AIがゲームを理解し作れる時代に。NVIDIA、「パックマン」のAI学習と再現の研究成果発表

　NVIDIAは、AIを用いてアーケードゲーム「パックマン」を学習し、ニューラルネットワークを利用した「パックマン」の再現に成功した。研究成果のデモをNVIDIA AI Playgroundにて2020年後半にリリースする予定だ。

　研究を行なったのは、トロントのNVIDIA AI Research Lab。NVIDIA独自開発の敵対的生成ネットワークを用いたAIモデル「NVIDIA GameGAN」に「パックマン」を学習させた。ゲームエンジンではなくニューラルネットワークを用いた「GameGAN版パックマン」の再現に成功したという。研究論文は6月に「Conference on Computer Vision and Pattern Recognition」にて発表される予定。

　ゲーマーなら誰しも頭の中でゲームのプレイをシミュレーションしたり、熱中しているゲームの内容を夢に見るという経験があるだろう。平たく言うとこの研究は、AIもそれを行なえるようになったということだ。さらに、AIの頭の中はアウトプットすることが可能なので、我々人類が遊べる形にもなる。

　AIモデルの学習には、AI開発システム「NVIDIA DGX」を使用。BANDAI NAMCO Researchから提供されたデータをもとに、ゲームをプレイするAIエージェントの操作記録と対になった「パックマン」の映像記録（合計数百万フレーム）によりニューラルネットワークを訓練した。

　「パックマン」には、ドットを食べることを目的としながら、壁を貫通して動けないことや、画面端からは反対側の画面端に移動できること、ゴーストにぶつかってはいけないなどのルールが存在する。AIがこれらの要素を学習し、迷路やドット、パワーペレットといった静的要素の生成はもちろん、パックマンやゴーストの動きもニューラルネットワーク上で再現している。

　プロジェクトのスタートは約8か月前。「GameGAN」による「パックマン」の学習と「GameGAN版パックマン」の生成は数日で完了する。ゲーム開発者が「GameGAN」を活用すれば、ルール設計やレベルデザインなどの効率を大幅に引き上げられることが期待される。

　「GameGAN」の研究では、操作記録と対応する映像記録があれば、AIはゲームを理解できるということがわかった。応用すれば、将来的には経路や環境の認識が必須である倉庫ロボットや配達ロボット、車両の自動運転におけるAIの学習にも応用できる可能性があるという。