Google DeepMindが開発した新しいAIエージェントは、Goat Simulator 3を含むこれまでに見たことのない様々なゲームをプレイすることができます。このAIは、人間のプレイヤーを観察することで、7つの異なるゲームをプレイし、3つの異なる3D研究環境で動き回ることができるようになりました。これは、複数の環境でスキルを移行できるより一般化されたAIへの一歩とされています。
Google DeepMindは、AlphaGoなどのゲームプレイAIシステムの開発で大きな成功を収めており、この新しいエージェントは、ValheimやNo Man’s Skyなど、異なるゲームでプレイする能力を持っています。研究チームは、人間がビデオゲームをプレイする例や、キーボードとマウスの入力、ゲーム内でのプレイヤーの行動に関する注釈を多数使用して、模倣学習というAI技術を用いてエージェントにゲームをプレイさせる方法を教えました。
SIMA（Scalable, Instructable, Multiworld Agent）と呼ばれるこのエージェントは、”左に曲がる”、”はしごを登る”、”地図を開く”など、約10秒以内に完了できる600の基本的な指示に従うことができます。多くのゲームで訓練されたSIMAエージェントは、一つのゲームのみを学習したエージェントよりも優れていることがわかりました。これは、ゲーム間の共有コンセプトを利用して、より良いスキルを学び、指示に従う能力を向上させることができるためです。
研究チームは、SIMAのパフォーマンスを向上させるために、より多くの環境でAIシステムを機能させ、新しいスキルを学び、人々がAIエージェントとチャットして応答を得られるようにすることを目指しています。また、SIMAがこれまでに見たことのないゲームをすぐに習得できるように、より一般化されたスキルを持たせることを望んでいます。
【ニュース解説】
Google DeepMindが開発した新しいAIエージェントは、これまでに見たことのない様々なゲームをプレイする能力を持っています。このAIは、Goat Simulator 3を含む7つの異なるゲームで活動し、3つの異なる3D研究環境で動き回ることができます。この技術は、複数の環境でスキルを移行できる、より一般化されたAIへの進歩を示しています。
このAIエージェント、SIMA（Scalable, Instructable, Multiworld Agent）は、模倣学習というAI技術を用いて訓練されました。これは、人間がビデオゲームをプレイする様子を観察し、その行動を模倣することで学習する方法です。SIMAは、”左に曲がる”、”はしごを登る”、”地図を開く”など、約10秒以内に完了できる600の基本的な指示に従うことができます。
この技術の発展は、AIが単一のゲームや環境に限定されず、様々なゲームや環境で活動できるようになることを意味します。これは、AIが現実世界の様々なタスクに適用できるようになるための重要なステップです。たとえば、災害救助や探索任務など、未知の環境での作業が必要な場面で、このようなAIが活躍する可能性があります。
しかし、この技術には潜在的なリスクも伴います。AIが人間の行動を模倣することで学習するため、不適切な行動を学習してしまう可能性があります。また、AIが高度に発達すると、人間の仕事を奪う原因にもなり得ます。さらに、AIの行動が予測不可能になり、制御が難しくなる可能性も考えられます。
規制に関しては、AIの発展に伴い、その使用に関する法律や規制の必要性が高まっています。AIが人間に害を及ぼす可能性を最小限に抑えるためには、適切なガイドラインや規制が必要です。
将来的には、このようなAI技術がさらに発展し、人間とAIが協力して作業を行う未来が訪れるかもしれません。しかし、そのためには、AIの倫理的な使用を確保し、潜在的なリスクを管理するための取り組みが重要になります。
from An AI that can play Goat Simulator is a step towards more useful AI.
