人工知能によるゲームの攻略は、ゲーム開発者のみならず、機械学習を学びたい学生や研究者にとっても、最もホットな話題となっており、日々新たな攻略アルゴリズムが発表されています。そのなかでも、２０１５年１２月に設立された非営利団体「ＯｐｅｎＡＩ」は、その中心的な存在となっています。　　「ＯｐｅｎＡＩ」は、誰でも自由に使える強化学習ツールキット「ＯｐｅｎＡＩ　Ｇｙｍ」を公開しており、このなかにはＡｔａｒｉのゲーム環境やロボット制御の環境などの学習用の環境が多数含まれています。本書では、この「ＯｐｅｎＡＩ　Ｇｙｍ」を使って、ゲームを攻略するＡＩを作るための手法を手順を追って解説しています。　　「ＯｐｅｎＡＩ　Ｇｙｍ」では、さまざまな強化学習アルゴリズムがまとめられた「Ｓｔａｂｌｅ　Ｂａｓｅｌｉｎｅｓ」を組み合わせて学習を行うため、本書でも「Ｓｔａｂｌｅ　Ｂａｓｅｌｉｎｅｓ」の概要から各アルゴリズムの詳細、学習状況の監視の方法などをサンプルを作りながら紹介しています。　　Ａｔａｒｉのゲーム環境には、ＡＩで攻略するための無償のゲームが数多く含まれていますが、「ＯｐｅｎＡＩ　Ｇｙｍ」の「Ｇｙｍ　Ｒｅｔｒｏ」環境は、より高度な市販ゲームを攻略するためのもので、本書では実際に有償の「ソニック・ザ・ヘッジホッグ」（セガ／メガドライブ版）のゲームを入手して攻略していきます。　　「ＯｐｅｎＡＩ　Ｇｙｍ」は、レトロゲーム以外にも「マインクラフト」「スタークラフトＩＩ」といった最新ゲームを攻略するための環境、Ｕｎｉｔｙゲームを攻略するためのＧｙｍラッパー、ロボット制御の強化学習、ＦＸ・株の値動きを予測する環境など、多数の環境が接続でき、本書の最後ではさまざまなバリエーションの学習の概要も取り上げます。

「ＯｐｅｎＡＩ　Ｇｙｍ」の概要を理解し、そこに含まれるレトロゲーム攻略のための「Ａｔａｒｉ　環境」、メガドライブやスーパーファミコンなどの市販ゲームを攻略するための「Ｇｙｍ　Ｒｅｔｒｏ　環境」を使いながら、強化学習によるゲーム攻略のＡＩを基礎から手順を追って作成できます。強化学習アルゴリズムの実装セット「Ｓｔａｂｌｅ　Ｂａｓｅｌｉｎｅｓ」に含まれる、最新の研究成果を含む多数のアルゴリズムの特徴と利用方法を学べます。強化学習を効率よく進めるための肝となる「マルチプロセッシング」「前処理」「ハイパーパラメータの調整」「クラウド学習」について、詳しく解説。
もくじ情報：１章　深層学習と強化学習の概要；２章　Ｐｙｔｈｏｎの開発環境の準備；３章　ＯｐｅｎＡＩ　Ｇｙｍ；４章　Ｓｔａｂｌｅ　Ｂａｓｅｌｉｎｅｓ；５章　Ａｔａｒｉ環境の攻略；６章　Ｇｙｍ　Ｒｅｔｒｏ；７章　ソニック環境の攻略；８章　さまざまな強化学習環境

布留川　英一(フルカワ　ヒデカズ)
１９７５年生まれ。群馬県出身。会津大学コンピュータ理工学部コンピュータソフトウェア学科卒。１９９９年、「ＪＡＶＡ　ＰＲＥＳＳ」（技術評論社）にて、携帯アプリの開発方法の連載を開始。２００１年、株式会社ドワンゴにて、世界初のＪａｖａ搭載携帯電話「５０３ｉ」のローンチタイトル「サムライロマネスク」の開発に携わる。以後、携帯電話・スマートフォン・ロボットなど新ハードの新機能を活用したアプリを作りつつ、技術書を書き続け、２０年で４０冊ほど。現在はギリア株式会社にて、ヒトとＡＩの共生環境の実現を目指して、人工知能の研究開発に取り組んでいる（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）