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Google DeepMind の AI が StarCraft 2 で世界最高の「ゲーマー」になった
DeepMind の人工知能プラットフォームは、チェス、将棋、囲碁などの複雑で「頭を使う」ゲームを見事に習得しているため、ここ数年で世界中で有名になりました。時間が経つにつれて、彼らは徐々に「進化」し、高度な機械学習技術で生身のゲーマーを打ち負かしました。
今年の初めに、AlphaStar と呼ばれるリアルタイム ストラテジー ゲーム StarCraft 2 専用に構築された AI モデルの新バージョンが DeepMind によって導入されました。AlphaStar は先輩たちの伝統もしっかりと受け継いでおり、現時点では世界のトップクラスの StarCraft 2 プレイヤーの多くに対して圧倒的な勝利を収めており、人々顔負けです。
約 10 か月の「育成」を経て、AlphaStar は文字通り、世界で最高の StarCraft 2 「ゲーマー」になりました。より具体的には、10月30日水曜日、DeepMindはAlphaStarに関する新しい研究をNature誌に発表し、このAIモデルがStarCraft 2の世界でどこまで進歩したかを詳述した。また、残念なことに、AlphaStarが現在どのように進化しているかをStarCraft 2ゲームコミュニティに知らせた。これは、この AI モデルが世界中のすべての StarCraft 2 ゲーマーの 99.8% に勝つことができることを意味します。
ここでの疑問は、なぜ研究者がニッチなビデオゲーム用の AI モデルを構築しているのか、そしてこの AI モデルが人工知能と機械学習テクノロジーについて何を教えてくれるのかということです。
ご存じない方のために説明すると、StarCraft 2 は、プレイヤーが 3 つのチーム (ゲーム用語では「レース」) の 1 つを制御するリアルタイム ストラテジー ゲームです。各種族は独自の属性を持っており、プレイヤーは広大なマップ上で数百のユニットからなる軍隊を制御しなければなりません。リソースを管理して軍事ユニットを構築しながら、プレイヤーは同時に敵を攻撃し、基地を守る必要があります。このようなゲームプレイでは、単純なものから複雑なものまで、プレイヤーが勝利という最終目標を達成するために適用できる戦術や戦略が無数にあります。
ゲームの複雑さと奥深さにより、AI にとって大きな課題となっています。チェスや囲碁とは異なり、StarCraft II の世界では、プレイヤーは対戦相手が何をしているのかを見ることができません。さらに、チェスや囲碁では一時停止して戦略を熟考することができますが、StarCraft II は「リアルタイム」タイトルなので、ゲームが始まると勝敗のみが問題となり、時計を止めることができます。
DeepMind は、AlphaStar に非常に単純なトレーニング計画を課しました。まず、戦略を学び、それを模倣する方法を見つけるために、トップ プレーヤーのほぼ 100 万回のリプレイを視聴しました。その後、AlphaStar は DeepMind の別の AI モデルと「競合」し、どの戦略が「強化学習」(強化学習) と呼ばれる技術で最も最適な結果をもたらしたかを結論付けることができました。) このプロセスでは、勝つことが「善」であり、負けることが「悪」であることを AI に示すことで、AI をトレーニングします。
実際、AlphaStar には人間よりも優れた点もいくつかあります。たとえば、正常な人の場合、各状況に対する脳の思考能力や反応速度を制限する可能性のある客観的要因が多数あります。公平を期すために言うと、DeepMind チームは意図的に AlphaStar の動作を妨害し、計算時間や遅延を遅らせ、1 分あたりに実行できるアクションの数を制限しました。しかし、AlphaStar はすべてを克服して優れたパフォーマンスを発揮する方法をまだ知っています。
「AlphaStar のゲームプレイは非常に印象的だと思いました」とドイツの StarCraft II 専門家、Dario "TLO" Wünsch 氏は声明で述べています。「このシステムは戦略的位置を評価することに非常に優れており、いつ敵を攻撃するか解放するかを正確に知っています。」
複雑なビデオ ゲームで機械が人間を完全に倒すことができるという事実は、ロボットが地球を侵略する終末のシナリオのように恐ろしいように聞こえるかもしれませんが、実際には、DeepMind チームは他の現実世界のシステムを改善するために AlphaStar のような AI モデルを開発しています。
研究者にとって、StarCraft II のような複雑なリアルタイム戦略ゲームをマスターすることは、医療、自動運転車、ロボット工学など、人類を変える可能性のあるアプリケーション向けに、より優れた安全な AI を作成するための最初のステップの 1 つです。
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