AIは今やビデオゲームができる：Google DeepMindのSIMAを紹介
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- Jennie Rose
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人工知能（AI）の世界では、ビデオゲームがAIシステムの理想的なテスト環境となり、リアルタイムの状況設定とダイナミックな目標を提供します。AIとゲームの専門知識を活かし、Google DeepMindは最新のマイルストーンを発表しました。それは、汎用的なAIエージェントであるSIMA（Scalable Instructable Multiworld Agent）です。SIMAは自然言語の指示を理解し、様々な3D仮想環境でタスクを実行する能力を持ち、AIの分野で重大な成果となります。
SIMA：3D仮想環境向けの汎用AIエージェント
SIMAを開発するために、Google DeepMindは8つのゲームスタジオと提携し、No Man's SkyやTeardownなどの人気タイトルを含む9つの異なるビデオゲームでエージェントをトレーニングしました。SIMAのポートフォリオの各ゲームは、独自のチャレンジとマスターするべきスキルを持つユニークな仮想世界を提供します。単純なナビゲーションやメニューの使用から、リソースの採掘や宇宙船の操縦などの複雑なタスクまで、SIMAは多様なゲーム環境に没入し、学習と適応を行いました。
トレーニングプロセスの一環として、Google DeepMindはゲームとの相互作用を記録しました。1つのプレーヤーが指示し、もう1人が指示を実行するという形で人間のプレーヤーのペアでゲームをプレイしました。このデータは、SIMAが自然言語の指示を理解し、適切なゲーム内のアクションと関連付けるために使用されました。エージェントには予め訓練されたビジョンモデルと記憶を持つメインモデルがあり、指示を実行するためのキーボードとマウスのアクションを生成することができます。
汎用的なAIエージェント
SIMAの設計は汎用性と利便性を重視しています。エージェントはゲームのソースコードや特殊なAPIへのアクセスは必要としません。画面上の視覚情報とユーザーのシンプルな自然言語の指示の2つの入力だけが必要です。このインターフェースは、人間が仮想環境とやり取りする方法を模倣しており、SIMAは潜在的に任意の仮想環境と対話できる可能性があります。現在、SIMAの機能はナビゲーションやオブジェクトの操作、メニューの使用など、約600の基本的なスキルで評価されています。エージェントは約10秒で簡単なタスクを実行します。
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— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) 2024年3月13日
ゲーム間の汎用化
Google DeepMindの評価により、複数のゲームでトレーニングされたSIMAエージェントは、個々のゲームでトレーニングされたエージェントよりも優れたパフォーマンスを発揮しました。これは、エージェントが異なるゲームの世界で学習結果を汎用化する能力を示しています。未知のゲームに直面しても、複数の環境でトレーニングされたSIMAは非常に良いパフォーマンスを発揮し、特定のゲームでトレーニングされたエージェントとほぼ同等のパフォーマンスを示しました。新しい環境に適応する能力は、SIMAがトレーニングを超えて操作し、未知の課題に対処する可能性を示しています。
AIエージェント研究の推進
Google DeepMindによるSIMAの開発は、汎用的で言語駆動型のAIエージェントの作成に向けた重要な一歩です。より広範な環境でのさらなるトレーニングとより高度なモデルの統合により、SIMAはますます柔軟性と適応性を持つようになることが予想されています。目標は、高レベルの言語指示を理解し実行することができるAIシステムおよびエージェントの開発であり、これによりAIがさまざまなタスクで人間を効果的に支援する道が開かれます。
Google DeepMindは、AIエージェント研究の推進における取り組みは、オンラインおよび現実のシナリオで人々にとって有益で安全なAIシステムの創造を目指しています。SIMAの開発が進むにつれて、汎用AIエージェントの新しい波の可能性がより期待されることになります。
結論
Google DeepMindによるSIMAの導入は、AIとゲームの分野における重大な進歩を示しています。異なる仮想環境でエージェントをトレーニングし、自然言語の指示を理解させることで、SIMAはAIシステムがさまざまなドメインでより柔軟かつ助けになる潜在能力を示しています。さらなる研究により、複雑なタスクや戦略的計画を実行する能力を持つAIエージェントの開発が目指されており、最終的には人間とのAIの相互作用を向上させ、AIが日常生活で貴重な資産となることが期待されています。
