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への扉安藤幸央機械学習月刊エンタメAIニュースディープラーニング生成AI河合律子吉本幸記OpenAIGAN音楽NVIDIAGoogleChatGPT強化学習三宅陽一郎グーグルニューラルネットワークStable Diffusion森川幸人DeepMind大規模言語モデルシナリオQAAIと倫理人工知能学会GPT-3自然言語処理マイクロソフトFacebook大内孝子倫理LLM映画モリカトロン著作権アートゲームプレイAIキャラクターAI敵対的生成ネットワークルールベースSIGGRAPHスクウェア・エニックスモリカトロンAIラボインタビュー画像生成MinecraftNPCNFTプロシージャルMidjourneyデバッグDALL-E2音楽生成AIStyleGAN遺伝的アルゴリズム画像生成AIロボットファッション自動生成ディープフェイクVFXAdobeテストプレイメタAIアニメーションテキスト画像生成深層学習CEDEC2019デジタルツインメタバースVR小説ボードゲームDALL-ECLIPビヘイビア・ツリーマンガCEDEC2021CEDEC2020ゲームAI作曲不完全情報ゲームナビゲーションAIマインクラフト畳み込みニューラルネットワークtoioスポーツエージェントGDC 2021汎用人工知能JSAI2022バーチャルヒューマンMicrosoftNVIDIA OmniverseGDC 2019マルチエージェントロボティクスCEDEC2022MetaAIアート3DCGStability AIメタデジタルヒューマン懐ゲーから辿るゲームAI技術史教育ジェネレーティブAIプロンプトGPT-4栗原聡手塚治虫マルチモーダルCNNNeRFDALL-E 3BERTUnityOmniverseJSAI2023ELSI鴫原盛之HTN階層型タスクネットワークソニーRed RamJSAI2020GTC20233DマーケティングTensorFlowインタビューブロックチェーンイベントレポートMicrosoft Azure動画生成AI対話型エージェントAmazonメディアアートDQN合成音声水野勇太アバターUbisoftGenvid TechnologiesガイスターStyleGAN2ARGTC2022SIGGRAPH ASIANetflixJSAI2021東京大学はこだて未来大学Bard研究シムピープルMCS-AI動的連携モデルモーションキャプチャーTEZUKA2020CEDEC2023AGIテキスト生成インディーゲームElectronic Arts音声合成メタデータGDC Summerイーロン・マスクStable Diffusion XLCMアストロノーカキャリア模倣学習eスポーツスタンフォード大学アーケードゲームテニスサイバーエージェントトレーディングカード音声認識類家利直eSportsBLUE PROTOCOLシーマンaiboチャットボットGeminiブラック・ジャックワークショップEpic GamesAIロボ「迷キュー」に挑戦AWS徳井直生クラウド斎藤由多加AlphaZeroTransformerGPT-2rinnaAIりんなカメラ環世界中島秀之PaLM哲学ベリサーブPlayable!GPT-3.5ハリウッド理化学研究所Gen-1SoraSFテキスト画像生成AI松尾豊データマイニング現代アートDARPAドローンシムシティ世界モデルゲームエンジンImagenZorkバイアスマーダーミステリーASBSぱいどんアドベンチャーゲームAI美空ひばり手塚眞バンダイナムコ研究所スパーシャルAIELYZANEDO広告FSM-DNNMindAgentLEFT 4 DEAD通しプレイ論文OpenAI Five本間翔太馬淵浩希Cygames森山和道Audio2Faceピクサープラチナエッグイーサリアム効果音ボエダ・ゴティエビッグデータ中嶋謙互Amadeus Codeデータ分析MILENVIDIA ACEナラティブNVIDIA RivaOmniverse ReplicatorWCCFレコメンドシステムNVIDIA DRIVE SimWORLD CLUB Champion FootballNVIDIA Isaac Simセガ柏田知大軍事田邊雅彦Google I/OトレカMax CooperGPTDisneyFireflyPyTorch京都芸術大学ChatGPT4高橋力斗眞鍋和子バンダイナムコスタジオヒストリアAI Frog Interactive新清士SIE大澤博隆SFプロトタイピング齊藤陽介成沢理恵お知らせMagic Leap OneTencentサッカーモリカトロン開発者インタビュー宮本茂則バスケットボールTikTokSuno AItext-to-imageサルでもわかる人工知能text-to-3DVAEDreamFusionTEZUKA2023リップシンキングRNNUbisoft La Forge自動運転車知識表現ウォッチドッグス レギオンVTuberIGDA立教大学秋期GTC2022市場分析フォートナイトどうぶつしょうぎRobloxジェイ・コウガミ音楽ストリーミングMIT野々下裕子Adobe MAXマシンラーニング村井源5GMuZeroRival Peakpixivオムロン サイニックエックスGPTs電気通信大学対話エンジン稲葉通将ポケモン3Dスキャン橋本敦史リトル・コンピュータ・ピープルCodex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Preferred Networksゴブレット・ゴブラーズ絵画Open AI3D Gaussian SplattingMicrosoft DesignerアップルイラストシミュレーションSoul Machines柿沼太一完全情報ゲームバーチャルキャラクター坂本洋典釜屋憲彦GitHub CopilotウェイポイントLLaMAパス検索Hugging Face対談藤澤仁生物学GTC 2022xAIApple Vision Pro画像認識SiemensストライキStyleCLIPDeNAVoyager長谷洋平クラウドコンピューティングmasumi toyotaIBM宮路洋一OpenSeaGDC 2022SNSTextWorldEarth-2BingMagentaYouTube音声生成AIELYZA PencilScenarioSIGGRAPH2023AIピカソGTC2021AI素材.comCycleGANテンセントAndreessen HorowitzAIQVE ONENetHackキャラクターモーションControlNet音源分離NBAフェイクニュースユニバーサルミュージックRPG法律Web3SIGGRAPH 2022レベルデザインDreamerV3AIボイスアクターUnreal Engine南カリフォルニア大学NVIDIA CanvasGPUALife人工生命オルタナティヴ・マシンサム・アルトマンサウンドスケープLaMDATRPGマジック:ザ・ギャザリングAI Dungeonゲーム背景アパレル不気味の谷ナビゲーションメッシュデザイン高橋ミレイ深層強化学習松原仁松井俊浩武田英明フルコトELYZA DIGEST建築西成活裕ハイブリッドアーキテクチャApex LegendsELIZA群衆マネジメントライブポートレイトNinjaコンピュータRPGライブビジネスWonder StudioAdobe Max 2023アップルタウン物語新型コロナ土木KELDIC周済涛BIMBing Chatメロディ言語清田陽司インフラBing Image CreatorゲームTENTUPLAYサイバネティックスMARVEL Future FightAstro人工知能史Amazon BedrockAssistant with BardタイムラプスEgo4DAI哲学マップThe Arcadeバスキア星新一X.AISearch Generative Experience日経イノベーション・ラボStyleGAN-XLX Corp.Dynalang敵対的強化学習StyleGAN3TwitterVLE-CE階層型強化学習GOSU Data LabGANimatorXホールディングスWANNGOSU Voice AssistantVoLux-GANMagiAI Act竹内将SenpAI.GGProjected GANEUMobalyticsSelf-Distilled StyleGANSDXLArs ElectronicaニューラルレンダリングRTFKTAI規制岡島学AWS SagemakerPLATONIKE欧州委員会映像セリア・ホデント形態素解析frame.ioClone X欧州議会UXAWS LambdaFoodly村上隆欧州理事会誤字検出MusicLM認知科学中川友紀子Digital MarkAudioLMゲームデザインSentencePieceアールティSnapchatMusicCapsLUMINOUS ENGINEクリエイターコミュニティAudioCraftLuminous ProductionsBlenderBot 3バーチャルペットパターン・ランゲージ竹村也哉Meta AINVIDIA NeMo ServiceMubertちょまどマーク・ザッカーバーグヴァネッサ・ローザMubert RenderGOAPWACULVanessa A RosaGen-2Adobe MAX 2021陶芸Runway AI Film Festival自動翻訳Play.htPreViz音声AIAIライティングLiDARCharacter-LLMOmniverse AvatarAIのべりすとPolycam復旦大学FPSQuillBotdeforumChat-Haruhi-Suzumiyaマルコフ決定過程NVIDIA MegatronCopysmith涼宮ハルヒNVIDIA MerlinJasperハーベストEmu VideoNVIDIA MetropolisForGamesNianticパラメータ設計ゲームマーケットペリドットバランス調整岡野翔太Dream Track協調フィルタリング郡山喜彦Music AI Tools人狼知能テキサス大学ジェフリー・ヒントンLyriaGoogle I/O 2023Yahoo!知恵袋AlphaDogfight TrialsAI Messenger VoicebotインタラクティブプロンプトAIエージェントシミュレーションOpenAI Codex武蔵野美術大学慶應義塾大学StarCraft IIHyperStyleBingAI石渡正人Future of Life InstituteRendering with Style手塚プロダクションIntel林海象LAIKADisneyリサーチヴィトゲンシュタインPhotoshop古川善規RotomationGauGAN論理哲学論考Lightroom大規模再構成モデルGauGAN2CanvaLRMドラゴンクエストライバルズ画像言語表現モデルObjaverse不確定ゲームSIGGRAPH ASIA 2021PromptBaseBOOTHMVImgNetDota 2モンテカルロ木探索ディズニーリサーチpixivFANBOXOne-2-3-45Mitsuba2バンダイナムコネクサス虎の穴3DガウシアンスプラッティングソーシャルゲームEmbeddingワイツマン科学研究所ユーザーレビューFantiaワンショット3D生成技術GTC2020CG衣装mimicとらのあなNVIDIA MAXINEVRファッションBaidu集英社FGDC淡路滋ビデオ会議ArtflowERNIE-ViLG少年ジャンプ+Future Game Development ConferenceグリムノーツEponym古文書ComicCopilot佐々木瞬ゴティエ・ボエダ音声クローニング凸版印刷コミコパGautier Boeda階層的クラスタリングGopherAI-OCRゲームマスター画像判定Inowrld AIJulius鑑定ラベル付けMODAniqueTPRGOxia PalusGhostwriter中村太一バーチャル・ヒューマン・エージェントtoio SDK for UnityArt RecognitionSkyrimエグゼリオクーガー田中章愛実況パワフルサッカースカイリムCopilot石井敦銭起揚NHC 2021桃太郎電鉄RPGツクールMZComfyUI茂谷保伯池田利夫桃鉄ChatGPT_APIMZserial experiments lainGDMC新刊案内パワサカダンジョンズ&ドラゴンズAI lain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Oracle RPGPCGMITメディアラボMCU岩倉宏介深津貴之PCGRLアベンジャーズPPOxVASynthDungeons&Dragonsマジック・リープDigital DomainMachine Learning Project CanvasLaser-NVビートルズMagendaMasquerade2.0国立情報学研究所ザ・ビートルズ: Get Back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MERFDemucsスパコンAlibaba音楽編集ソフト里井大輝KaggleスーパーコンピュータVQRFAdobe Audition山田暉松岡 聡nvdiffreciZotopeAssassin’s Creed OriginsAI会話ジェネレーターTSUBAME 1.0NeRFMeshingRX10Sea of ThievesTSUBAME 2.0LERFMoisesGEMS COMPANYmonoAI technologyLSTMABCIマスタリングモリカトロンAIソリューション富岳レベルファイブ初音ミクOculusコード生成AISociety 5.0リアム・ギャラガー転移学習テストAlphaCode夏の電脳甲子園グライムスKaKa CreationBaldur's Gate 3Codeforces座談会BoomyVOICEVOXCandy Crush Saga自己増強型AIジョン・レジェンドGenie AISIGGRAPH ASIA 2020COLMAPザ・ウィークエンドSIGGRAPH Asia 2023ADOPNVIDIA GET3DドレイクC·ASEデバッギングBigGANGANverse3DFLAREMaterialGANダンスグランツーリスモSPORTAI絵師エッジワークスMagicAnimateReBeLグランツーリスモ・ソフィーUGC日本音楽作家団体協議会Animate AnyoneGTソフィーPGCFCAインテリジェントコンピュータ研究所VolvoFIAグランツーリスモチャンピオンシップVoiceboxアリババNovelAIさくらインターネットDreaMovingRival PrakDGX A100NovelAI DiffusionVISCUITぷよぷよScratchユービーアイソフトWebcam VTuberモーションデータスクラッチ星新一賞大阪公立大学ビスケット北尾まどかHALOポーズ推定TCGプログラミング教育将棋メタルギアソリッドVメッシュ生成KLabFSMメルセデス・ベンツQRコードVALL-EMagic Leap囲碁Deepdub.aiナップサック問題Live NationEpyllionデンソーAUDIOGEN汎用言語モデルWeb3.0マシュー・ボールデンソーウェーブEvoke MusicAIOpsムーアの法則原昌宏AutoFoleySpotifyスマートコントラクト日本機械学会Colourlab.AiReplica Studioロボティクス・メカトロニクス講演会ディズニーamuseChitrakarQosmoAdobe MAX 2022トヨタ自動車Largo.ai巡回セールスマン問題かんばん方式Cinelyticジョルダン曲線メディアAdobe ResearchTaskade政治Galacticaプロット生成Pika.artクラウドゲーミングがんばれ森川君2号AI Filmmaking Assistant和田洋一リアリティ番組映像解析FastGANStadiaジョンソン裕子セキュリティ4コママンガAI ScreenwriterMILEsNightCafe東芝デジタルソリューションズ芥川賞インタラクティブ・ストリーミングLuis RuizSATLYS 映像解析AI文学インタラクティブ・メディア恋愛PFN 3D ScanElevenLabsタップル東京工業大学HeyGenAbema TVLudo博報堂After EffectsNECラップPFN 4D Scan絵本木村屋SIGGRAPH 2019ArtEmisZ世代DreamUp出版GPT StoreAIラッパーシステムDeviantArtAmmaar Reshi生成AIチェッカーWaifu DiffusionStoriesユーザーローカルGROVERプラスリンクス ~キミと繋がる想い~元素法典StoryBird九段理江FAIRSTCNovel AIVersed東京都同情塔チート検出Style Transfer ConversationProlificDreamerオンラインカジノRCPUnity Sentis4Dオブジェクト生成モデルRealFlowRinna Character PlatformUnity MuseAlign Your GaussiansiPhoneCALACaleb WardAYGDeep Fluids宮田龍MAV3DMeInGameAmelia清河幸子ファーウェイAIGraphブレイン・コンピュータ・インタフェース西中美和4D Gaussian SplattingBCIGateboxアフォーダンス安野貴博4D-GSLearning from VideoANIMAKPaLM-SayCan斧田小夜Glaze予期知能逢妻ヒカリ宮本道人WebGlazeセコムLLaMA 2NightShadeユクスキュルバーチャル警備システムCode as PoliciesSpawningカント損保ジャパンCaPHave I Been Trained?CM3leonFortnite上原利之Stable DoodleUnreal Editor For Fortnite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T2I-AdapterXRPAIROCTOPATH TRAVELER西木康智VolumetricsOCTOPATH TRAVELER 大陸の覇者山口情報芸術センター[YCAM]AIワールドジェネレーターアルスエレクトロニカ2019品質保証YCAM日本マネジメント総合研究所Rosebud AI GamemakerStyleRigAutodeskアンラーニング・ランゲージLayer逆転オセロニアBentley Systemsカイル・マクドナルドLily Hughes-RobinsonCharisma.aiワールドシミュレーターローレン・リー・マッカーシーColossal Cave AdventureGDC 2024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AdventureGPT調査齋藤精一大森田不可止COBOLSIGGRAPH ASIA 2022リリー・ヒューズ=ロビンソンMeta Quest高橋智隆DGX H100VToonifyBabyAGIIPロボユニザナックDGX SuperPODControlVAEGPT-3.5 Turbo泉幸典仁井谷正充変分オートエンコーダーカーリング強いAIロボコレ2019Instant NeRFフォトグラメトリウィンブルドン弱いAIartonomous回帰型ニューラルネットワークbitGANsDeepJoin戦術分析ぎゅわんぶらあ自己中心派Azure Machine LearningAzure OpenAI Serviceパフォーマンス測定Lumiere意思決定モデル脱出ゲームDeepLIoTUNetHybrid Reward Architectureコミュニティ管理DeepL WriteProFitXImageFXウロチョロスSuper PhoenixWatsonxMusicFXProject MalmoオンラインゲームAthleticaTextFX気候変動コーチングProject Paidiaシンギュラリティ北見工業大学KeyframerProject Lookoutマックス・プランク気象研究所レイ・カーツワイル北見カーリングホールAppleWatch Forビョルン・スティーブンスヴァーナー・ヴィンジ画像解析Gemini 1.5気象モデルRunway ResearchじりつくんAI StudioLEFT ALIVE気象シミュレーションMake-A-VideoNTT SportictVertex AI長谷川誠ジミ・ヘンドリックス環境問題PhenakiAIカメラChat with RTXBaby Xカート・コバーンエコロジーDreamixSTADIUM TUBESlack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Pixelllot S3Slack AIソフトバンクPokémon Battle Scopeダフト・パンクメモリスタAIスマートコーチポケットモンスターGlenn MarshallkanaeruThe Age of A.I.Story2Hallucination音声変換Latitude占いレコメンデーションJukeboxDreambooth行動ロジック生成AIVeap Japanヤン・ルカンConvaiEAPneoAIPerfusionNTTドコモSIFT福井千春DreamIconニューラル物理学EmemeDCGAN医療mign毛髪GenieMOBADANNCEメンタルケアstudiffuse荒牧英治汎用AIエージェント人事ハーバード大学Edgar Handy中ザワヒデキAIファッションウィーク研修デューク大学大屋雄裕インフルエンサーQA Tech Night中川裕志Grok-1mynet.aiローグライクゲーム松木晋祐Adreeseen HorowitzMixture-of-Experts東京理科大学下田純也NVIDIA Avatar Cloud EngineMoE人工音声NeurIPS 2021産業技術総合研究所桑野範久Replica StudiosClaude 3リザバーコンピューティングSmart NPCsClaude 3 Haikuプレイ動画ヒップホップ対話型AIモデルRoblox StudioClaude 3 SonnetソニーマーケティングPromethean AIClaude 3 Opusサイレント映画もじぱnote森永乳業環境音暗号通貨note AIアシスタントMusiioC2PAFUZZLEKetchupEndelゲーミフィケーションAlterationAI NewsTomo Kihara粒子群最適化法Art SelfiePlayfool進化差分法オープンワールドArt TransferSonar遊び群知能下川大樹AIFAPet PortraitsSonar+D​​tsukurunウィル・ライト高津芳希P2EBlob Opera地方創生大石真史クリムトDolby Atmos吉田直樹BEiTStyleGAN-NADASonar Music Festival素材DETRライゾマティクスSIMASporeクリティックネットワーク真鍋大度OpenAI JapanデノイズUnity for Industryアクターネットワーク花井裕也Voice Engine画像処理DMLabRitchie HawtinCommand R+SentropyGLIDEControl SuiteErica SynthOracle Cloud InfrastructureCPUDiscordAvatarCLIPAtari 100kUfuk Barış MutluGoogle WorkspaceSynthetic DataAtari 200MJapanese InstructBLIP AlphaUdioCALMYann LeCun日本新聞協会立命館大学プログラミング鈴木雅大AIいらすとや京都精華大学ソースコード生成コンセプトアートAI PicassoTacticAIGMAIシチズンデベロッパーSonanticColie WertzEmposyNPMPGitHubCohereリドリー・スコットAIタレントFOOHウィザードリィMCN-AI連携モデル絵コンテAIタレントエージェンシーGPT-4oUrzas.aiストーリーボードmodi.aiProject Astra介護大阪大学BitSummitGoogle I/O 2024西川善司並木幸介KikiBlenderBitSummit Let’s Go!!Gemma 2サムライスピリッツ森寅嘉Zoetic AIVeoゼビウスSIGGRAPH 2021ペット感情認識ストリートファイター半導体Digital Dream LabsPaLM APIデジタルレプリカ音声加工Topaz Video Enhance AICozmoMakerSuiteGOT7DLSSタカラトミーSkebsynthesia山野辺一記NetEaseLOVOTDreambooth-Stable-DiffusionHumanRF大里飛鳥DynamixyzMOFLINActors-HQRomiGoogle EarthSAG-AFTRAU-NetミクシィGEPPETTO AIWGA13フェイズ構造ユニロボットStable Diffusion web UIチャーリー・ブルッカーADVユニボPoint-EXLandGato岡野原大輔AI model自己教師あり学習DEATH STRANDINGAI ModelsIn-Context Learning(ICL)Eric Johnson汎用強化学習AIZMO.AILoRAMOBBY’SファインチューニングOculus Questコジマプロダクションロンドン芸術大学モビーディックグランツーリスモ生体情報デシマエンジンGoogle Brainダイビング量子コンピュータSound Controlアウトドアqubit写真SYNTH SUPERAIスキャニングIBM Quantum System 2照明Maxim PeterKarl Sims自動採寸北野宏明Joshua RomoffArtnome3DLOOKダリオ・ヒルハイパースケープICONATESizerジェン・スン・フアン山崎陽斗ワコールHuggingFace立木創太スニーカーStable Audio浜中雅俊UNSTREET宗教ミライ小町Newelse仏教テスラ福井健策CheckGoodsコカ・コーラGameGAN二次流通食品パックマンTesla Bot中古市場Coca‑Cola Y3000 Zero SugarTesla AI DayWikipediaDupe KillerCopilot Copyright Commitmentソサエティ5.0Sphere偽ブランドテラバースSIGGRAPH 2020バズグラフXaver 1000配信京都大学ニュースタンテキ養蜂立福寛東芝Beewiseソニー・ピクチャーズ アニメーション音声解析DIB-R倉田宜典フィンテック感情分析投資Fosters+Partners周 済涛韻律射影MILIZEZaha Hadid Architectsステートマシン韻律転移三菱UFJ信託銀行ディープニューラルネットワーク

【CEDEC2023】ゲーム業界の次の15年を見すえたハイブリッドアーキテクチャの紹介

2023.10.17ゲーム

【CEDEC2023】ゲーム業界の次の15年を見すえたハイブリッドアーキテクチャの紹介

2023年8月23日から25日にかけて、コンピューターエンターテインメントに関する国内最大級のカンファレンスCEDEC2023が神奈川県・パシフィコ横浜においてオンラインセッションをふくめたハイブリッドで開催されました。8月24日には、立教大学大学院人工知能科学研究科所属の周 済涛氏と、同研究科に所属する三宅陽一郎特任教授が「アクションゲームにおけるディープニューラルネットワーク付きステートマシンを用いたキャラクターAI強化学習」と題するセッションを行いました。本稿では同セッションを要約することで、ゲーム業界の次の15年を担うかも知れない新たなAI技法を紹介します。

AI技術の2大潮流とゲーム業界の関係

はじめに登壇者となった三宅氏は、今回のセッションを理解するための背景知識となるAI技術史について話す導入パートを行いました。1960年代に誕生したAIは3度のブームを経て現在に至るのですが、その歴史において記号主義とコネクショニズムという2つの技術潮流がありました。記号主義とは、IBMのワトソンの代表されるような記号や数値を一定のルールにしたがって演算して結果を出力する技術体系です。対してコネクショニズムとは人間の脳神経細胞の挙動を模して設計された技術体系を意味しており、その代表格にはディープラーニングがあります。

現在までに記号主義は推論ベース、ルールベース、データベースと発展し、コネクショニズムもニューラルネット、逆伝播法、ディープラーニングと進化してきました。しかしながら、前者はトップダウン的・演繹的である一方、後者はボトムアップ的・帰納的であるので、この両者は融合することなく今日に至っています。

続いて、以上の2つのAI技術潮流とゲーム業界の関係を解説しました。この解説に必要な知識として、ゲームAI技術に必要な3要素を挙げました。その要素とは新しい機能や動作を簡単に増やせる拡張性、既存の機能や動作の幅を広げる多様性、そして既存の設定等を特定のコンテキストに最適化できるカスタマイズ性です。この3要素に満たせる点において記号主義はコネクショニズムを凌駕していたため、ゲーム業界では前者が主流技術となりました。ちなみに、後者がカスタマイズ性を苦手としているのは、この技術体系では出力が得られる過程が人間にはわからない「ブラックボックス問題」があったからです。

ゲーム業界以外のさまざまな業界を見渡すと、一転してコネクショニズム(の代表であるディープラーニング)が隆盛を極めており、そうした隆盛はChatGPTをはじめとした大規模言語モデルの流行にうかがえます。コネクショニズムが栄えたのは、多様な処理が可能だからです。こうした多様性は、例えば大規模言語モデルのヒューマンライクな質疑応答に見られます。多様性だけを見れば、コネクショニズムは記号主義を凌駕するのです。

三宅氏は、ゲーム業界のこれからの15年を見すえると、コネクショニズムも活用するハイブリッドなアーキテクチャを採用すべきと提唱しました。このアーキテクチャが普及すれば、記号主義が主流のゲーム業界にさらなる多様性がもたらされると期待できるからです。

ディープニューラルネットワーク付きステートマシンの概要

続いて登壇した周氏は、三宅氏が提唱したハイブリッドアーキテクチャの一事例となるディープニューラルネットワーク付きステートマシン(以下、FSM-DNN:Finite States Machine-Deep Neural Networkと略記)の解説と実験について話す実践パートを行いました。このアーキテクチャを簡単に言えば、記号主義のひとつであるステートマシンと、コネクショニズムのひとつであるディープニューラルネットワークを組み合わせたものです。具体的には、ステートマシンにおいて遷移するステートごとに深層強化学習を実行します。

FSM-DNNをゲーム開発現場で活用する場合、プランナーがステートとDNNの報酬を定義し、エンジニアが各ステートを訓練するという役割分担が想定できます。

ところで、ハイブリッドアーキテクチャの考案にあたって近年のゲーム業界で多用されるビヘイビアツリーではなく、旧来技術のステートマシンを採用したのはなぜなのでしょうか。この疑問に答えるには、両者の特徴を知る必要があります。ステートマシンはステート(状態)とアクション(動作)の対応がわかりやすい反面、多様なシーンに対応しようとするとステートが増えてしまうという欠点があります。対してビヘイビアツリーは、ノードを増やすことで多様なアクションを定義しやすいという長所があります。しかしながら、ビヘイビアツリーが持つ多様性は深層強化学習の特徴と重複してしまいます。それゆえ、ステートマシンでシンプルな状態を定義したうえで、深層強化学習で多様なアクションを学習するほうがハイブリッドアーキテクチャとして望ましいのです。

周氏は、FSM-DNNのメリットを以下のスライドのように4点挙げました。こうしたメリットはステートマシンが持つわかりやすさや管理容易性と、深層強化学習がもつ柔軟性や多様性が組み合わさった結果として生まれるものと言えます。

周氏はFSM-DNNの有効性を実証するために後述する実験を行ったのですが、その実験の解説に先立って、実験に関する評価基準を述べました。同アーキテクチャはAIキャラクターに実装することが想定されているので、プレイヤーから見て強くて賢いのか、という観点から評価できます。しかし、ゲーム開発技術として評価するためには、強化学習として優れているのか、さらにはゲーム開発者から見て拡張性に優れているのか、という観点も必要になります。こうした評価基準を満たすために、性能比較実験、拡張性実験、そしてプレイヤー評価実験の3つを実施することにしました。

3つのアーキテクチャによる性能比較実験

1つ目の性能比較実験は、FSM-DNNを採用したキャラクターとそのほかのアーキテクチャを採用したそれの性能を比較するというものです。具体的には、小規模なゲームフィールド内で実験キャラクターが敵キャラクターと対戦して、アーキテクチャごとの対戦成績を比較します。対戦内容は剣と盾を装備した実験キャラクターがパトロール、追撃、攻撃の3つの行動を遷移しながら敵キャラクターと交戦するようにしました。

比較するアーキテクチャはステートとしてパトロール、追撃、攻撃の3つを設定したFSM-DNN、ステート情報を取り込んだDNN、そしてステートのない古典的なDNNとしました。DNNの報酬は敵を捕捉した場合、敵が攻撃範囲に入った場合、敵への攻撃が成功した場合に得られるように設定し、実験結果の比較指標はダメージ数、被ダメージ数、敵を撃破するまでの時間としました。

実験結果は以下のグラフのようにまとめられます。学習が進むにつれて、FSM-DNNがもっとも効率よくダメージを与えられるようになりました。被ダメージに関してはFSM-DMMがもっともダメージを被っていることから、このアーキテクチャが被ダメージを恐れずにダメージを与えるアグレッシブなプレイスタイルを実現することがわかります。学習後に12000秒プレイした場合を比較しても、FSM-DNNのプレイスタイルは変わりませんでした。

以上のようになった理由として、FSM-DNNはステートごとに報酬を設定しているため、目標が明確になって効率的に学習が進んだからと考えられます。

性能比較実験からFSM-DMMの性能を引き出すには、ステートとその報酬を調整するのが重要であることがわかります。こうした知見を実際のゲーム開発現場で生かすには、プランナーがステートとその報酬の見直しや調整を行い、エンジニアが学習に関わるハイパーパラメータを調整したり、必要に応じて再学習したりする体制が望ましいでしょう。

拡張性に優れたFSM-DNN

2つ目の拡張性実験は、性能比較実験の設定にステートを1つ追加するというものでした。追加するのは、ゲームフィールド内の回復アイテムを取得してHP(ヒットポイント)を回復する「回復」ステートです。このステートに対しては、回復アイテムを取得すると報酬が得られるようにしました。

拡張性実験では、学習後に一定時間対戦した場合のHPの変化を測定しました。その結果、FSM-DNNがもっとも高いHPを維持していたことがわかりました。

以上のような実験結果になった理由として、回復ステートとその報酬を追加したことで、FSM-DNNがもっとも効果的に回復行動を学習したからと考えられます。

拡張性実験からFSM-DNNに関するステート追加の有効性がわかります。実際の開発現場でステートを追加するには、プランナーがステートとその報酬を考え、エンジニアが追加ステートを訓練するという役割分担が望ましいでしょう。

人間プレイヤーによるアンケート結果が示すこと

3つ目のプレイヤー評価実験とは、人間プレイヤーが拡張性実験で用いた3つの実験キャラクターと対戦した後、アンケートに回答してもらうというものです。具体的には、人間プレイヤーにアンケートを読んでもらってから、任意の順番で実験キャラクター3体と対戦した後、アンケートに回答してもらいます。評価できない場合は、1回だけ追加プレイを可能としました。なお、人間プレイヤーには実験キャラクターにどんなアーキテクチャが採用されているかはわからない状態でプレイしてもらいました。

アンケート内容は2種類に大別され、1つ目は3つの評価観点から見てもっとも優れた実験キャラクターを選んでもらう全体的な評価です。評価観点には賢さ、強さ、動きを設定しました。2つ目は各実験キャラクターに関して、賢さ・強さ・動きを5段階評価するキャラクター別の評価です。この評価実験には、15名が参加しました。

全体的な評価の結果は、以下の円グラフのようになりました。3つの評価観点すべてにおいて、FSM-DNNキャラクターが1位となりました。

キャラクター別の賢さの評価では、FSM-DNNの平均評価値4.2が最高値となりました。強さと動きに関しても、同アーキテクチャが最高平均値となりました。

プレイヤー評価実験より、FSM-DNNが最優秀なアーキテクチャであることが判明しました。また、人間プレイヤーに同アーキテクチ採用キャラクターと対戦した感想を尋ねたところ、対戦するのがもっとも楽しいものであることもわかりました。

以上のように3つの実験を報告した後、周氏はFSM-DNN研究における今後の課題として、以下のスライドに示したような2項目を挙げて実践パートを終えました。

ゲーム業界におけるハイブリッドアーキテクチャの意義

実践パート終了後、三宅氏が総括パートとして今回の実験の意義を解説しました。同氏はハイブリッドアーキテクチャを採用せずに、記号主義あるいはコネクショニズムのいずれか一方のみを採用し続けた場合に生じる弊害を予見しました。

記号主義のみを採用し続けた場合、ステートが増大の一途をたどるでしょう。その結果、記号主義の長所だった拡張性やカスタマイズ性が損なわれると予想されます。というのも、多数のステートのうちどの箇所を改修すれば機能を拡張したりカスタマイズしたりできるのかわからなくなるからです。

コネクショニズムのみを採用し続けた場合、AIモデルのサイズが増大するのは不可避でしょう。その帰結として多様性は増大するかも知れませんが、このアーキテクチャの欠点であったブラックボックス問題がますます深刻になるでしょう。

ハイブリッドアーキテクチャは、記号主義またはコネクショニズムのみを採用し続けた場合に生じる欠点を回避して、両方のアーキテクチャがそれぞれにもつ長所を兼ね備えたものになると期待できます。

今回のセッションでは、ハイブリッドアーキテクチャの一事例としてステートマシンとディープニューラルネットの組み合わせを実証しました。同アーキテクチャで可能な組み合わせは、今回実証した事例のほかにもさまざまにあります。そうした組み合わせのなかには役に立つものもあれば、そうでないものもあるでしょう。それゆえ、同アーキテクチャの可能な組み合わせを一つ一つ調べて、どの組み合わせが役に立つのか実証し、そうした実証の成果をゲーム業界全体で共有することこそが、今後15年のゲーム業界が進むべき道ではないか、と述べて三宅氏はセッションを締めくくりました。

Writer:吉本幸記

RELATED ARTICLE関連記事

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

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?

【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...

RANKING注目の記事はこちら