CharacterｰFocused Narrative Generation for Execution in VirtualWorlds 音声言語研究室中川隆広概要  目的に沿った物語生成能力 –  物語生成の複雑化 –  娯楽、訓練、教育プロットの矛盾、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 –  対話の有効性 – –  現実世界での出来事を理解するのに有用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  – キャラクタ信頼性を利用   キャラクタの特性を無視する傾向が強い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関連研究  物語生成システムの分類 – – 著者、物語、キャラクターそれぞれ異なるモデルを用いる Character-centric  モデル –  特徴 –  プロット統一 × 信頼性 ◎ エージェントを使用 –  キャラクターの目的、信頼性、計画性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 –  特徴 –  プロット統一 ◎ / 信頼性 × 計算理論を用いる –  著者の思考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 –  二つのシステム –  Author-centricとCharacter-centricの強さを利用 plannerとActor ACONF自体はAuthor-centric planner  部分的な物語の整理を行う –  動作のまとまりを組み立てるため利点 – – 物語へ作用するアクションにのみ作動 Plannerの結果は一時的にも順序づけられたまとまり Actor  各キャラクタに導入される –  対話手段について理解している –  物語内のすべてのキャラクタ物語の特徴、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 –  各Actorに配布 –  ひとつのプランを複数の小さなプランにする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 Black-boardアーキテクチャ Narrative Planning  Actor –  Blackboard –  物語の生成を担当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 –  Actor間の関係 –  エージェントの集合として、全仮説領域にて行う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。結論  Actor Conferenceとは – – – プロット統一、キャラクタ信頼性の矛盾する概念を平衡化させる Author-centricとCharacter-centricの技術的特長を併せ持つプロット統一  – 物語の因果関係により保障されるキャラクタ信頼性  Actorに部分的物語構造を配布することで保障される