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
CGCGへの扉機械学習安藤幸央ディープラーニング月刊エンタメAIニュースGAN河合律子OpenAI音楽ニューラルネットワークNVIDIA三宅陽一郎強化学習吉本幸記QAGoogleFacebook人工知能学会GPT-3自然言語処理グーグルDeepMind大内孝子森川幸人敵対的生成ネットワークキャラクターAIスクウェア・エニックスモリカトロンAIラボインタビューマイクロソフトルールベースシナリオAIと倫理映画デバッグアートDALL-E2StyleGAN倫理ゲームプレイAINFT自動生成SIGGRAPHメタAIテキスト画像生成ロボット深層学習CEDEC2019プロシージャル遺伝的アルゴリズムテストプレイモリカトロンStable DiffusionDALL-Eビヘイビア・ツリーディープフェイクCEDEC2021CEDEC2020ゲームAIVFXデジタルツインメタバース不完全情報ゲームVRナビゲーションAINPC畳み込みニューラルネットワークCLIP画像生成GDC 2021JSAI2022GDC 2019マルチエージェントCEDEC2022AIアート画像生成AIボードゲームファッション懐ゲーから辿るゲームAI技術史toioCNNAdobeUnity著作権小説アニメーション鴫原盛之HTN階層型タスクネットワーク汎用人工知能JSAI2020TensorFlowインタビューBERTMicrosoftイベントレポート対話型エージェントロボティクスMetaMinecraft水野勇太Genvid TechnologiesガイスターStyleGAN2GTC2022教育ソニーJSAI2021スポーツ研究シムピープルMCS-AI動的連携モデルマンガマーケティングGDC SummerバーチャルヒューマンブロックチェーンMidjourneyアストロノーカキャリアNVIDIA OmniverseeスポーツAmazoneSportsDQNBLUE PROTOCOLシーマンアバターOmniverseUbisoftメタAlphaZeroTransformerGPT-2AIりんなカメラ環世界中島秀之哲学ベリサーブPlayable!ChatGPT理化学研究所SIGGRAPH ASIADARPAドローンシムシティImagenZorkバイアスモーションキャプチャーTEZUKA2020AI美空ひばり手塚治虫バンダイナムコ研究所スパーシャルAIElectronic Arts3DメタデータLEFT 4 DEAD通しプレイOpenAI Five本間翔太CMピクサープラチナエッグイーサリアム作曲ボエダ・ゴティエビッグデータ中嶋謙互Amadeus Codeデータ分析Microsoft AzureMILE模倣学習ナラティブスタンフォード大学アーケードゲームOmniverse ReplicatorWCCFレコメンドシステムNVIDIA DRIVE SimWORLD CLUB Champion FootballNVIDIA Isaac Simセガ柏田知大軍事サイバーエージェント田邊雅彦トレーディングカードトレカ音声認識メディアアートPyTorch眞鍋和子バンダイナムコスタジオaibo合成音声齊藤陽介マインクラフトお知らせMagic Leap Oneチャットボットサルでもわかる人工知能VAE3DCGリップシンキングUbisoft La Forge自動運転車ワークショップ知識表現ウォッチドッグス レギオンIGDA秋期GTC2022どうぶつしょうぎEpic Gamesジェイ・コウガミ音楽ストリーミングMITAIロボ「迷キュー」に挑戦野々下裕子徳井直生マシンラーニング5GMuZeroRival Peakクラウド対話エンジン斎藤由多加リトル・コンピュータ・ピープルCodexコンピューティショナル・フォトグラフィーゴブレット・ゴブラーズ絵画rinnaイラストシミュレーションデジタルヒューマン完全情報ゲーム坂本洋典PaLM釜屋憲彦ウェイポイントパス検索対談藤澤仁生物学GTC 2022画像認識GPT-3.5SiemensStyleCLIPDeNA長谷洋平masumi toyota宮路洋一OpenSeaGDC 2022TextWorldジェネレーティブAIEarth-2BingMagentaSFELYZA Pencil松尾豊GTC2021CycleGANデータマイニング東京大学NetHackはこだて未来大学キャラクターモーションフェイクニュースエージェントRPGSIGGRAPH 2022レベルデザインAIボイスアクターNVIDIA CanvasGPUALife人工生命オルタナティヴ・マシンサウンドスケープLaMDAAI DungeonASBS栗原聡ぱいどんテキスト生成不気味の谷ナビゲーションメッシュ松井俊浩ELYZAフルコトELYZA DIGEST音声合成西成活裕Apex LegendsELIZA群衆マネジメントNinjaコンピュータRPGライブビジネスアップルタウン物語新型コロナKELDIC周済涛メロディ言語清田陽司ゲームTENTUPLAYサイバネティックスMARVEL Future FightAstro人工知能史タイムラプスEgo4DAI哲学マップバスキア星新一日経イノベーション・ラボStyleGAN-XL敵対的強化学習StyleGAN3階層型強化学習GOSU Data LabGANimatorWANNGOSU Voice AssistantVoLux-GAN竹内将SenpAI.GGProjected GANMobalyticsSelf-Distilled StyleGAN馬淵浩希Cygamesニューラルレンダリング岡島学AWS SagemakerPLATO映像セリア・ホデント形態素解析frame.ioUXAWS LambdaFoodly誤字検出森山和道認知科学中川友紀子ゲームデザインSentencePieceアールティLUMINOUS ENGINELuminous ProductionsBlenderBot 3パターン・ランゲージ竹村也哉Meta AIちょまどマーク・ザッカーバーグGOAPWACULAdobe MAX 2021自動翻訳AIライティングOmniverse AvatarAIのべりすとFPSNVIDIA RivaQuillBotマルコフ決定過程NVIDIA MegatronCopysmithNVIDIA MerlinJasperNVIDIA Metropolisパラメータ設計テニスバランス調整協調フィルタリング人狼知能テキサス大学AlphaDogfight TrialsAI Messenger VoicebotエージェントシミュレーションOpenAI CodexStarCraft IIHyperStyleMax CooperFuture of Life InstituteRendering with StyleIntelDisney類家利直LAIKADisneyリサーチヴィトゲンシュタインRotomationGauGAN論理哲学論考GauGAN2京都芸術大学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 2021PromptBaseDota 2モンテカルロ木探索ディズニーリサーチMitsuba2バンダイナムコネクサスソーシャルゲームEmbeddingワイツマン科学研究所ユーザーレビューGTC2020CG衣装mimicNVIDIA MAXINEVRファッションBaidu淡路滋ビデオ会議ArtflowERNIE-ViLGグリムノーツEponym古文書ゴティエ・ボエダ音声クローニング凸版印刷Gautier Boeda階層的クラスタリングGopherAI-OCR画像判定JuliusSIE鑑定ラベル付けTPRGOxia Palus大澤博隆バーチャル・ヒューマン・エージェントtoio SDK for UnityArt RecognitionSFプロトタイピングクーガー田中章愛実況パワフルサッカー石井敦銭起揚NHC 2021桃太郎電鉄茂谷保伯池田利夫桃鉄GDMC新刊案内パワサカマーベル・シネマティック・ユニバースコナミデジタルエンタテインメント成沢理恵MITメディアラボMCU岩倉宏介アベンジャーズPPOマジック・リープDigital DomainMachine Learning Project CanvasMagendaMasquerade2.0国立情報学研究所ノンファンジブルトークンDDSPフェイシャルキャプチャー石川冬樹サッカーモリカトロン開発者インタビュースパコン里井大輝Kaggle宮本茂則スーパーコンピュータバスケットボール山田暉松岡 聡Assassin’s Creed OriginsAI会話ジェネレーターTSUBAME 1.0Sea of ThievesTSUBAME 2.0GEMS COMPANYmonoAI technologyLSTMABCIモリカトロンAIソリューション富岳初音ミクOculusコード生成AISociety 5.0転移学習テストAlphaCode夏の電脳甲子園Baldur's Gate 3Codeforces座談会Candy Crush Saga自己増強型AItext-to-imageSIGGRAPH ASIA 2020COLMAPtext-to-3DADOPNVIDIA GET3DデバッギングBigGANGANverse3DDreamFusionMaterialGANRNNグランツーリスモSPORTAI絵師ReBeLグランツーリスモ・ソフィーUGCGTソフィーPGCVolvoFIAグランツーリスモチャンピオンシップStability AINovelAIRival PrakDGX A100NovelAI DiffusionVTuberユービーアイソフトWebcam VTuberモーションデータ星新一賞北尾まどかHALO市場分析ポーズ推定将棋メタルギアソリッドVフォートナイトメッシュ生成FSMメルセデス・ベンツRobloxMagic Leapナップサック問題Live NationEpyllion汎用言語モデルWeb3.0マシュー・ボールAIOpsムーアの法則SpotifyスマートコントラクトReplica StudioAWSamuseChitrakarQosmoAdobe MAX 2022巡回セールスマン問題Adobe MAXジョルダン曲線メディアAdobe Research政治Galacticaクラウドゲーミングがんばれ森川君2号pixiv和田洋一リアリティ番組映像解析Stadiaジョンソン裕子セキュリティMILEsNightCafe東芝デジタルソリューションズインタラクティブ・ストリーミングLuis RuizSATLYS 映像解析AIインタラクティブ・メディアポケモン3DスキャンPFN 3D Scanシーマン人工知能研究所東京工業大学Ludo博報堂Preferred NetworksラップPFN 4D ScanSIGGRAPH 2019ArtEmisZ世代DreamUpAIラッパーシステムDeviantArtARWaifu DiffusionGROVERプラスリンクス ~キミと繋がる想い~元素法典FAIRSTCNovel AIチート検出Style Transfer ConversationOpen AIオンラインカジノRCPMicrosoft DesignerアップルRealFlowRinna Character PlatformiPhoneCALADeep FluidsSoul Machines柿沼太一MeInGameAmeliaELSIAIGraphブレイン・コンピュータ・インタフェースバーチャルキャラクター大規模言語モデルBCIGateboxアフォーダンスLearning from VideoANIMAKPaLM-SayCan予期知能逢妻ヒカリセコムGitHub Copilotユクスキュルバーチャル警備システムCode as Policiesカント損保ジャパンCaP上原利之ドラゴンクエストエージェントアーキテクチャアッパーグラウンドコリジョンチェックPAIROCTOPATH TRAVELER西木康智OCTOPATH TRAVELER 大陸の覇者山口情報芸術センター[YCAM]アルスエレクトロニカ2019品質保証YCAMStyleRigAutodeskアンラーニング・ランゲージ逆転オセロニアBentley Systemsカイル・マクドナルドワールドシミュレーターローレン・リー・マッカーシー奥村エルネスト純いただきストリートH100鎖国[Walled Garden]​​プロジェクト齋藤精一大森田不可止COBOLSIGGRAPH ASIA 2022高橋智隆DGX H100VToonifyロボユニザナックDGX SuperPODControlVAE泉幸典仁井谷正充クラウドコンピューティング変分オートエンコーダーロボコレ2019Instant NeRFフォトグラメトリartonomous回帰型ニューラルネットワークbitGANsDeepJoinぎゅわんぶらあ自己中心派Azure Machine LearningAzure OpenAI Service意思決定モデル脱出ゲームDeepLHybrid Reward Architectureコミュニティ管理DeepL WriteウロチョロスSuper PhoenixSNSProject MalmoオンラインゲームGen-1気候変動Project PaidiaシンギュラリティProject Lookoutマックス・プランク気象研究所レイ・カーツワイルWatch Forビョルン・スティーブンスヴァーナー・ヴィンジ気象モデルRunway ResearchLEFT ALIVE気象シミュレーションMake-A-Video長谷川誠ジミ・ヘンドリックス環境問題PhenakiBaby Xカート・コバーンエコロジーDreamixロバート・ダウニー・Jr.エイミー・ワインハウスSDGsText-to-Imageモデル音楽生成AIYouTubeダフト・パンクメモリスタ音声生成AIGlenn MarshallScenarioThe Age of A.I.Story2Hallucination音声変換LatitudeレコメンデーションJukeboxAIピカソVeap JapanAI素材.comEAPneoAIテンセントSIFT福井千春DreamIconDCGAN医療mignMOBADANNCEメンタルケアstudiffuse人事ハーバード大学Edgar HandyAndreessen Horowitz研修デューク大学NetflixAIQVE ONEQA Tech Nightmynet.aiローグライクゲーム松木晋祐東京理科大学下田純也人工音声NeurIPS 2021産業技術総合研究所桑野範久リザバーコンピューティングBardプレイ動画ヒップホップ対話型AIモデルソニーマーケティングControlNetサイレント映画もじぱnoteNBA環境音暗号通貨note AIアシスタント現代アートFUZZLEKetchupAlterationAI News粒子群最適化法Art Selfie進化差分法オープンワールドArt Transfer群知能下川大樹AIFAPet Portraitsウィル・ライト高津芳希P2EBlob Opera大石真史クリムトBEiTStyleGAN-NADA世界モデルDETRゲームエンジンDreamerV3SporeUnreal Engineクリティックネットワークデノイズ南カリフォルニア大学Unity for Industryアクターネットワーク画像処理DMLabSentropyGLIDEControl SuiteCPUDiscordAvatarCLIPAtari 100kSynthetic DataAtari 200MCALMYann LeCunプログラミングサム・アルトマン鈴木雅大ソースコード生成コンセプトアートGMAIシチズンデベロッパーSonanticColie WertzTRPGGitHubCohereリドリー・スコットウィザードリィMCN-AI連携モデルマジック:ザ・ギャザリング絵コンテUrzas.aiストーリーボード介護大阪大学西川善司並木幸介KikiBlenderサムライスピリッツ森寅嘉Zoetic AIプロンプトゼビウスSIGGRAPH 2021ペットGPT-4ストリートファイター半導体Digital Dream LabsPaLM APITopaz Video Enhance AICozmoMakerSuiteDLSSタカラトミーSkeb山野辺一記NetEaseLOVOT大里飛鳥DynamixyzMOFLINRomiU-Netミクシィ13フェイズ構造アドベンチャーゲームユニロボットADVユニボXLandGatoAGI手塚眞DEATH STRANDINGマルチモーダルEric Johnson汎用強化学習AIデザインOculus Questコジマプロダクションロンドン芸術大学生体情報デシマエンジンGoogle BrainインディーゲームSound Control写真高橋ミレイSYNTH SUPER照明Maxim PeterKarl SimsJoshua RomoffArtnomeハイパースケープICONATE山崎陽斗深層強化学習立木創太松原仁浜中雅俊ミライ小町武田英明テスラ福井健策GameGANパックマンTesla BotNEDOTesla AI DayWikipediaソサエティ5.0SphereSIGGRAPH 2020バズグラフXaver 1000ニュースタンテキ養蜂東芝BeewiseDIB-R倉田宜典フィンテック投資韻律射影MILIZE広告韻律転移三菱UFJ信託銀行

ゲームプレイAIに対する新たな挑戦「NetHackチャレンジ」とは何か?

2021.6.23ゲーム

ゲームプレイAIに対する新たな挑戦「NetHackチャレンジ」とは何か?

ゲームプレイAI研究ではチェスや将棋に始まり、リアルタイムストラテジーやレトロゲームに挑戦することを通して、新たな強化学習の技術が考案されてきました。こうしたなか、Facebookは新たなジャンルのゲームを課題としたコンペの開催を発表しました。この記事では、新しいコンペの内容とその意義を解説します。

世界最高難度のゲーム

Facebook AI Reserchは6月9日、『NetHack』をプレイするAIの性能を競う「NetHackチャレンジ」を世界最大のAI研究カンファレンスのひとつNeurIPSの2021年度会議(12月6~14日までオンラインで実施)で開催することを発表しました。

NetHackとは、ローグライクゲームに分類されるものです。このジャンルは1980年に最初のバージョンが開発された『ローグ(Rogue)』を源流としており、日本では『風来のシレン』シリーズや『トルネコの大冒険 不思議のダンジョン』シリーズによって有名になりました。

ローグライクゲームに共通する特徴は、プレイする度に変化するダンジョンを探索して何らかの目標を達成することです。もうひとつの特徴が「パーマデス(PermaDeath)」の存在です。パーマデスとは「Permanent(「永続的な」)」と「Death(死)」をつなげた造語で直訳すると「永続的な死」となりますが、ローグライクの文脈で言えば、ダンジョン探索中に命を落とすと獲得アイテムとレベルが初期化されることを意味します。こうした特徴により、プレイした時間に応じてキャラクターが強化されるわけではなく、ゲームクリアには純粋にプレイスキルの向上が求められます。

NetHackは以上の特徴を踏襲したうえで、豊富なアイテムと敵キャラクターが用意され、さらには5つの種族と13の職業からキャラメイキングできるため、可能な選択肢は膨大になります。同ゲームをクリアするには、熟練プレイヤーであってもリアルタイムストラテジーの代表作『StarCraft II』をクリアするのに必要な選択ステップの25~50倍が必要になります。それゆえ、同ゲームは世界最高難度のゲームのひとつと言われています。

NetHackを語るうえで忘れてならないのは、複雑かつ難解なゲームシステムであるにもかかわらず、グラフィックはアスキー文字のみによって表示できることです。グラフィックが簡素なのは、最初のバージョンが開発された1984年当時には現代のような高度なグラフィック技術がなかったためです。

NetHackにチャレンジする意義

NetHackチャレンジを発表した記事では、同ゲームをゲームプレイAIの新たな課題として選んだ理由として、以下のような3点を挙げています。

  1. 最高難度のゲームに挑戦することで、新たな強化学習のアプローチの考案が期待できる:NetHackには、有名な強化学習技法のひとつであるモンテカルロ法が通用しません。ランダムかつ大量にゲームプレイした結果から確率的に最善手を絞り込むモンテカルロ法は、チェスのようなゲーム環境の変化が少ないゲームでは有効ですが、ランダム生成されるローグライクゲームでは役に立ちません。
  2. 最高難度でありながら描画処理が軽いので、強化学習AIの課題としてうってつけである:NetHackによるAI学習は、Atariレトロゲームによるそれより15倍速く処理できます。
  3. ルールベースAIとニューラルネットワークAIの性能比較ができる:ルールベースAIとは開発者が実装したルールにしたがって問題を解決するAIのことで、1970~1980年代の第二次AIブームでさかんに研究されました。NetHackをプレイするルールベースAIは多数開発されているため、今日さかんに研究されているニューラルネットワークAIと優劣を競えます。

NetHackチャレンジに参加する場合、参加者は昨年FacebookのAI研究所が発表したNetHack学習環境を使ってAIを開発します。開発するAIに使う技法に制限はなく、ニューラルネットワーク以外でも構いません(同コンペの詳細は公式ページを参照)。同コンペに提出したAIは、以下の3つの部門のうち参加可能なものに自動的に割り振られてランキングされます。

  1. 総合部門:提出されたすべてのAIがエントリーされ、スコアを競う。
  2. 非ニューラルネットワーク部門:ニューラルネットワークを使っていないAIがエントリーされ、スコアを競う。ルールベースAIは、この部門にエントリーされる。
  3. アカデミック/インディペンデントチーム部門:ゲーム業界に属さない研究者あるいは開発者が作ったAIがエントリーされ、スコアを競う。

各部門の1位と2位には賞金が授与され、賞金額は各部門とも1位は3,000ドル(約33万円)、2位は2,000ドル(約22万円)である。

NeurIPS 2021でチャレンジできる他のゲーム

NeurIPS 2021では、NetHackチャレンジのほかにも23ものコンペが開催されます。それらのコンペはこちらの記事でまとめられており、その多くが「画像の類似性に関するチャレンジ」のような基礎的技術を課題としたものです。ゲームに関連したコンペはNetHackチャレンジのほかにもあり、以下ではそのようなコンペを2つほど紹介します。

偵察目隠しチェス(Reconnaissance Blind Chess:略称「RBC」)のコンペでは、AI研究のために考案された変則チェスをプレイするAIの優劣が競われます。RBCで使われる駒と動かし方は通常のチェスと同じですが、盤面が部分的にしか見えません。具体的には、プレイヤーは任意に選んだ3×3の領域しか盤面を見れません。つまり、通常のチェスが情報が完全に与えられる完全情報ゲームなのに対して、RBCは不完全情報ゲームとなります。RBCで勝利するためには、ゲームの局面に応じて偵察範囲を適切に選択することが求められるでしょう。

画像出典:AIドライビングオリンピック公式ページ

AIドライビングオリンピック」とは、MITが開発した自動運転研究プラットフォーム「DUCKIE TOWN」を使って自動運転技術を競うコンペです。同プラットフォームは、ビニール製のアヒルを乗せた小型の自律型自動車模型を現実の市街地を模して作ったミニチュアのコースで走行させる、というものです(以上の画像を参照)。コンペでは車線に沿って走行するLane Following、道路にいるアヒルを避けるduckie-pedestrians、そして複数の自動車模型を制御するLane Following multibodyという3つの課題が用意されています。

以上のようにNeurIPS 2021では、NetHackチャレンジをはじめとしてさまざまなコンペが開催されます。こうしたコンペの成果から新たなAI技術が発明されるかも知れません。

Writer:吉本幸記、Image by Facebook AI Research

RELATED ARTICLE関連記事

【GDC 2019】AIは感動的な物語体験をゲームで表現できるか? GDCに見る最新トレンド

2019.4.17ゲーム

【GDC 2019】AIは感動的な物語体験をゲームで表現できるか? GDCに見る...

【GDC 2021】ニューラルネットワークによるフルボディアニメーションの生成

2021.8.25ゲーム

【GDC 2021】ニューラルネットワークによるフルボディアニメーションの生成

ダイヤモンドのつるはしを作ったOpenAIのMinecraftプレイAIが持つ射程とは?

2022.8.19ゲーム

ダイヤモンドのつるはしを作ったOpenAIのMinecraftプレイAIが持つ射...

RANKING注目の記事はこちら