AIがeスポーツを征服する

人間対機械の最新の戦いにおいて、新たな世界初の快挙が達成されました。AIがトップeスポーツプレイヤーを彼らの得意分野で打ち負かしたのです。StarCraft IIこの人気リアルタイムストラテジーゲームは、じゃんけんのような単純な戦闘ではなく、素早い意思決定、資源管理、そして流暢な戦術眼が求められます。なぜこれが大きな出来事なのか、そしてどのようにして達成されたのかを見ていきましょう。

人間の知能を模倣する

で取り上げたように最近のブログ新たな機械知能アプローチが人工知能ここ数年で「Deep Mind」。これは、人間の脳が複雑な情報を処理する方法を部分的にモデル化した人工ニューラルネットワークを用いたシステムです。

この新しい適応型AIは、専門家から学ぶだけでなく、自己シミュレーションを行うことで自律的に学習することも可能です。スーパーコンピュータは不要ですが、多くの練習が必要であり、今日の最新プロセッサ技術によってその練習時間は大幅に短縮されます。しかし、チェスや囲碁は目覚ましく、DeepMind AIは世界最高レベルの人間プレイヤーをはるかに凌駕する、新たな戦略レベルを生み出しています。

リアルタイムストラテジーゲームの課題

ボードゲームはルールが比較的シンプルですが、プレイ結果が何度も繰り返されることで複雑さを増します。Starcraft IIのようなコンピュータゲームは、非常に多くのプレイオプションがゲームの早い段階で提供されるため、はるかに複雑です。また、無限の数のユニットが登場することもあり、ポーンや囲碁の駒のようにルールに縛られることはほとんどありません。さらに、様々な能力を持つ様々なタイプのユニットが存在し、それらを無数に組み合わせることができます。.

これらの要素は、伝統的に人間の特性である創造性の領域に踏み込むため、AIにとって大きな課題となります。しかし、Deep Mindのユニークな側面の一つは、試行錯誤によって実験的に学習する能力、つまり無限に学習する能力です。.

対決

と呼ばれる新しい特殊 AI により AlphaStar、Starcraft II ベースの AI をゲームのトッププロ eSports プレイヤーに対して発揮できるほど自信を深めました。

テストグラウンド環境で2人の対戦相手と対戦した結果は衝撃的でした。10連勝で両プレイヤーを5-0で破りました。実は、彼らを倒したのは1つのAIではなく、それぞれ全く異なるプレイスタイルを持つ5つの異なるAIの進化でした。.

メタヒューマンのエッジ

ゲームの複雑さとeスポーツスターのパフォーマンスレベルを考えると、この敗北は実に驚くべき成果と言えるでしょう。これらのプレイヤーは、1分間に数百ものアクションを電光石火の反応速度で実行できることで知られています。奇妙なことに、AlphaStarの能力は、おそらく機械が得意とする領域ではありませんでした。実際、AlphaStarは反応速度が遅く、1分間のアクション数も少なかったものの、実際に実行したアクションの効率性においては、AlphaStarの方が優れていたのです。.

最も優れていたのは、プレイのスマートさと創造性であり、e スポーツのスターたちを困惑させたのは、これまでに見たことのないプレイ戦略の多様性でした。.

ディープマインドはどうやってそれを実現したのか

人間のタイムスケールでは、AlphaStarの能力はどこからともなく現れたように思えた。しかし、機械のタイムスケールでは、かなりの時間を要した。最初のAIバージョンは、プロ選手の膨大な試合データを研究して開発された。これにより、下位リーグのプロ選手と同等のレベルには達したが、トッププロに匹敵するにはまだ長い道のりが残されている。.

次の段階は、真のAIマジックでした。これにより、AlphaStarはエミュレートされた知識を活用し、実験を行い、自ら学習することができました。「AlphaStarリーグ」での1週間のプレイ練習で、AlphaStarは様々なバージョンのAlphaStarを相手に、約200年間のゲームプレイをシミュレートしました。.

自己学習アルゴリズムから、優れた勝率を誇る5つの全く異なるプレイスタイルが生み出されました。ディープマインドチームは、これらをやや不吉な言葉で「エージェント」と名付けました。.