1: 田杉山脈 ★ 2018/07/06(金) 23:56:54.85 ID:CAP_USER.net

https://i.gzn.jp/img/2018/07/06/deepmind-capture-the-flag/00_m.png
Googleと同じAlphabetを母体に持ち、世界最強の囲碁AI「AlphaGo Zero」を開発した人工知能(AI)開発企業・DeepMindが、ファーストパーソン・シューティング・ゲーム(FPS)で人間を超えた勝率をたたき出すAI「For the Win(FTW)」を開発しました。ただ敵を倒すだけではなく、人間のチームメイトとも協力して有利にゲームをプレイすることができるとのことです。

Capture the Flag: the emergence of complex cooperative agents | DeepMind
https://deepmind.com/blog/capture-the-flag/

人間とゲームをプレイするAIの研究は、2017年にもOpenAI開発のAIが「Dota 2」で人間に勝利するという結果を残し、話題になりました。また、DeepMindも「StarCraft 2」をプレイするAIを研究していたことがあります。

今回、GoogleのDeepMindが開発した「FTW」は、1999年に発売された「Quake III Arena」をプレイ。「Quake III Arena」はマルチプレイヤー向けのFPSで、今でも大会が開かれるほど人気があるタイトルです。この「Quake III Arena」での対戦ルール「Capture the Frag(CTF)」という旗取りゲームを行い、人間と一緒にチームで遊べることを目指して学習を行ったとのこと。

CTFは2つのチームに分かれて対戦するゲームで、相手チームの陣地にある旗を奪って自陣に戻るとポイントが加算されるというもの。単純なルールに見えますが、相手チームに旗を取られた場合は旗を持っているプレイヤーを倒さなければならないなど、状況に応じて狙う相手や動きを変更しなくてはならず、CTFで要求される動きは複雑だと研究チームは評価しています。

戦いの舞台となるマップは同じものを使い続けるのではなく、マッチごとにマップを変更していたとのこと。これによって、FTWはマップのレイアウトを記憶するのではなく、汎用的な戦略を学習していかなければなりません。さらに、AIを人間と同じように成長させるため、従来のゲーム用AIのようにゲーム内でのパラメータを直接読み取ってプレイするのではなく、人間と同じように画面上のピクセルを認識させてエミュレートしたコントローラーで操作をさせています。

DeepMindの研究チームは、40人の人間プレイヤーと30のFTWのエージェントをランダムにマッチさせ、45万回以上CTFをプレイさせました。各エージェント間ではリカレント(回帰型)ニューラルネットワークが形成され、さらにゲームポイントから内発的動機付けを行うように学びます。これによってCTFを高いレベルでプレイするようになります。

以下のムービーで、実際にFTWのエージェントが人間も交えながらCTFをプレイする様子が見られます。
https://www.youtube.com/watch?v=dltN4MxV1RI



以下のグラフはFTWの成長具合を表したもの。横軸がゲーム回数、縦軸はEloレートと呼ばれるプレイヤーの強さを示す数字で、高いほど強いプレイヤーであることを示します。水色線がFTWのEloレートを示していますが、FTWのエージェントがCTFを15万回プレイした段階で既に「平均的な人間プレイヤーのEloレート(Average Humanと書かれた点線)」を超えていて、20万回へ到達しないうちに「強い人間プレイヤーのEloレート(Strong Humanと書かれた点線)」を超えています。CTFを45万回プレイする頃にはトップスコアを記録しています。
https://i.gzn.jp/img/2018/07/06/deepmind-capture-the-flag/a02_m.jpg
以下ソース
2018年07月06日 11時23分
https://gigazine.net/news/20180706-deepmind-capture-the-flag/



3: 名刺は切らしておりまして 2018/07/07(土) 00:13:19.23 ID:ciX7ARh7.net

んで将来、戦闘用アンドロイドにこのAIが搭載されて戦場をかけまわるんですね


>>3
略奪とか民間人虐殺とか興味無さそう。そうでもないか。相手の弱いところ突くように最適化されるかな。


4: 名刺は切らしておりまして 2018/07/07(土) 00:13:26.09 ID:yb3pTFwb.net

AIを適用させて便利にできる、現実世界の問題を発見したり、データの収集方法を確立するのが、めんどくさそうだけど重要だと思う。
いつまでゲームに適用して、ドヤ顔してるんだろう。


>>4
これ自体にも意味はあるだろうがそのステップの一つだろ
それにしても偉そうにどや顔することかね


7: 名刺は切らしておりまして 2018/07/07(土) 00:26:26.08 ID:PXESxnzy.net

こんな程度人間が普通にプログラム組んだ方が早いじゃん
学習という名のデータ整理させる事自体が目的化してるだろ

> ただ敵を倒すだけではなく、人間のチームメイトとも協力して有利にゲームをプレイすることができるとのことです。


9: 名刺は切らしておりまして 2018/07/07(土) 00:36:47.83 ID:QHqoTsrC.net

学習の結果、AI同志が共謀して人間達を犠牲にすることにより高レートを得ることができることが判りました


10: 名刺は切らしておりまして 2018/07/07(土) 00:45:33.78 ID:BrJMUokJ.net

ほぼTASやん


11: 名刺は切らしておりまして 2018/07/07(土) 00:47:09.41 ID:HsiKh0CP.net

DEEPBLUEのWIki見たら
あれだけやったら勝てるわそりゃ
それでも何回かは人間かってんだからすげぇ


12: 名刺は切らしておりまして 2018/07/07(土) 00:49:52.43 ID:XkOzFTYn.net

10年もしたらウィンブルドンで人間相手にテニスしてそうだな。


>>12 ウィンブルドン決勝でAIが優勝するだけじゃなく、準優勝もAIだったら超感動的(涙)


>>12
球速500キロのロボット!


15: 名刺は切らしておりまして 2018/07/07(土) 01:09:37.49 ID:9oSyO+GD.net

今やっているサッカーもな

走ったり、ボールを打ったり蹴ったりの速さや、その精度も人間レベルに制限してさえ、
今ボールと相手の位置や動きがこうだから、自分が次どこへ動くのが最適か、の予測、それが高いことで凄い強いものになりそうだけどな

逆に言えば、日本選手やチームが弱いのはフィジカルがー、じゃなく、その辺を徹底して考えればいいんじゃないのか


16: 名刺は切らしておりまして 2018/07/07(土) 01:10:52.92 ID:uamNrFwr.net

ただ将棋もそうだけどAIvsAIって全く面白くもなんともないだろう


>>16
逆にその面白さってなに?意外性とかなのかな?
ならAIはAIで、敢えて熟考したように時間を掛けてさせば面白みも出てくる?


>>16
囲碁だと、非常に興味深い対局が見れるよ
ふざけた手(人間の発想にないヘンテコだが良い手)が多いから


17: 名刺は切らしておりまして 2018/07/07(土) 01:19:47.88 ID:NPo3kOw8.net

DARPAのロボット兵士にすぐにでも実装できそうだね。


18: 名刺は切らしておりまして 2018/07/07(土) 01:29:43.88 ID:YEdDdugA.net

クラスの頭のいいやつに、宿題をやらせる感じだなw


http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/bizplus/1530889014/