Google DeepMind、人間のようにゲームをプレイするAI「SIMA 2」を発表

スコア獲得から世界の理解へ

Google DeepMindは、ビデオゲームにおける15年間のAI研究の成果を発表しました。2015年のAtari 2600ゲームでの初期のブレイクスルーから進化し、チームは現在SIMA（Scalable Instructable Multiworld Agent）に注力しています。新世代のSIMA 2は、ゲームの内部ルールを使用してハイスコアを最適化することはもうありません。代わりに、エージェントは人間のプレイヤーとまったく同じように環境を理解することを学習します。つまり、画面出力を読み取り、テキストの指示に基づいてキーボードとマウスを制御するのです。

カスタム統合の終わり

ゲームスタジオにとって、これはAIの統合方法における根本的な変化を意味します。SIMA 2は、ゲームのソースコードの変更や、カスタムAPIエンドポイントの構築を必要としません。Geminiモデルを搭載したこのシステムは、No Man's SkyやValheimなどの複雑な3D環境でタスクを完了できる汎用プレイヤーとして機能します。DeepMindは現在、Fenris CreationsおよびEVE Universeと提携して、新しいゲームプレイ体験のプロトタイプを作成しています。

汎用プレイヤーの限界

このアプローチには明確な代償が伴います。画面の読み取りとキーボードのシミュレーションによりカスタム統合の必要性はなくなりますが、大きな計算遅延が生じます。エージェントは現在のところ、対戦型マルチプレイヤー設定でのペースの速い予測不可能なイベントにリアルタイムで反応するよりも、明確な指示を伴う戦略的なタスクに適しています。

実環境での導入が鍵となる

Googleは、ゲーム業界が単なる他分野のテスト環境ではなく、それ自体が本番環境であることを示しています。SIMA 2の真のテストは、古いゲームをどれだけうまくプレイできるかではなく、開発者がこのようなエージェントを中心に特別に設計されたまったく新しいゲームメカニクスを構築し始めるかどうかにかかっています。

Lilithの判定

Googleは、No Man's Skyのより優れたプレイヤーを必要としているわけではありません。自社のソースコードに触れることなく統合できるエージェントを、開発者に売り込む必要があるのです。