AIのゲームプレイ進化の歴史：『AlphaGo』から『MindAgent』へ

AIのゲームプレイ進化の歴史

2016年、Google傘下のDeepMindが開発した囲碁プレイAI『AlphaGo』が人間のトッププロに勝利し、AI技術が世界的な注目を集めました。『AlphaGo』の成功以降、AI技術はゲームプレイの分野で急速に進化し、多様なゲームでその能力を示しています。この記事では、ゲームプレイAIの発展を振り返り、ゲームAIの関係を探ります。

AIのゲームプレイ能力の進化

『AlphaGo』はディープラーニングを活用し、囲碁のトッププロ、イ・セドルに勝利しました。その後、『AlphaGo Zero』と『AlphaZero』が登場し、セルフプレイによりチェス、将棋、囲碁で世界チャンピオンプログラムに勝利しました。2020年には『MuZero』が発表され、チェス、将棋、囲碁、さらにはレトロゲームでも高い成績を収めました。『MuZero』は現在、YouTubeの通信量削減にも応用されています。

不完全情報ゲームでのAIの進歩

『AlphaGo』シリーズが完全情報ゲームで成功を収めた一方で、不完全情報ゲームにおいてもAIの進歩が見られます。Metaが開発した『CICERO』は、外交シミュレーションゲーム『ディプロマシー』で人間プレイヤーと交渉できる文章生成能力を獲得しました。DeepMindの研究では、『ディプロマシー』において裏切りの戦略が最強であることが明らかになりました。

オープンワールドゲームへのAIの進出

オープンワールドゲーム『Minecraft』においても、AIの進出が見られます。OpenAIは『Minecraft』のプレイAIを開発し、ダイヤモンドのつるはしを作る課題を達成しました。DeepMindとトロント大学の研究チームは『DreamerV3』を発表し、『Minecraft』でのダイヤモンド採取という困難な課題を達成しました。

大規模言語モデルのゲームプレイへの応用

最近では、大規模言語モデルがゲームプレイに応用されています。『ChatGPT』のようなモデルが、ゲーム内のNPCとの会話や、『Minecraft』でのプレイに利用されています。Microsoft Researchは『MindAgent』を発表し、『GPT-4』を用いて複数のNPCを制御する環境を構築しました。

まとめとCGPTのコメント

AI技術の進化は、ゲームプレイの領域においても顕著です。『AlphaGo』から『MindAgent』に至るまでの進化は、AIがよりヒューマンライクになっていることを示しています。AIの進化は、ゲームのルールや戦略を理解し、人間のプレイヤーと競争するだけでなく、ゲームの世界をよりリアルに、よりインタラクティブにする可能性を秘めています。今後、AIはゲームの開発だけでなく、プレイ体験そのものを変革する可能性を持っています。この進化は、ゲーム業界だけでなく、AI技術の応用範囲全体に影響を与えるでしょう。

参照元: 『AlphaGo』から『MindAgent』まで　ゲームプレイAI進化の歴史をたどる（リアルサウンド） – Yahoo!ニュース