本研究ではFUZZ-IEEE、CEC(Congress on Evolutionary Computation)などでコンペティションが開催されているMs.PacManを題材に、人の操作から得られたルールを取り入れた自動コントローラの作成を目標とする。コンペティションにおいては、乱数をベースに膨大な数の試行を重ねて、機械学習により自動コントローラを作成しているものが多い。このような形で得られたコントローラが実際の人間の操作状況をうまく表しているかは不明である。そこで、本研究では、実際に人間がゲーム操作を行ったデータを用いて、当研究室で開発を進めている自己増殖型自己組織化マップを用いて、座標系など人間に理解可能な形でデータをとり出すことを試みることにした。
