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
ディープラーニングCG機械学習CGへの扉安藤幸央GAN月刊エンタメAIニュースニューラルネットワーク強化学習三宅陽一郎音楽OpenAIモリカトロンAIラボインタビュー敵対的生成ネットワーク河合律子QAスクウェア・エニックスNVIDIAシナリオFacebookキャラクターAIルールベースDeepMindデバッグCEDEC2019プロシージャル人工知能学会映画ビヘイビア・ツリーGoogleCEDEC2021CEDEC2020ゲームAISIGGRAPH遺伝的アルゴリズム不完全情報ゲームメタAIナビゲーションAI森川幸人畳み込みニューラルネットワーク自然言語処理深層学習マイクロソフトAIと倫理グーグルStyleGAN自動生成GDC 2021GPT-3GDC 2019マルチエージェントVRボードゲームロボットアートCNNVFXモリカトロンゲームプレイAIファッションHTN階層型タスクネットワークディープフェイクJSAI2020大内孝子TensorFlowMicrosoftイベントレポートテストプレイAIアート水野勇太アニメーションガイスターNPCDALL-ECLIPStyleGAN2NFTtoio吉本幸記JSAI2021スポーツシムピープル汎用人工知能GDC SummerAdobeeスポーツ対話型エージェントeSportsBLUE PROTOCOLシーマン小説UbisoftAlphaZeroカメラ環世界中島秀之懐ゲーから辿るゲームAI技術史研究DARPAドローンシムシティAI美空ひばり手塚治虫Electronic Artsメタデータブロックチェーン通しプレイOpenAI Five本間翔太CM倫理ピクサーイーサリアム作曲中嶋謙互Amadeus CodeMicrosoft AzureデジタルツインアストロノーカキャリアナラティブAmazonサイバーエージェント音声認識ロボティクスPyTorchDQN眞鍋和子バンダイナムコスタジオUnity齊藤陽介マインクラフトお知らせアバターサルでもわかる人工知能VAEUbisoft La ForgeワークショップGenvid Technologies知識表現ウォッチドッグス レギオンIGDAどうぶつしょうぎジェイ・コウガミ音楽ストリーミングマシンラーニングクラウド斎藤由多加リトル・コンピュータ・ピープルコンピューティショナル・フォトグラフィーGPT-2完全情報ゲーム坂本洋典釜屋憲彦ウェイポイントパス検索藤澤仁生物学画像認識DeNA長谷洋平鴫原盛之masumi toyota宮路洋一TextWorldSIGGRAPH ASIAソニーGTC2021CycleGANフェイクニュースエージェントGPUALifeZork人工生命オルタナティヴ・マシンサウンドスケープMCS-AI動的連携モデルASBSマンガぱいどんTEZUKA2020ナビゲーションメッシュ松井俊浩スパーシャルAIマーケティングApex LegendsELIZANinjaコンピュータRPGアップルタウン物語KELDICメロディ言語ゲームTENTUPLAYLEFT 4 DEADMARVEL Future FightAstroタイムラプスEgo4Dバスキアバーチャルヒューマン日経イノベーション・ラボ敵対的強化学習階層型強化学習GOSU Data LabWANNGOSU Voice Assistant竹内将SenpAI.GGMobalytics馬淵浩希Cygames岡島学AWS Sagemaker映像セリア・ホデント形態素解析UXAWS Lambda誤字検出認知科学BERTゲームデザインSentencePieceLUMINOUS ENGINEプラチナエッグLuminous Productionsパターン・ランゲージ竹村也哉ちょまどボエダ・ゴティエビッグデータGOAPAdobe MAX 2021メタバース模倣学習NVIDIA OmniverseOmniverse AvatarFPSNVIDIA Rivaマルコフ決定過程NVIDIA MegatronNVIDIA Merlinスタンフォード大学NVIDIA Metropolisパラメータ設計テニスOmniverse Replicatorバランス調整レコメンドシステムNVIDIA DRIVE Sim協調フィルタリングNVIDIA Isaac Sim人狼知能テキサス大学軍事AlphaDogfight TrialsAI Messenger VoicebotエージェントシミュレーションOpenAI CodexStarCraft IIHyperStyleFuture of Life InstituteRendering with StyleIntelDisneyLAIKADisneyリサーチRotomationGauGANGauGAN2ドラゴンクエストライバルズ画像言語表現モデル不確定ゲームSIGGRAPH ASIA 2021Dota 2モンテカルロ木探索ディズニーリサーチMitsuba2ソーシャルゲームEmbeddingワイツマン科学研究所GTC2020CG衣装NVIDIA MAXINEVRファッション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BigGANMaterialGANリップシンキングRNNReBeL自動運転車VolvoRival Prak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VFSM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・ストリーミングインタラクティブ・メディアシーマン人工知能研究所Ludoゴブレット・ゴブラーズTransformerSIGGRAPH 2019ArtEmis絵画ARGROVERFAIRAI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予期知能ユクスキュル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2019StyleCLIPStyleRig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Project PaidiaProject LookoutWatch ForBingLEFT ALIVE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JukeboxテンセントSIFTDCGANMOBADANNCE人事ハーバード大学研修デューク大学mynet.aiローグライクゲームNetHack人工音声NeurIPS 2021はこだて未来大学プレイ動画ヒップホップサイレント映画NBA環境音現代アート粒子群最適化法進化差分法群知能下川大樹ウィル・ライト高津芳希大石真史BEiTレベルデザインDETRSporeAIボイスアクターデノイズ南カリフォルニア大学画像処理NVIDIA CanvasSentropyCPUDiscordCALMプログラミングソースコード生成GMAIシチズンデベロッパーTRPGGitHubウィザードリィMCN-AI連携モデルAI Dungeon西川善司並木幸介サムライスピリッツ森寅嘉ゼビウスSIGGRAPH 2021ストリートファイター半導体Topaz Video Enhance AI栗原聡DLSS山野辺一記NetEase大里飛鳥DynamixyzモーションキャプチャーU-Net13フェイズ構造アドベンチャーゲームADVXLandAGI手塚眞DEATH STRANDING不気味の谷Eric JohnsonOculus Questコジマプロダクション生体情報デシマエンジンインディーゲーム写真高橋ミレイ照明Maxim PeterJoshua Romoffハイパースケープ山崎陽斗深層強化学習立木創太バンダイナムコ研究所ミライ小町テスラGameGANELYZAパックマンTesla BotTesla AI Dayソサエティ5.0ELYZA DIGESTSIGGRAPH 2020バズグラフニュースタンテキ東芝DIB-R倉田宜典3D音声合成韻律射影広告韻律転移

マイクロソフト・リサーチが開発したゲームAIリソースコレクション

2021.4.26ゲーム

マイクロソフト・リサーチが開発したゲームAIリソースコレクション

マイクロソフトの研究開発部門マイクロソフト・リサーチは2021年2月、ゲームに対するAIの影響を話し合うイベント「Microsoft AI and Gaming Research Summit 2021」を開催しました。このイベントを記念して、同部門は今までのゲームAIに関する開発業績をまとめた記事を公開しました。本稿では、その記事に掲載されたゲームAI関連のリソースを紹介していきます。

麻雀でも人間のトッププロを凌駕していた

2017年6月に発表されたハイブリッド報酬アーキテクチャ(Hybrid Reward Architecture:以下「HRA」と略記)とは、強化学習における報酬関数を複数設定する技法です。強化学習では、(「ハイスコアを目指す」のような)何らかの目標を与えられたAIの行動を評価するために、その行動が目標の遂行にどのくらい役立つかを算出する処理が実行されます。その処理が報酬関数です。報酬関数を適切に設定すればAIは効率的に目標を達成できるのですが、学習環境や目標が複雑になると報酬関数の設計が難しくなり、その結果として効率的な学習が困難になります。

以上の難点を克服する技法として考案されたHRAを使うと、報酬関数を複数設定することによって学習効率が低下しないようになりました。この技法を使って、Atariレトロゲームのひとつである『Ms.Pac-Man』でハイスコアの達成を目標としてAIを学習したところ、2,000回プレイした時点で人間のハイスコアを超え、3,000回未満のプレイで最大スコアに到達しました。

参考記事:Hybrid Reward Architecture (HRA) Achieving super-human performance on Ms. Pac-Man

参考論文:Hybrid Reward Architecture for Reinforcement Learning

2019年3月には、麻雀で人間のトッププレイヤーに匹敵する実力を発揮するゲームプレイAI「Super Phoenix」が発表されました。麻雀は、チェスや将棋と異なりゲームに関する情報が完全にはプレイヤーに与えられない「不完全情報ゲーム」に分類されるために、人間並みにプレイするAIを開発するには難しいとされてきました。

Super Phoenixは世界的なオンライン麻雀プラットフォームである天鳳において、4か月間で5,000回以上プレイした結果、同プラットフォームでAIとしては初めて10段になりました。同AIにはグローバル報酬予測、オラクルガイド、ランタイムポリシー適応といった新規の強化学習技法が使われました(技法の詳細は以下の論文を参照)。

参考記事:More than a game: Mastering Mahjong with AI and machine learning

参考論文:Suphx: Mastering Mahjong with Deep Reinforcement Learning

マインクラフト、テキストアドベンチャー、対戦アクションゲームもAI開発環境に

「Project Malmo」とは、『マインクラフト』内で動作するAIを開発する環境です。この開発環境はJavaバージョンのマインクラフトのModとAIを制御するコードから構成されています。2018年には、同環境を使ってAIの性能を競うコンペが開催されました。そのコンペでは、AIはマインクラフトで作成されたゲームステージ内にあるさまざまなタスクをクリアすることが求められ、タスクには迷路を脱出するものや脱出ゲームが用意されました。なお、同環境はOpenAIが提供している強化学習環境であるGymに流用できます。

公式サイト:Project Malmo

参考記事:Project Malmo: Reinforcement learning in a complex world

参考論文:The Malmo Platform for Artificial Intelligence Experimentation

「TextWorld」は、ゲーム環境とプレイヤーの相互作用を言語で表現するテキストアドベンチャーゲームを生成するPythonベースの開発環境です。同環境はゲームジェネレーターとゲームエンジンから構成されおり、前者はゲームの舞台となる部屋やオブジェクト等を生成し、後者は生成されたゲームステージの有効性を保証します。

同環境で生成されたゲームをプレイするAIの性能を競うコンペ「FirstTextWorldProblems(FTWP)」が、2019年1月1日から6月30日まで開催され、世界中から16チームが参加しました。同コンペでは、キッチンにあるレシピ本から料理に必要な材料を調べ、家を探索して材料を見つけた後に料理して食事することが競われました。同コンペで優勝したのは、高性能言語AIのBERTを応用したAIで出場したポルトガルのコンサルティング会社Cognitivaのチームでした。

TextWorldのGitHubページ

参考記事:TextWorld: A learning environment for training reinforcement learning agents, inspired by text-based games

「Project Paidia」は、人間プレイヤーと協力するNPCの開発に特化した開発環境です。NPC開発の定型的手法にはNPCの行動を分岐木のようにして定義するビヘイビア・ツリーが知られていますが、同環境では強化学習によってNPCを制御します。強化学習によってNPCを制御するツールは、マイクロソフトが開発・提供するクラウドサービスAzure Machine Learningにもとづいて開発されています。ゲームステージに採用されているのはチーム対戦型アクションゲームの『bleeding Edge』です。同ゲームには暗殺者やヒーラーといった異なるスキルを持つキャラクターが登場するため、対戦で勝利するためには高度なチームプレイが必要となるので、協力プレイするNPCの学習環境にはうってつけと言えます。ちなみに、Project Paidiaの公式サイトには同環境で開発した簡単な脱出ゲームが体験できるようになっています。

Project Paidiaの公式サイト

参考記事:Project Paidia: a Microsoft Research & Ninja Theory Collaboration

エキサイティングなゲームシーンを抽出する画像認識AI

2017年のマイクロソフト社内のハッカソン大会では、「Project Lookout」というプロジェクト名で開発された画像認識AIが大賞に選ばれました。同AIは、ストリーミング動画で特定のイベントの発生を通知するというものでした。同社が運営していたゲーム実況動画プラットフォームMixer(現在は運営終了)のゼネラルマネージャーのChad Gibson氏は同AIに関心をもち、ゲーム実況動画からもっともエキサイティングなシーンを抽出するように作り直すことを開発チームに依頼しました。こうして誕生したのが、画像認識AI「Watch For」です。

Watch Forは主に『フォートナイト』のような人気のバトルロイヤルゲームのアイコンやスコア等を認識できるように開発された後、その認識能力を生かしてエキサイティングなゲームシーンを学習した結果、エキサイティングなシーンを抽出できるようになりました。

Watch Forは、マイクロソフトが開発・提供する検索エンジン「Bing」の開発チームの目にもとまりました。同エンジンはゲーム実況動画の検索結果を視聴者数にもとづいて表示していたのですが、こうした表示方法では既存の人気実況プレイヤーがますます注目される一方で、新規の実況者が素晴らしいプレイをしても見つけられないという問題が生じていました。この問題に対してBing開発チームはWatch Forを導入することで、人気だけではなくプレイの品質も考慮に入れた検索結果を表示できるようにして解決したのでした。

参考記事:Watch For

以上のようにマイクロソフト・リサーチは、さまざまな側面からゲームにおけるAIの活用を研究して、その成果を発表しています。同研究部門からは、今後も興味深いゲーム関連AIが発表されることでしょう。

Writer:吉本幸記

RELATED ARTICLE関連記事

【CEDEC2019】AIは今どこまでゲームのデバッグをできるのか?

2019.9.30ゲーム

【CEDEC2019】AIは今どこまでゲームのデバッグをできるのか...

DeepMind開発汎用ゲーム学習環境「XLand」はAGI実現につながるか?

2021.8.27ゲーム

DeepMind開発汎用ゲーム学習環境「XLand」はAGI実現につながるか?

にわかレベルだったゲームプレイAIは、いかにして熟練プレイヤーになったか?

2020.4.30ゲーム

にわかレベルだったゲームプレイAIは、いかにして熟練プレイヤーになったか?

RANKING注目の記事はこちら