、人工知能モデルＡＩ３によって操作されるキャラクターＣ３が、大部分のインスタンスにおいて撃たれたときにジャンプするというデータを受け取る。人工知能モデルＡＩ１Ａは、このデータから、人工知能モデルＡＩ３がキャラクターＣ３をジャンプさせるように操作するインタラクションパターンを特定する。人工知能モデルＡＩ１Ａは、キャラクターＣ３がジャンプしたときにキャラクターＣ１がジャンプするように操作することによって、キャラクターＣ３を簡単にキルできることを学習する。次の対戦中に、人工知能モデルＡＩ１Ａは、学習した動作を適用して、キャラクターＣ３がジャンプしたときに、キャラクターＣ１がジャンプしてキャラクターＣ３を撃つように操作する。
【0073】
図５Ｃは、ユーザＡ及びＢが、キャラクターＣ１及びＣ３を操作することなく、キャラクターＣ１及びＣ３の間の対戦を観戦することについて説明するための仮想シーン５０８の一実施形態である。たとえば、対戦中、人工知能モデルＡＩ１ＡがキャラクターＣ１を操作し、人工知能モデルＡＩ３がキャラクターＣ３を操作する。例示すると、対戦中に、１つまたは複数のインタラクションパターン１１９、１つまたは複数の追加のパターン２０２、１つまたは複数の他のパターン３０２、１つまたは複数の追加のインタラクションパターン４０８、あるいはそれらの組み合わせが、人工知能モデルＡＩ１Ａによって、キャラクターＣ１を操作するために適用される。同様に、対戦中、ユーザアカウント３及び人工知能モデルＡＩ３に対応する１つまたは複数のインタラクションパターンが、人工知能モデルＡＩ３によってキャラクターＣ３を操作するために適用される。
【0074】
ハンドヘルドコントローラ１０６を介した、またはジェスチャを使用した、ユーザＡによるキャラクターＣ１の操作は存在せず、ハンドヘルドコントローラ５１２を介した、またはジェスチャを使用した、ユーザＣによるキャラクターＣ３の操作は存在しない。たとえば、ハンドヘルドコントローラ１０６からコンピューティングデバイス１０４及びコンピュータネットワーク１０２を介してサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数に送信される、キャラクターＣ１によって実行される動きまたはアクション、たとえば、射撃、探検、回収、獲得、または探索などを操作するための入力データは存在しない。また、ハンドヘルドコントローラ５１２からコンピューティングデバイス５１４及びコンピュータネットワーク１０２を介してサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数に送信される、キャラクターＣ３によって実行される動きまたはアクションを操作するための入力データは存在しない。ユーザＡ及びＣは、対応するキャラクターＣ１及びＣ３を操作することなく、自身に対応するＨＭＤ１０６及び５１０を介して受動的に対戦を観戦している。キャラクターＣ１及びＣ３は、入力データを受信せずに、対応する人工知能モデルＡＩ１Ａ及びＡＩ３によって操作されている。ユーザがハンドヘルドコントローラを使用しないときやジェスチャを行ったりしないとき、入力データは生成されない。
【0075】
図６は、ユーザＡがゲームをプレイできないこと、及び人工知能モデルＡＩ１ＡがユーザＣとゲームをプレイできることをユーザＣに示す、ＨＭＤ６０２のディスプレイデバイスに表示される通知５１０を説明するためのシステム６００の一実施形態の図である。ユーザＣは、ハンドヘルドコントローラ５１２上の１つまたは複数のボタンを選択して、ゲームをプレイするためにユーザアカウント１を介してユーザＡに送信する要求及びユーザアカウント３の識別情報を含む入力データを生成する。入力データは、ハンドヘルドコントローラ５１２から有線または無線接続を介してコンピューティングデバイス５１４に送信される。コンピューティングデバイス５１４は、ネットワーク通信プロトコルを入力データに適用して、入力データを有する１つまたは複数のパケットを生成し、コンピュータネットワーク１０２を介して、ユーザアカウント情報がサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数のサーバの１つまたは複数のメモリデバイスに記憶されているユーザアカウント１にパケットを送信する。
【0076】
要求がユーザアカウント１によって受信されたとき、ユーザＡはユーザアカウント１からログアウトしており、ゲームをプレイしていない。たとえば、ユーザＡは、ハンドヘルドコントローラ１０８を使用して、ＨＭＤ１０６のディスプレイデバイスに表示されるログアウトボタンを選択することによって、ユーザアカウント１からログアウトする。ログアウトボタンが選択されたとき、ログアウトボタンの選択を示す入力データがハンドヘルドコントローラ１０８によって生成され、ハンドヘルドコントローラ１０８から有線または無線接続を介してコンピューティングデバイス１０４に送信される。コンピューティングデバイス１０４は、入力データをパケット化して１つまたは複数のパケットを生成し、コンピュータネットワーク１０２を介してサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数にパケットを送信して、ユーザＡがユーザアカウント１からログアウトしたことをサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数に示す。他の例として、ユーザＡは、コンピューティングデバイス１０４の電源オフボタンを選択することによって、ユーザアカウントからログアウトする。
【0077】
サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、ユーザアカウント３から受信した要求に対する応答を生成して、ユーザＡがユーザアカウント１からログアウトしていること、及びユーザアカウント１に対応する、たとえば、それにリンクまたはマッピングされた人工知能モデルＡＩ１Ａがゲームをプレイできることを示す。サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、ネットワーク通信プロトコルを応答に適用して１つまたは複数のパケットを生成し、コンピュータネットワーク１０２を介してコンピューティングデバイス５１４にパケットを送信する。コンピューティングデバイス５１４は、ネットワーク通信プロトコルをパケットに適用してパケットから応答を取得し、有線または無線接続を介して応答を表示するためのデータをＨＭＤ５１０に送信する。
【0078】
ＨＭＤ５１０は、ユーザＡがゲームをプレイできず、代わりに人工知能モデルＡＩ１ＡがゲームをプレイできることをユーザＣに示すための通知６１０として応答を表示する。通知６１０はまた、ユーザＡの代わりに人工知能モデルＡＩ１ＡがゲームをプレイすることをユーザＣが望むか否かについてのユーザＣに対する質問を含む。ユーザＣは、ハンドヘルドコントローラ５１２の１つまたは複数のボタンを選択して、質問への回答を提供することによって、入力データを生成し、入力データは、ハンドヘルドコントローラ５１２から有線または無線接続を介してコンピューティングデバイス５１４に送信される。コンピューティングデバイス５１４は、ネットワーク通信プロトコルを適用して回答を含む入力データをパケット化することによって１つまたは複数のパケットを生成し、コンピュータネットワーク１０２を介して、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数に記憶されたユーザアカウント１にパケットを送信する。サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、ネットワーク通信プロトコルをパケットに適用して、回答を含むデータを取得し、人工知能モデルＡＩ１Ａに回答を送信する。
【0079】
回答を受信すると、人工知能モデルＡＩ１Ａは、ユーザＣとゲームをプレイする。たとえば、１つまたは複数のインタラクションパターン１１９、１つまたは複数の追加のパターン２０４、１つまたは複数の他のパターン３０２、１つまたは複数の追加のインタラクションパターン４０８、あるいはそれらの組み合わせに基づいて訓練された１つまたは複数のサーバＡ、Ｂ、及びＣは、それらが訓練から学習した方法を適用して、ユーザＣとゲームをプレイする。
【0080】
図７は、全てユーザアカウント１に対応する複数の人工知能モデルＡＩ１Ａ、ＡＩ２Ａ、及びＡＩ３Ａからの人工知能モデルＡＩ１Ａの選択を説明するための一実施形態の図である。たとえば、人工知能モデルＡＩ２Ａは、ゲームプログラムの実行中に他のキャラクターＣ１１を操作するように１つまたは複数のインタラクションパターンに基づいて訓練され、人工知能モデルＡＩ３Ａは、ゲームプログラムの実行中にさらに他のキャラクターＣ１２を操作するように１つまたは複数のインタラクションパターンに基づいて訓練される。他の例として、人工知能モデルＡＩ１Ａは、スキルレベル２を有するキャラクターＣ１を操作し、人工知能モデルＡＩ２Ａは、スキルレベル３または４を有するキャラクターＣ１を操作し、人工知能モデルＡＩ３Ａは、スキルレベル５を有するキャラクターＣ１を操作する。人工知能モデルＡＩ２Ａ及びＡＩ３Ａは、人工知能モデルＡＩ１Ａが生成されるのと同様の方法で生成され、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって実行される。
【0081】
１つまたは複数のサーバＡ、Ｂ、及びＣは、仮想シーン７０２を表示するためのデータを含む１つまたは複数の画像フレームを生成する。サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、ネットワーク通信プロトコルを画像フレームに適用して、１つまたは複数のパケットを生成し、コンピュータネットワーク１０２を介してコンピューティングデバイス１０４にパケットを送信する。コンピューティングデバイス１０４は、ネットワーク通信プロトコルをパケットに適用して画像フレームを取得し、有線または無線接続を介して画像フレームをＨＭＤ１０６に送信して、ＨＭＤ１０６のディスプレイデバイス上に仮想シーン７０２を表示する。
【0082】
ゲームプログラムの実行中に仮想シーン７０２を見ると、ユーザＡは、ハンドヘルドコントローラ１０８を使用して、１つまたは複数のボタンを選択することによって、ゲームをプレイするための人工知能モデルＡＩ１Ａを選択する。選択を含む入力データは、ハンドヘルドコントローラ１０８から有線または無線接続を介してコンピューティングデバイス１０４に送信される。コンピューティングデバイス１０４は、ネットワーク通信プロトコルを適用して選択をパケット化することによって１つまたは複数のパケットを生成し、コンピュータネットワーク１０２を介してサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数にパケットを送信する。
【0083】
サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、ネットワーク通信プロトコルをパケットに適用して選択を取得し、ゲームのプレイのために人工知能モデルＡＩ１Ａを適用することを決定する。同様に、ユーザＡによってハンドヘルドコントローラ１０８を介して他の人工知能モデルＡＩ２Ａ及びＡＩ３Ａが選択される。人工知能モデルＡＩ１Ａが適用されたとき、キャラクターＣ１は、ゲームプログラムの実行中に人工知能モデルＡＩ１Ａによって操作される。
【0084】
一実施形態では、人工知能モデルＡＩ１Ａ、ＡＩ２Ａ、及びＡＩ３Ａのうちの１つは、ユーザＡによりジェスチャを行うことによって選択され、ジェスチャは、現実世界の環境のカメラによってキャプチャされて、ジェスチャデータが生成される。ジェスチャデータは、カメラとコンピューティングデバイス１０４との間の有線または無線接続を介して、カメラからコンピューティングデバイス１０４に送信される。コンピューティングデバイス１０４は、ジェスチャデータを含む１つまたは複数のパケットを生成し、コンピュータネットワーク１０２を介してサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数に送信する。
【0085】
図８Ａは、ゲームプログラムの実行中にユーザＡによって行われたジェスチャをキャプチャして、人工知能モデルＡＩ１ＡがジェスチャをキャラクターＣ１に適用できるようにすることについて説明するためのシステム８００の一実施形態の図である。システム８００は、ＨＭＤ１０６、ハンドヘルドコントローラ１０８、カメラ８０２、コンピューティングデバイス１０４、コンピュータネットワーク１０２、ならびにサーバＡ、Ｂ、及びＣを含む。
【0086】
カメラ８０２は、有線または無線接続を介してコンピューティングデバイスに結合される。ゲームのプレイ中に、ユーザＡは１つまたは複数のジェスチャを行う。たとえば、ユーザ１０６は、ゲームで仮想キャラクターをキルした後、自身の右手を空中に上げて、大声で「よし！勝った」と叫ぶ。カメラ８０２は、ゲームプログラムの実行中にユーザＡによって行われた１つまたは複数のジェスチャを記録して、入力データの一例であるジェスチャデータ８０４を生成し、有線または無線接続を介してジェスチャデータ８０４をコンピューティングデバイス１０４に送信する。ジェスチャデータ８０４は、オーディオデータ及びビデオデータを含む。
【0087】
コンピューティングデバイス１０４は、ネットワーク通信プロトコルをジェスチャデータ８０４に適用して、１つまたは複数のパケットを生成し、コンピュータネットワーク１０２を介して、ゲームプログラムを実行するサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数にパケットを送信する。サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、ネットワーク通信プロトコルを適用してパケットからジェスチャデータ８０４を取得し、ジェスチャデータを適用して人工知能モデルＡＩ１Ａを訓練する。たとえば、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、ジェスチャデータ８０４からパターン８０８を識別し、１つまたは複数のインタラクションパターン１１９、１つまたは複数の追加のパターン２０４、１つまたは複数の他のパターン３０２、ならびに／あるいは１つまたは複数の追加のインタラクションパターン４０８から学習した自身の方法にパターン８０８を追加するなどして統合することによって、人工知能モデルＡＩ１Ａを訓練する。例示すると、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、ゲーム内で仮想キャラクターをキルした後、ゲーム内で仮想飛行体を撃って破壊した後、ゲーム内で仮想ポイントを獲得した後、またはゲームプログラムの実行中にヘルスレベルを上昇させた後に、キャラクターＣ１の右手または左手を空中で動かし、「よし！勝った」、「勝った！」、「やった！」、または「素晴らしい！」という語を発するようにキャラクターＣ１の口を動かすよう、人工知能モデルＡＩ１Ａを訓練する。他の例として、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、ゲーム内のキルもしくは仮想ポイントの獲得後、またはゲーム内のヘルスレベルの上昇後にキャラクターＣ１が踊るように操作し、それらの言葉のうちの１つまたは複数を発声するようにキャラクターＣ１の口を操作するよう、人工知能モデルＡＩ１Ａを訓練する。
【0088】
図８Ｂは、キャラクターＣ１がゲームのプレイ中にユーザＡと同様のアクションを実行することについて説明するための、ユーザＡによって装着されたＨＭＤ１０６上に表示される仮想シーン８２０の一実施形態の図である。仮想シーン８２０に示すように、キャラクターＣ１は、ゲームの実行中にゲームレベル、仮想ポイント、仮想コイン、またはヘルスレベルを達成した後に、右手を上げて、「勝った！」を示す音を出力する。たとえば、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、ゲームの実行中に、キャラクターＣ１が仮想ポイントを獲得した、もしくはゲームレベルを達成した、またはそのヘルスレベルを上昇させたと判断する。そのように判断すると、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、人工知能モデルＡＩ１Ａを適用して、キル、ポイントの獲得、またはゲームレベルもしくはヘルスレベルの達成などの勝利後に、ユーザＡによって実行されるアクションと同様の１つまたは複数の画像フレーム及び音声フレームを生成する。画像フレーム及び音声フレームは、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によって、ネットワーク通信プロトコルを適用することによりパケット化されて、１つまたは複数のパケットが生成される。サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、画像フレーム及び音声フレームを有するパケットを、コンピュータネットワーク１０２を介してコンピューティングデバイス１０４に送信する。コンピューティングデバイス１０４は、ネットワーク通信プロトコルを適用してパケットから画像フレーム及び音声フレームを取得し、有線または無線接続を介して画像フレーム及び音声フレームをＨＭＤ１０６に送信する。ＨＭＤ１０６のディスプレイデバイスは、画像フレームを表示して、右手を上げて勝利を喜んでいるキャラクターＣ１を含む仮想シーン８２０を表示する。また、ＨＭＤ１０６の１つまたは複数のオーディオスピーカーに結合された１つまたは複数のオーディオアンプを含むオーディオデバイスは、音声フレームを処理して、キャラクターＣ１によって発せられた音を出力する。
【0089】
一実施形態では、本明細書に記載のインタラクションパターンのいずれかを使用して、本明細書に記載のＡＩモデルを訓練し、またはＡＩモデルが学習して、学習した方法を生成することを支援する。ＡＩモデルは自身が学習した方法を適用して、ＡＩ出力などの判断結果を出力し、学習した方法を適用して判断結果を出力している間、ユーザによるＡＩモデルの制御は存在しない。一例として、判断結果は新しい仮想シーンに適用される。
【0090】
本明細書に記載の実施形態は、仮想シーンを参照して説明しているが、一実施形態では、これらの実施形態は拡張現実（ＡＲ）シーンに等しく適用される。たとえば、キャラクターＣ１は、ＨＭＤ１０６上に表示されるＡＲシーン内で人工知能モデルＡＩ１Ａによって操作され、キャラクターＣ３は、ＨＭＤ５１０上に表示されるＡＲシーン内で人工知能モデルＡＩ３によって操作される。ＨＭＤに表示されているＡＲシーンの一部分を含むデータは、ＨＭＤを装着しているユーザがいるのと同じ現実世界の環境にあるカメラによってキャプチャされる。ＡＲシーンのその部分は、ユーザの目の前にある現実世界の環境の一部分である。そのデータは、カメラから有線または無線接続を介してコンピューティングデバイスに送信される。コンピューティングデバイスは、ネットワーク通信プロトコルを適用してそのデータをパケット化することによって１つまたは複数のパケットを生成し、コンピュータネットワーク１０２を介してサーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数にパケットを送信する。サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、人工知能モデルＡＩ１Ａを適用して、コンピューティングデバイス１０４に結合されたカメラによってキャプチャされたデータの上にキャラクターＣ１をオーバーレイするための１つまたは複数の画像フレームを生成する。同様に、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数は、人工知能モデルＡＩ３を適用して、コンピューティングデバイス５１４に結合されたカメラによってキャプチャされたデータの上にキャラクターＣ３をオーバーレイするための１つまたは複数の画像フレームを生成する。画像フレームは、サーバＡ、Ｂ、及びＣのうちの１つまたは複数によってパケット化され、コンピュータネットワーク１０２によって、対応するコンピューティングデバイス１０４及び５１４に送信される。コンピューティングデバイス１０４は、ネットワーク通信プロトコルを適用してパケットから画像フレームを取得し、画像フレームをＨＭＤ１０６に送信して、ＨＭＤ１０６上にＡＲシーンを表示する。ＨＭＤ１０６に表示されるＡＲシーンは、ユーザＡがいる現実世界の環境の一部分と、現実世界の環境のデータの上にオーバーレイされたキャラクターＣ１とを含む。同様に、コンピューティングデバイス５１４は、ネットワーク通信プロトコルを適用してパケットから画像フレームを取得し、画像フレームをＨＭＤ５１２に送信して、ＨＭＤ５１２上にＡＲシーンを表示する。ＨＭＤ５１２に表示されるＡＲシーンは、ユーザＣがいる現実世界の環境の一部分と、現実世界の環境のデータの上にオーバーレイされたキャラクターＣ３とを含む。
【0091】
様々な実施形態において、本明細書に記載の一部の実施形態の１つまたは複数の特徴は、本明細書に記載の残りの実施形態のうちの１つまたは複数の実施形態の１つまたは複数の特徴と組み合わせられることに留意されたい。
【0092】
本開示に記載の実施形態は、ハンドヘルドデバイス、マイクロプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースまたはプログラム可能な家電製品、ミニコンピュータ、及びメインフレームコンピュータなどを含む様々なコンピュータシステム構成で実施され得る。一実施態様では、本開示に記載の実施形態は、有線ベースまたは無線のネットワークを介してリンクされた遠隔処理デバイスによりタスクが実行される分散コンピューティング環境において実施される。
【0093】
上記の実施形態を念頭に置いて、一実施態様では、本開示に記載の実施形態は、コンピュータシステムに記憶されたデータを伴う様々なコンピュータ実施動作を用いることを理解されたい。これらの動作は、物理量の物理的操作を要する動作である。本開示に記載の実施形態の一部を形成する、本明細書に記載の動作はいずれも、有用な機械動作である。本開示に記載のいくつかの実施形態はまた、これら動作を実行するためのデバイスまたは装置に関する。この装置は、必要な目的のために専用に構築されるか、またはこの装置は、コンピュータに記憶されたコンピュータプログラムにより選択的に起動または構成される汎用コンピュータであり得る。具体的には、一実施形態では、様々な汎用マシンが、本明細書の教示に従って書かれたコンピュータプログラムと共に使用され、あるいは、必要な動作を実行するには、さらに特化した装置を構築する方がより好都合であり得る。
【0094】
一実施態様では、本開示に記載のいくつかの実施形態は、コンピュータ可読媒体上のコンピュータ可読コードとして具現化される。コンピュータ可読媒体は、データを記憶する任意のデータストレージデバイスであり、このデータは後でコンピュータシステムにより読み出される。コンピュータ可読媒体の例には、ハードドライブ、ネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、コンパクトディスクＲＯＭ（ＣＤ－ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ－Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ－ＲＷ）、磁気テープ、光学データストレージデバイス、非光学データストレージデバイスなどが含まれる。一例として、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読コードが分散方式で記憶及び実行されるような、ネットワーク結合コンピュータシステム上に分散されたコンピュータ可読有形媒体を含む。
【0095】
また、上述の実施形態のいくつかは、ゲーム環境に関して説明しているが、いくつかの実施形態では、ゲームの代わりに、ビデオ会議環境などの他の環境が使用される。
【0096】
方法の動作は特定の順序で説明したが、オーバーレイ動作の処理が所望の方法で実行される限り、動作の合間に他の維持管理動作が実行され得、もしくは動作はわずかに異なる時間に行われるように調整され得、または動作をシステム内に分散させて、処理に関連する様々な間隔で処理動作が行われることを可能にし得ることを理解されたい。
【0097】
本開示に記載の前述の実施形態は、理解を明確にする目的である程度詳細に説明したが、添付の特許請求の範囲内で特定の変更及び修正を実施できることは明らかであろう。したがって、本実施形態は、限定ではなく例示なものと考えられるべきであり、本実施形態は、本明細書に記載した詳細に限定されるべきではなく、添付の特許請求の範囲及び均等物の中で修正され得る。
【図1A-1】
【図1A-2】
【図1B】
【図2】
【図3-1】
【図3-2】
【図4】
【図5A】
【図5B】
【図5C】
【図6】
【図7】
【図8A】
【図8B】
