Google DeepMindが自然言語での指示に基づき、様々な3Dゲーム環境内でタスクを遂行するAIエージェント「SIMA（Scalable Instructable Multiworld Agent）」を発表しました！
この記事では、SIMAの開発背景、技術的な詳細についてわかりやすく解説していきます。
AIとゲームの未来に興味のある方は、ぜひ最後までお読みください！
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SIMAの紹介
Google DeepMindによるプロジェクト「SIMA（Scalable Instructable Multiworld Agent）」は、複数の3Dゲーム環境で自然言語の指示に基づいて行動できるAIエージェントの開発を目指しています。
SIMAの最大の特徴は、視覚情報と自然言語の指示を理解し、キーボードやマウスを使った具体的なアクションに変換できる能力です。これによって、AIが人間と同じようにゲームを「理解」し「体験」することが可能になります。
現状、一般公開の日程は不明ですが、将来的にSIMAは、ゲームプレイだけにとどまらず様々な3D環境や現実世界のタスクにAIを応用できる可能性を秘めています。
開発の背景と技術
Google DeepMindは、過去に「DQN」や「AlphaGo」のような特定のゲームに特化したAIの開発に成功していますが、SIMAはより幅広い応用を目指し、自然言語を介した指示に基づいて様々なゲームで行動できるAIエージェントの開発に挑んでいます。
SIMAの技術的な核は、エキスパートプレイヤーから収集した大量のゲームプレイデータを基にした模倣学習です。このプロセスでは、人間の行動をAIが「見て学ぶ」ことで、複雑なタスクを遂行する方法を習得します。さらに、SIMAは既存の事前学習済みモデルを活用しつつ、自らが開発したTransformerベースのアーキテクチャを組み合わせることで、言語理解と視覚情報の処理能力を高めています。
その他にも、プロジェクトの一環として、DeepMindは多様な3D環境を用意し、学習させています。これには「Teardown」「Valheim」といった商用ゲームのほか、特定のスキルを評価するために設計された研究用環境も含まれています。このように、さまざまな条件下での学習と評価をすることで、汎用性の高いAIの開発を目指しています。
SIMAの能力と実装例
このセクションでは、SIMAの現状の能力と実装例を紹介します。
現在、SIMAは約600の基本的なスキルを習得しており、「左折する」「はしごを登る」「メニューを開いてマップを使用する」といった、10秒以内に完了できる単純なタスクはできるようになっています。しかし、まだ複雑なタスク(必要なリソースを見つけてステージを設営する)などはできないのが現状です。そのため、DeepMindはさらに能力を拡張することを目標にしています。
実装例としては、SIMAがトレーニングされたゲームの一つ「No Man’s Sky」での活用が挙げられます。このゲームでは、プレイヤーは未知の惑星を探索し、生存のための資源を収集する必要があります。SIMAはこのゲーム内で、与えられた自然言語の指示に従い、効率的に資源を探索し収集する方法を学び、適用することができるようになっており、ゲーム環境内での複雑なインタラクションとタスクの実行を通じて、自然言語理解と視覚情報の処理を組み合わせた行動選択の能力を磨いています。
このように今後さらに能力が向上することによって、SIMAの技術がゲームだけでなく、現実世界のさまざまなシナリオにも応用されることが期待されています。
まとめ
いかがだったでしょうか？
現在は、こちらがAIに対して指示を出してタスクを実行していますが、今後はAI自らがゴールを考え、実行する「AIエージェント」が一つ鍵になってくると思います。
日々、AIの進化は早いですが、引き続き動向を追っていきましょう！
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