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
CG機械学習ディープラーニングCGへの扉安藤幸央GAN月刊エンタメAIニュース河合律子ニューラルネットワークOpenAINVIDIA強化学習三宅陽一郎音楽FacebookQAスクウェア・エニックス森川幸人モリカトロンAIラボインタビュー敵対的生成ネットワークDeepMindルールベースキャラクターAIシナリオGPT-3自然言語処理NFTGoogleグーグル自動生成映画デバッグCEDEC2019吉本幸記StyleGANプロシージャル人工知能学会遺伝的アルゴリズムメタAI深層学習マイクロソフトアートビヘイビア・ツリーCEDEC2021大内孝子CEDEC2020ゲームAISIGGRAPH不完全情報ゲームゲームプレイAIVRナビゲーションAI畳み込みニューラルネットワークDALL-ECLIPロボットAIと倫理ディープフェイクGDC 2021VFXメタバースGDC 2019マルチエージェントボードゲームNPCCNNデジタルツインモリカトロンUnityAIアートファッションHTN階層型タスクネットワークDALL-E2JSAI2020TensorFlowMicrosoftイベントレポートテストプレイ水野勇太小説アニメーションガイスターStyleGAN2懐ゲーから辿るゲームAI技術史toioソニーJSAI2021スポーツ研究シムピープル汎用人工知能GDC Summerバーチャルヒューマンブロックチェーン倫理BERTAdobeアストロノーカNVIDIA Omniverseeスポーツ対話型エージェントAmazoneSportsBLUE PROTOCOLシーマンUbisoft画像生成テキスト画像生成AlphaZeroTransformerGPT-2カメラ環世界中島秀之鴫原盛之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LEFT 4 DEADインタビュー通しプレイ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ビッグデータ中嶋謙互Amadeus CodeMicrosoft AzureキャリアナラティブOmniverse ReplicatorレコメンドシステムNVIDIA DRIVE SimNVIDIA Isaac Sim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aibo合成音声Minecraft齊藤陽介マインクラフトお知らせチャットボットアバターサルでもわかる人工知能VAEOmniverseUbisoft La Forge自動運転車ワークショップGenvid Technologiesメタ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Epic Gamesジェイ・コウガミ音楽ストリーミング徳井直生マシンラーニング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AIりんなシミュレーション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対談藤澤仁生物学GTC 2022画像認識GTC2022StyleCLIPDeNA長谷洋平masumi toyota宮路洋一OpenSeaGDC 2022教育TextWorldSIGGRAPH ASIAGTC2021CycleGANNetHackフェイクニュースエージェントAIボイスアクターNVIDIA CanvasImagenGPUALifeZork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マンガモーションキャプチャーぱいどんTEZUKA2020ナビゲーションメッシュ松井俊浩バンダイナムコ研究所スパーシャルAIELYZAELYZA DIGEST3D音声合成マーケティング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TENTUPLAYMARVEL Future FightAstroタイムラプスEgo4Dバスキア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誤字検出認知科学ゲームデザインSentencePieceLUMINOUS ENGINELuminous 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GOAPAdobe MAX 2021模倣学習Omniverse 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ArtflowグリムノーツEponymゴティエ・ボエダ音声クローニングGautier Boeda階層的クラスタリングGopherJuliusSIE鑑定TPRGOxia Palusバーチャル・ヒューマン・エージェントtoio SDK for UnityArt Recognitionクーガー田中章愛Meta石井敦銭起揚NHC 2021茂谷保伯池田利夫GDMC新刊案内マーベル・シネマティック・ユニバース成沢理恵MITメディアラボMCU著作権アベンジャーズマジック・リープDigital DomainMagic Leap OneMagendaMasquerade2.0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サッカーモリカトロン開発者インタビュー里井大輝Kaggle宮本茂則バスケットボール山田暉Assassin’s Creed OriginsAI会話ジェネレーターSea of ThievesGEMS COMPANYmonoAI technologyLSTMモリカトロンAIソリューション初音ミクOculusコード生成AI転移学習テストAlphaCodeBaldur's Gate 3CodeforcesCandy Crush Saga自己増強型AISIGGRAPH ASIA 2020COLMAPADOPデバッギングBigGANGANverse3DMaterialGANリップシンキングRNNグランツーリスモSPORTReBeLグランツーリスモ・ソフィーGTソフィーVolvoFIAグランツーリスモチャンピオンシップRival PrakDGX A100VTuberユービーアイソフトWebcam VTuber星新一賞北尾まどかHALO市場分析将棋メタルギアソリッドVフォートナイトFSMRobloxナップサック問題Live Nation汎用言語モデルWeb3.0AIOpsSpotifyMITスマートコントラクトReplica StudioAWSamuseChitrakarQosmo巡回セールスマン問題ジョルダン曲線メディア5GMuZero政治クラウドゲーミングRival Peakがんばれ森川君2号和田洋一リアリティ番組Stadiaジョンソン裕子MILEsNightCafeインタラクティブ・ストリーミングLuis Ruizインタラクティブ・メディアポケモンCodexシーマン人工知能研究所東京工業大学Ludo博報堂ラップSIGGRAPH 2019ArtEmisZ世代AIラッパーシステムARrinnaGROVERプラスリンクス ~キミと繋がる想い~FAIRSTCチート検出Style Transfer ConversationオンラインカジノRCPアップルRealFlowRinna Character PlatformiPhoneデジタルヒューマンDeep FluidsSoul MachinesMeInGameAmeliaAIGraph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BCIGateboxLearning from VideoANIMAK予期知能逢妻ヒカリセコムユクスキュルバーチャル警備システムカント損保ジャパン哲学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PAIROCTOPATH TRAVELER西木康智OCTOPATH TRAVELER 大陸の覇者Siemensアルスエレクトロニカ2019品質保証StyleRigAutodesk逆転オセロニアBentley Systemsワールドシミュレーター奥村エルネスト純いただきストリートH100齋藤精一大森田不可止COBOL高橋智隆DGX H100ロボユニザナックDGX SuperPOD泉幸典仁井谷正充クラウドコンピューティングロボコレ2019Instant NeRFartonomousbitGANs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コミュニティ管理ウロチョロスSuper PhoenixSNS理化学研究所Project Malmoオンラインゲーム気候変動Project PaidiaEarth-2Project Lookoutマックス・プランク気象研究所Watch Forビョルン・スティーブンスBing気象モデルLEFT ALIVE気象シミュレーション長谷川誠ジミ・ヘンドリックス環境問題Baby Xカート・コバーンエコロジーロバート・ダウニー・Jr.エイミー・ワインハウスSDGsMagentaYouTubeダフト・パンクメモリスタSFGlenn MarshallELYZA PencilThe Age of A.I.Story2Hallucination音声変換レコメンデーションJukebox松尾豊Veap JapanEAPテンセントSIFT福井千春DCGAN医療MOBADANNCEメンタルケア人事ハーバード大学Edgar Handy研修デューク大学Netflixデータマイニングmynet.aiローグライクゲーム東京大学東京理科大学人工音声NeurIPS 2021産業技術総合研究所はこだて未来大学リザバーコンピューティングプレイ動画ヒップホップキャラクターモーションソニーマーケティングサイレント映画もじぱNBA環境音暗号通貨現代アートFUZZLEAlteration粒子群最適化法RPG進化差分法オープンワールド群知能下川大樹AIFAウィル・ライト高津芳希P2E大石真史SIGGRAPH 2022BEiTStyleGAN-NADAレベルデザインDETRゲームエンジンSporeUnreal Engineデノイズ南カリフォルニア大学Unity for Industry画像処理SentropyGLIDECPUDiscordAvatarCLIPSynthetic DataCALMバイアスプログラミングサム・アルトマンソースコード生成LaMDAGMAIシチズンデベロッパーSonanticTRPGGitHubCohere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AI DungeonUrzas.ai介護西川善司並木幸介Kikiサムライスピリッツ森寅嘉Zoetic AIゼビウスSIGGRAPH 2021ペットストリートファイター半導体Digital Dream LabsTopaz Video Enhance AICozmo栗原聡DLSSタカラトミー山野辺一記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テキスト生成手塚眞DEATH STRANDINGマルチモーダル不気味の谷Eric Johnson汎用強化学習AIOculus 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ミライ小町テスラGameGANパックマンTesla BotTesla AI Dayソサエティ5.0SIGGRAPH 2020バズグラフニュースタンテキ東芝DIB-R倉田宜典韻律射影広告韻律転移

囲碁の要領でAIがプロセッサを作る時代:月刊エンタメAIニュース vol.20

2021.8.24先端技術

囲碁の要領でAIがプロセッサを作る時代:月刊エンタメAIニュース vol.20

エンタメにおいても人工知能は日進月歩で進歩しており、新しい研究成果や試みが次々と発表されています。こちらの連載では、過去1か月間、主に海外で公開された注目すべきゲームAIやエンタメAIに関連したニュース、論文などを紹介していきます。

AIは画像の奥行きをどこまで把握できるか

人間は写真や絵画といった2次元の画像からでも、画像内に写る物体のサイズや位置を比較することで、あたかもそれらが3次元空間に存在するかのように奥行きを認知できます。この空間把握能力を高精度でAIに学習させるのが、深度推定という研究分野の目的です。車の自動運転や物資の自動運搬、ロボット掃除機の制御など、幅広く活用されている技術です。

サイモンフレイザー大学とアドビリサーチの合同研究チームは、Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR 2021、コンピュータビジョンおよびパターン認識カンファレンス)にて、単眼深度推定(Monocular Depth Estimation)の改良モデルを発表しました。

単眼深度推定とは、複眼の情報で距離を推定する動物の視覚とは異なり、文字通りひとつのカメラ視点だけで距離を推定する技術を指します。近年、ディープラーニングで写真や動画を学習させることで高精細な深度マップの推定が可能になりました。レーザー照射によって対象までの距離を測定するLiDARや距離画像センサーと比べて、より低コストかつ高精度での実用化が期待されています。

しかし、従来の深度推定モデルでは1メガピクセルを超える精細な深度マップの推定は困難で、実用面で課題が残っていました。今回の改良モデルは、インプット画像の解像度と写像の構造が深度推定の精度におよぼす影響にフォーカスしています。単純にインプット画像が高解像度なら深度推定の精度が上がるわけではなく、画像の種類によってはまったく逆効果となるからです。そこで低解像度と高解像度の両方から推定した深度マップをマージさせる「二重推定」によって、最終的な精度を底上げしたというのが論文の要点です。

論文:Boosting Monocular Depth Estimation Models to High-Resolution via Content-Adaptive Multi-Resolution Merging

AIプログラマーの誕生に向けた第一歩

人工知能の研究を目的とした非営利団体OpenAIは8月10日、自然言語をプログラミング言語へと変換するAIモデル「OpenAI Codex」の改良バージョンを、フリーAPIとして限定的に公開しました。

「OpenAI Codex」は、OpenAIがGitHubと共同開発したプログラミング言語用の入力補完ツール「GitHub Copilot」を改良したAIモデルで、Python、JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、TypeScript、シェルスクリプトをふくむ幅広いプログラミング言語に対応しています。人間の自然言語にくわえて、GitHubリポジトリのような公開情報から数十億のソースコードを学習させたGPT-3(OpenAIの自然言語処理モデル)の派生型です。

一般的にプログラミングという行為は、解決したい問題を複数の小さな問題へ分解し、それらをライブラリやAPI、関数といった既存のコードへとマッピングする作業です。人間にとってもっともハードルが高いのは後半の部分で、プログラマーの経験や技量に大きく依存しています。そこをAIに代行させようというのが「OpenAI Codex」の目指すところです。

実用レベルに到達するまでは人間の熟練プログラマーが自分でプログラミングした方が効率的かもしれませんが、将来的には人間が絶対に思いつかないような方法であらゆるソースコードを使いこなすAIプログラマーの誕生も期待できます。

AIが自分の脳みそを自分で開発する未来

近年、半導体メーカーがチップ開発にAIツールを導入する動きが加速しています。マイクロプロセッサの基盤には数十億個ものトランジスタが敷き詰められており、その設計プロセスは極めて複雑かつ難解です。職人レベルのエンジニアでも、新しいチップを設計するには数週間を要すると言われています。そうした設計プロセスを強化学習でAIに訓練させることで、コンポーネントの配置や配線の方法を記したチップの設計図を自動で作成できるようにしようというのです。

今年6月にグーグルが発表した研究論文によると、同社のAIモデルを訓練するために使われているTPU(Tensor Processing Unit)の構成は、AIが自ら決定しているといいます。たとえるなら、AIが自分の脳みそを自分で設計しているようなものです。これにより、いままで数週間を要してきた設計作業をわずか数時間に短縮できます。

ほかにもNVIDIAやIBM、サムスンといった世界の大手半導体メーカーが、続々と自社のチップ開発にAIツールを導入し始めています。なかでもグラフィックボードの主力メーカーであるNVIDIAは、機械学習に必要な高性能チップの重要性にいち早く着目した企業でした。こうした支援ツールの導入は、チップ開発の劇的な速度向上のみならず、チップの性能と信頼性の向上にもつながっていると報告されています。

無数の組み合わせから最適解を模索するという意味では、チップ設計におけるトランジスタの配置は、囲碁の盤面に石を置く作業に似ているかもしれません。そう考えれば、強化学習アルゴリズムの登場によって囲碁で人間を凌駕したAIが、複雑で難解極まりないプロセッサの設計図作りに役立つのは至極自然な流れといえるでしょう。

論文:A graph placement methodology for fast chip design

ゲームのリマスター版をAIが開発する可能性

ビデオゲームのリマスター版をほとんど全部AIが作ってくれる日も、そう遠くない未来に訪れるかもしれません。「Topaz Video Enhance AI」のようなディープラーニングを使ったAIアップスケーリング技術の普及によって、動画のリマスタリングはマシンスペックさえ満たしていればもはや誰にでもできる時代です。

AIアップスケーリングとは、本当は存在しない画素をAIが類推で補完することで、低解像度の画像や動画を高解像度へと変換する技術です。欧州のゲームメディアEurogamerのチャンネルDigital FoundryがYouTubeで公開した「Topaz Video Enhance AI」のデモンストレーション動画では、2000年のE3(Electronic Entertainment Expo、毎年6月にロサンゼルスで開催される世界最大のゲーム見本市)で披露された「METAL GEAR SOLID 2: SONS OF LIBERTY」のトレイラーを4K映像にアップスケーリングする様子が確認できます。

NVIDIA DLSS(Deep Learning Super Sampling)のようなAIレンダリング技術の登場も、リマスター版の開発事情を大きく変化させるきっかけになるでしょう。DLSSとは、GeForce RTXシリーズのGPUに搭載されたTensorコアAIプロセッサを使って、描画パフォーマンスを向上させるディープラーニングモデルのひとつです。少ないピクセルのレンダリングで高画質を実現できることから、フレームレートを大幅に改善してくれます。

21年前のPlayStation 2のゲーム映像がいとも容易く4Kで再生される様からは、レトロゲームのリマスタリングをAIに丸投げできる未来の片鱗が垣間見えます。

Writer:Ritsuko Kawai / 河合律子、Image by Michael Schwarzenberger from Pixabay

RELATED ARTICLE関連記事

AIに料理や楽器を教えてもらえる未来への一歩:月刊エンタメAIニュース vol.22

2021.10.21先端技術

AIに料理や楽器を教えてもらえる未来への一歩:月刊エンタメAIニュース vol....

CGへの扉 Vol.30:SIGGRAPH2021レポート「ディープフェイクとの戦い」

2021.9.16先端技術

CGへの扉 Vol.30:SIGGRAPH2021レポート「ディープフェイクとの...

デジタルツインの浸透がAI開発を加速させる:月刊エンタメAIニュース vol.23

2021.11.24先端技術

デジタルツインの浸透がAI開発を加速させる:月刊エンタメAIニュース vol.2...

RANKING注目の記事はこちら