モリカトロン株式会社運営「エンターテインメント×AI」の最新情報をお届けするサイトです。

TAG LIST
機械学習ディープラーニングCGCGへの扉安藤幸央GAN強化学習ニューラルネットワークモリカトロンAIラボインタビュー三宅陽一郎月刊エンタメAIニュース音楽QA敵対的生成ネットワークOpenAICEDEC2019デバッグスクウェア・エニックスNVIDIACEDEC2020ゲームAI不完全情報ゲーム深層学習シナリオAIと倫理ビヘイビア・ツリー映画SIGGRAPHGDC 2019VRキャラクターAIボードゲームルールベースGoogleグーグルDeepMindFacebookVFX遺伝的アルゴリズムメタAI畳み込みニューラルネットワークロボットファッションマイクロソフトStyleGANプロシージャルJSAI2020人工知能学会イベントレポート森川幸人水野勇太ガイスターアートtoioCNNTensorFlowGDC SummerモリカトロンマルチエージェントナビゲーションAIeSports小説CLIP自然言語処理AlphaZero環世界中島秀之懐ゲーから辿るゲームAI技術史HTN階層型タスクネットワークスポーツ自動生成研究ディープフェイクDARPAAI美空ひばりGPT-3メタデータOpenAI Five本間翔太CM倫理ピクサーAdobe作曲中嶋謙互Amadeus CodeMicrosoftMicrosoft Azureキャリアテストプレイeスポーツ音声認識PyTorchDQN眞鍋和子バンダイナムコスタジオBLUE PROTOCOLシーマンUnity齊藤陽介マインクラフトお知らせAIアートサルでもわかる人工知能VAEワークショップGenvid Technologies知識表現IGDANPCどうぶつしょうぎジェイ・コウガミ音楽ストリーミングStyleGAN2マシンラーニングクラウドカメラ完全情報ゲーム坂本洋典釜屋憲彦藤澤仁生物学画像認識NFT長谷洋平鴫原盛之masumi toyota河合律子宮路洋一SIGGRAPH ASIAソニーフェイクニュースドローンシムピープルGPUALife人工生命オルタナティヴ・マシンサウンドスケープASBSぱいどんTEZUKA2020手塚治虫汎用人工知能Electronic ArtsマーケティングApex LegendsNinjaゲームTENTUPLAYMARVEL Future Fightタイムラプスバスキアブロックチェーン通しプレイ階層型強化学習WANN竹内将馬淵浩希岡島学映像セリア・ホデントUX認知科学ゲームデザインLUMINOUS ENGINELuminous Productionsパターン・ランゲージちょまどビッグデータアストロノーカ模倣学習ナラティブFPSマルコフ決定過程スタンフォード大学パラメータ設計テニスバランス調整レコメンドシステム対話型エージェント協調フィルタリング人狼知能Amazon軍事AlphaDogfight TrialsエージェントシミュレーションゲームプレイAIStarCraft IIFuture of Life InstituteIntelロボティクスLAIKARotomationドラゴンクエストライバルズ不確定ゲームDota 2モンテカルロ木探索ソーシャルゲームEmbeddingGTC2020NVIDIA MAXINE淡路滋ビデオ会議グリムノーツゴティエ・ボエダGautier Boeda階層的クラスタリングaiboJuliusSIETPRGバーチャル・ヒューマン・エージェントtoio SDK for Unityクーガー田中章愛石井敦銭起揚茂谷保伯MinecraftGDMC成沢理恵MITメディアラボ著作権マジック・リープMagic Leap OneMagendaノンファンジブルトークンDDSPサッカー里井大輝KaggleバスケットボールAssassin’s Creed OriginsSea of ThievesGEMS COMPANYmonoAI technologyアバター初音ミクOculus転移学習テストBaldur's Gate 3Candy Crush SagaSIGGRAPH ASIA 2020デバッギングBigGANアニメーションMaterialGANリップシンキングRNNUbisoftReBeLUbisoft La Forge自動運転車VolvoRival Prakウォッチドッグス レギオンユービーアイソフト北尾まどかHALO将棋メタルギアソリッドVFSMDALL-Eナップサック問題汎用言語モデルSpotifyMITReplica StudioamuseChitrakar巡回セールスマン問題ジョルダン曲線5GMuZeroクラウドゲーミングRival Peak和田洋一リアリティ番組Stadiaジョンソン裕子MILEs対話エンジンインタラクティブ・ストリーミング斎藤由多加インタラクティブ・メディアリトル・コンピュータ・ピープルシーマン人工知能研究所コンピューティショナル・フォトグラフィーLudoゴブレット・ゴブラーズTransformerSIGGRAPH 2019ArtEmis絵画ARGPT-2GROVERFAIRAIりんなチート検出オンラインカジノアップルRealFlowiPhoneシミュレーションDeep FluidsMeInGameAIGraphブレイン・コンピュータ・インタフェースBCILearning from Video予期知能ウェイポイントユクスキュルパス検索カント哲学ドラゴンクエストエージェントアーキテクチャPAIROCTOPATH TRAVELER西木康智OCTOPATH TRAVELER 大陸の覇者アルスエレクトロニカ2019StyleCLIPDeNAStyleRig逆転オセロニア奥村エルネスト純いただきストリート齋藤精一大森田不可止高橋智隆ロボユニザナック泉幸典仁井谷正充ロボコレ2019ぎゅわんぶらあ自己中心派Azure Machine Learning意思決定モデル脱出ゲームHybrid Reward ArchitectureウロチョロスSuper Phoenix理化学研究所Project Malmo教育TextWorldProject PaidiaProject LookoutWatch ForBingLEFT ALIVE吉本幸記長谷川誠ジミ・ヘンドリックスBaby Xカート・コバーンロバート・ダウニー・Jr.エイミー・ワインハウスMagentaYouTubeダフト・パンクSFGlenn MarshallThe Age of A.I.Story2HallucinationレコメンデーションJukeboxGTC2021CycleGANテンセントSIFTDCGANMOBA人事研修mynet.ai人工音声プレイ動画NBA群知能ウィル・ライトシムシティレベルデザインSporeデノイズ画像処理CPUGMAITRPGウィザードリィAI Dungeon西川善司サムライスピリッツゼビウスストリートファイター栗原聡山野辺一記大里飛鳥マンガ13フェイズ構造手塚眞不気味の谷Oculus Quest生体情報写真照明山崎陽斗立木創太松井俊浩スパーシャルAIGameGANパックマンソサエティ5.0SIGGRAPH 2020DIB-R3D広告

ゲームプレイAI が進化させる無人戦闘機群とAI軍拡競争の萌芽

2020.9.28先端技術

ゲームプレイAI が進化させる無人戦闘機群とAI軍拡競争の萌芽

2020年8月、AIを活用した航空技術が重要なマイルストーンに到達しました。戦闘機を制御するAIがドッグファイト(空中戦)において人間の熟練パイロットに圧勝したのです。この記事では、DARPAが開催したコンペ「AlphaDogfight Trials」の解説を起点として、軍事AIの現状とゲームプレイAIの軍事転用、さらにはAI兵器開発競争の動向を明らかにしていきます。

「人間が指揮する無人戦闘機群」を目指すDARPAが開催したコンペ

最先端技術の軍事利用を研究するアメリカ国防総省の機関DARPAは、近未来の空中戦闘体制を「ACE(Air Combat Evolution:空中戦闘の革命)」というプロジェクトの遂行を通して確立しようとしています。このプロジェクトで実現しようとしているのは、人間のパイロットに率いられた無人戦闘機群というハイブリッドな空戦体制です。具体的には、戦隊司令官にあたる人間パイロットが戦況を把握して攻撃目標の指定といった軍事命令をくだし、命令をうけた無人戦闘機群が自律的に作戦行動を遂行することが想定されています。

ACEプロジェクト実現の一環として、2019年10月、DARPAはAIが制御する戦闘機をシミュレーション環境で交戦させて最強のドッグファイトAIを決めるコンペ「AlphaDogfight Trials」の開催を呼びかけました。その呼びかけによって、最終的に8つのチームが参加することになりました。参加チームには、大手航空機メーカーのロッキード・マーティン、ジョージア工科大学研究所といった伝統ある組織だけではなく、小規模なIT企業も名を連ねていました。

AlphaDogfight Trialsで最強のドッグファイトAIとなったのは、軍事用システムを開発する小規模なIT企業Heron Systemsが開発したものでした。そして、2020年8月、同社のAIは人間の熟練パイロットとシミュレーション環境でドッグファイトを行い、5-0で圧勝したのでした。

AlphaDogfight Trialsの結果から、ふたつのことが結論できます。ひとつめは、ACEプロジェクトにおける重要な要素である命令を自律的に遂行する無人戦闘機開発の基盤が築けたことです。そして、もうひとつが無人戦闘機のドッグファイト遂行能力は、近い将来、有人戦闘機のそれを圧倒的に凌駕するであろうことです。というのも、無人戦闘機には有人戦闘機には不可能な高いGがかかる航行も可能となることから、人間パイロットでは実現不可能なドッグファイトを遂行できるからです。

ゲームプレイAIも開発するHeron Systems

熟練した人間パイロットに圧勝したドッグファイトAIを開発したHeron Systemsは、1993年に創業されました。IT企業のなかでは珍しい企業オーナーが女性の企業でもあります。同社は小規模ながら、DARPAが発注するさまざまな軍事プロジェクトを実現するAIシステム開発を多数手掛けています。

同社が取り組んでいるプロジェクトのひとつとして、「DARPA OFFSET(OFFENSIVE SWARM-ENABLED TACTICS:「攻撃的な群れが可能とする戦術」の略称)」があります。このプロジェクトは、250機以上の無人戦闘機で構成された戦隊による作戦行動の実現を目指したものです。多数の無人戦闘機を制御するコンセプトとして着目されているのが、蜂などに見られる組織的な群れの活動です。また、人間の指揮官が多数の無人戦闘機を制御するシステムを開発する「AFRL SKYBORG」プロジェクトにも取り組んでいます。このプロジェクトで重要となるのは、いかにして人間の認知的負荷を軽減したシステムを構築するか、という点です。

Heron Systemsは、ビデオゲームをテーマとしたDARPA提唱のプロジェクト「Gamebreaker」に参加しています。このプロジェクトの目的は、『StarCraft II』(2010年、ブリザード・エンターテイメント)と「Google Research Football」におけるゲームバランスを評価した上で、そのゲームバランスを最も不安定にする新機能、戦術、あるいはルールの変更を特定するAIを開発するというものです。DARPAがこうしたプロジェクトを立ち上げたのは、現実の軍事的投資では新兵器の開発のような軍事的均衡を破る案件が優先的に選択されるという事情があるからです。

Gamebreakerプロジェクトで開発されるAIはゲームの勝利を目指したものではありませんが、ゲームをテーマにしているという点でゲームプレイAIの一種と考えられます。『StarCraft II』のような多種多様なユニットとリソースの管理が求められる現代のビデオゲームをハイレベルにプレイするAIは、複雑な戦況に対応できるがゆえに現実の軍事的状況の考察にも流用され得るのです。

AI軍拡競争の予兆

以上でまとめてきたように、AIの応用は軍事においても進んでいます。もっとも、こうした動きを抑止する活動も同時に進行しています。例えば、未来に生じる可能性のある困難な問題に関する啓発活動を続ける組織Future of Life Instituteは、2015年、AI研究の優先事項に関する公開書簡を発表しています。この書簡に添付された資料には、AIを搭載した自律型致死性兵器の危険性に関する議論と認識が早急に必要であると訴えられています。この書簡には、AIの危険性に警鐘を鳴らし続ける実業家として知られるイーロン・マスク氏や、著名な物理学者である故スティーヴン・ホーキング氏が署名しています。

また、国際法の専門家が会員となっている国際法学会が2020年6月に公開した論評によると、自律型致死性兵器を特定通常兵器使用禁止制限条約の枠組みで規制する議論が国連で行われており、2021年に基本方針が示される見込みです。

以上のようなAI兵器を規制する動きがある一方で、各国でAI兵器開発が進んでいます。Future of Life Instituteが2019年5月に公開した記事では、世界各国のAI兵器開発の現状がまとめられています。その記事で注目すべきは、AI開発競争においてアメリカの強力なライバルである中国に関する記述です。中国政府は国連においてAI兵器開発反対の立場をとっているものも、民間企業と協力して「より複雑な戦闘活動を自律的に実行」する次世代ステルスドローンを開発していると見られています。このドローンは、DARPAが提唱するACEプロジェクトにおける自律型戦闘機に相当するものと推測されます。

軍事的行動遂行能力において人間を凌駕するAI兵器の開発は、AI兵器をめぐる軍拡競争を誘発する可能性が極めて高いと言えます。というのも、人間が太刀打ちできないAI兵器に対抗するには、人間を凌駕するAI兵器を開発せざるを得ないからです。

軍事AIの現状をまとめると、それを規制する国際的枠組みが整う前に、AI軍拡競争が始まり兼ねないことがわかります。こうしたなか、ゲームプレイAIは軍事AIに転用される可能性があるという認識は、ゲーム業界およびAI業界の良識ある関係者には必要なのでないでしょうか。

Writer:吉本幸記

RELATED ARTICLE関連記事

人面魚からAIに進化したシーマン、ロボット搭載の対話エンジンに。その仕組みとは?

2019.8.09先端技術

人面魚からAIに進化したシーマン、ロボット搭載の対話エンジンに。その仕組みとは?

【CEDEC2020】aiboの”賢さ”と”可愛さ”を作るAIの秘密

2020.10.21先端技術

【CEDEC2020】aiboの"賢さ"と"可愛さ"を作るAIの秘密

ディープフェイクは医療の進歩に貢献するかもしれない:月刊エンタメAIニュース vol.3

2020.3.27先端技術

ディープフェイクは医療の進歩に貢献するかもしれない:月刊エンタメAIニュース v...

RANKING注目の記事はこちら