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CGへの扉ディープラーニング安藤幸央GAN月刊エンタメAIニュース河合律子OpenAI音楽ニューラルネットワーク強化学習三宅陽一郎NVIDIA吉本幸記人工知能学会FacebookQA敵対的生成ネットワークスクウェア・エニックス森川幸人モリカトロンAIラボインタビュー自然言語処理ルールベースDeepMindキャラクターAIシナリオGoogleGPT-3大内孝子AIと倫理映画NFTグーグルStyleGAN自動生成倫理デバッグゲームプレイAIメタAICEDEC2019アートプロシージャルSIGGRAPH遺伝的アルゴリズムDALL-E深層学習マイクロソフトビヘイビア・ツリーCEDEC2021CEDEC2020ゲームAI不完全情報ゲームVRナビゲーションAI畳み込みニューラルネットワークCLIPロボットDALL-E2ディープフェイクGDC 2021JSAI2022VFXメタバースGDC 2019マルチエージェントボードゲームNPC画像生成テキスト画像生成懐ゲーから辿るゲームAI技術史CNNデジタルツインテストプレイモリカトロンUnityAIアート小説ファッション鴫原盛之HTN階層型タスクネットワークJSAI2020TensorFlowBERTAdobeMicrosoftイベントレポート対話型エージェントCEDEC2022著作権水野勇太アニメーションガイスターStyleGAN2toioソニーJSAI2021スポーツ研究シムピープルマンガ汎用人工知能マーケティングGDC Summerインタビュー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NVIDIA OmniverseeスポーツAmazonロボティクスeSportsDQNBLUE PROTOCOLシーマンMinecraftアバターUbisoftGenvid TechnologiesAlphaZeroTransformerGPT-2カメラ環世界中島秀之哲学理化学研究所DARPAドローンシムシティバイアスMCS-AI動的連携モデルTEZUKA2020AI美空ひばり手塚治虫スパーシャルAIElectronic Arts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 Azureキャリアナラティブアーケードゲーム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PyTorchStable Diffusion眞鍋和子バンダイナムコスタジオaibo合成音声Meta齊藤陽介マインクラフトお知らせチャットボットサルでもわかる人工知能VAEOmniverseリップシンキングUbisoft La Forge自動運転車ワークショップ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MIT徳井直生マシンラーニング5GRival 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 ASIAMagentaSFELYZA PencilGTC2021CycleGANデータマイニングNetHackはこだて未来大学フェイクニュースエージェントRPGSIGGRAPH 2022AI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ASBS栗原聡モーションキャプチャーぱいどんテキスト生成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ELYZAフルコトELYZA DIGEST3D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MILE模倣学習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 MerlinJasper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 StyleメディアアートIntelDisney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 CanvasMagic Leap OneMagendaMasquerade2.0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 3CodeforcesCandy Crush Saga自己増強型AISIGGRAPH ASIA 2020COLMAPADOPデバッギングBigGANGANverse3DMaterialGANRNN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Web3.0AIOpsSpotify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MuZero政治クラウドゲーミングがんばれ森川君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 PhoenixSNSProject 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SDGsYouTubeダフト・パンクメモリスタGlenn MarshallThe 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Netflixmynet.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BEiTStyleGAN-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 AICozmoDLSS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

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が持つ射程とは?

GPT-3をはじめとした大規模言語モデルが開発できたのは、インターネット上にある大量のテキストデータを学習データとして活用できたからでした。その一方でインターネット上の動画を学習データとして利用するには、大きな壁がありました。この壁を乗り越える方法を最近OpenAIが発表しました。本稿では、OpenAIが開発したMinecraftプレイAIの解説を通して、動画を学習データとして活用することの可能性とその限界を明らかにします。

動画からの学習を可能としたVPT

動画を学習データとして活用するのが難しかったのは、動画には視覚情報とともにそれがどのような操作によって表示されたのかを伝える操作情報が必要になるからでした。操作情報を大量の動画に人力で付与しようとすると膨大な作業が発生するため、動画の学習データとしての活用が進んでいなかったのです。

こうしたなかOpenAIは2022年6月23日、大量の動画を学習データとして利用したMinecraftプレイAIを発表しました。このAIは、以下のような手順を実行して開発されました。

  1. インターネットから収集した2,000時間のMinecraftプレイ動画に対して、人間のラベル付け作業者が動画で実行されている(マウスやキーボードの)操作に関するラベルを付与する。ラベル付け作業者は、Amazon Mechanical Turkサービスを使って雇用した。
  2. 前述のMinecraftプレイ動画とその操作ラベルをペアにした学習データを使って、任意のMinecraftプレイにおいて実行された操作を予測するAIモデルを訓練する。このAIモデルはIDM(Inverse Dynamics Model:逆動力学モデル)と命名された。
  3. IDMを使って、70,000時間のMinecraftプレイ動画に対して操作ラベルを付与する。
  4. 操作ラベルを付与した70,000万時間のMinecraftプレイ動画を学習データとして活用して、任意のフレームのMinecraftプレイを与えると、そのプレイに続く(木を切るなどの)アクションを予測するAIモデルを訓練する。この訓練手法は、VPT(Video PreTraining:動画事前訓練)と名付けられた。

以上のようにして開発されたMinecraftプレイAIは、泳ぐ、動物を狩る、食べるといった基本アクションだけではなく、ジャンプを繰り返して足元にブロックを置き続ける「ピラージャンプ」も習得しました。

OpenAI研究チームは、同ゲームプレイAIの学習能力を試すために「ダイヤモンドのつるはしを作る」という多くのアクションから構成された困難な課題を与えてみました。何の手がかりもなしにこの課題を学習するのは極めて困難なので、課題をさらにいくつかのサブタスクに分けたうえで、そのタスクごとに報酬を与えるようにしました。その結果、ダイヤモンドのつるはし作りを習得したのでした。

参考論文:動画事前訓練(VPT):ラベルなしオンライン動画の視聴による行為の学習

1位に賞金7,000ドルのコンペを開催

OpenAIは、以上に解説したVPTを適用したMinecraftプレイAIの可能性を広げるためにコンペを開催することにしました。AIプロジェクトに関するコンペを公開しているAIcrowdの当該コンペに関するページを要約すると、以下のようになります。

  1. コンペ参加者は、コンペに提出するMinecraftプレイAIをOpenAIが公開しているVPT済みAIとMinwcraft環境にもとづいて開発する。
  2. コンペ提出AIは「洞窟を見つける」などのような4つの課題タスクを実行できるように訓練する(課題タスクについては後述)。
  3. 課題タスク遂行の評価は、人間が行う。具体的には、任意の2つの提出AIが課題タスクをプレイするのを評価者が観察して、どちらのAIがより良くタスクを実行したか尋ねる。この質問の回答を集計して、ゲームプレイAIのスキルを数値化する手法のひとつであるTrueSkillを用いてスコア化する。
  4. 応募期限は2022年10月28日で、コンペの最終結果はNeurIPS 2022において2022年12月2日から3日に発表される。
  5. 賞金は1位に7,000USドル、2位に4,000USドル、3位に3,000USドルを授与する。
  6. 以上の賞金のほかにも、人間のプレイスキルを超えたAIを評価するBlue Sky賞、興味深いAIを評価する研究賞もある。

コンペ提出AIが実行する4つの課題タスクとは、以下のようなものです。

  1. 課題1:3分以内に洞窟を探す。ただし、地表を掘り下げるアクションのみで探すのは禁止。
  2. 課題2:山間部にスポーンしてから、5分以内に滝を作る。使う道具に制限はない。
  3. 課題3:村にスポーンした後、5分以内に動物小屋を作る。この小屋には、1種類の動物を2匹以上入れる。課題実行中に近隣の村人に危害を加えてはならない。
  4. 課題4:村にスポーンした後、12分以内にその村のスタイルに合わせた家を作る。家作り中に村人へ危害を加えてはならない。

以上のように課題タスクは、Minecraftの基本的なプレイスキルを問うものとなっています。このコンペの参加は、すでに言及したAIcrowd当該コンペページから可能です。

AGI実現への道はまだ険しく長い

動画からの学習を可能とするVPTの応用範囲は、Minecraftのプレイに限ったものではありません。例えばペイントアプリや各種CG制作アプリの操作にも応用可能でしょう。VPTによって学習範囲が大幅に広がったことで、AIはまた一歩AGI(汎用人工知能)に近づいたと言えるでしょう。

しかしながら、当然ながらVPTにも限界があります。AI技術に関する考察記事をMediumで公開しているAI技術批評家のAlberto Romero氏は2022年7月7日に投稿した記事で、VPTの限界として以下のような3項目を指摘しています。

  1. 模倣の範囲を超えない:VPTは、人間が行った操作を模倣しているに過ぎない。対して人間は、模倣を超えて新たなアクションを試行錯誤したり実験したりできる。
  2. 仮想世界の範囲を超えない:VPTは、(Minecraftのゲーム環境のような)仮想世界でしかアクションできない。仮想世界におけるアクションは明確に定義できる操作の連続であるが、人間が物理世界で実行するアクションは単純に定義された操作の連続に還元できない。
  3. 確率の範囲を超えない:VPTによって習得できる情報は、任意のアクションに後続するアクションの出現確率に過ぎない。出現確率がわかっても、選択されるアクションが為される理由や目的を学習できない。対して人間が実行するアクションには、たいてい理由や目的がある。

また、VPTによって大量の動画を学習できるようになった結果、動画から何らかのバイアスを学んでしまうリスクもあります。こうした動画に潜在するバイアスの詳細は現時点では不明であるものも、動画を制作したのが人間である以上、人間が抱えている何らかのネガティブな側面が含まれていても不思議ではありません。

以上のようにVPTには限界やリスクがあるものも、大いに期待できる学習手法であることには変わりません。近い将来、この手法を使ってCG制作アプリを使いこなすAIが誕生するかも知れないでしょう。

Writer:吉本幸記、Image by Shutterstock

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 Summer】AI分析ツールを活用したプレイヤーのペルソナ特定とゲーム離脱防止策

2020.8.17ゲーム

【GDC Summer】AI分析ツールを活用したプレイヤーのペルソナ特定とゲーム...

AIに不可欠な知識表現とは? IGDAボードゲームAIワークショップをレポート

2019.6.19ゲーム

AIに不可欠な知識表現とは? IGDAボードゲームAIワークショップをレポート

RANKING注目の記事はこちら