あなたは人工知能があなたのゲームのパートナーになれると思いますか？Google DeepMindが達成したことを発見してください！

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Google DeepMindは、あなたと一緒にビデオゲームをプレイできるだけでなく、あなたの口頭による指示を理解し応答する人工知能を作り出すことに成功しましたか？

こちらは、DeepMindのゲームAI分野における最新の進展と、その中で最も魅力的なプロジェクトの紹介です：人間のようにさまざまな3Dゲームを学習できるAIモデル。

人間のように複数のゲームをプレイ

従来、ゲームに特化したAIモデルは特定の1つのゲームに限定され、常に勝つことを目的としていました。しかし、DeepMindは異なるアプローチを選びました：複数の3DゲームをプレイするAIモデルを訓練し、その過程で口頭の指示を理解し行動できるように教えるのです。

DeepMindのSIMA（マルチワールド指示可能助言および拡張可能エージェント）は、Google DeepMindの研究者によって開発された人工知能です。

これは、まるで人間のようにさまざまな3Dゲームを学習できるように設計されたAIモデルであり、口頭の指示を理解し行動できる能力も備えています。

一つのゲームに特化したAIモデルとは異なり、SIMAは複数のゲームで訓練されており、そのスキルを一般化してこれまでプレイしたことのないゲームでも操作できるようになっています。目標は、より自然で協力的なバーチャルゲームの仲間を作り、プレイヤーと直感的に交流できるようにすることです。

SIMAは、多くの時間にわたって人間がさまざまなゲームをプレイする映像を用いて訓練されています。内部のコードや特定のゲームルールにはアクセスできません。このデータをもとに、行動や物体、インタラクションを視覚的表現と関連付けて学習し、人間のプレイヤーと似た行動を理解し再現できるようになっています。

DeepMindの長期的な目標は、さまざまなタスクや状況に適応できる、より汎用的で柔軟なAIを開発することです。SIMAはこの方向性において重要な一歩を示し、ゲームやその他の応用分野におけるAIの新たな展望を切り開いています。

ゲームコードにアクセスせずに学習

DeepMindのAI、SIMA（マルチワールド指示可能助言および拡張可能エージェント）は、ゲームの内部コードやルールにアクセスせずに訓練されました。代わりに、多くの時間にわたる人間のプレイ映像を提供し、行動、物体、インタラクションを視覚的表現と結びつけて学習させました。

スキルの普遍性

大きな疑問は、あるゲームのセットで訓練されたAIが、以前に見たことのない他のゲームをプレイできるのかということでした。結果は、いくつかの制限はあるものの、「できる」と示しました。複数のゲームで訓練されたAIエージェントは、それまで未経験のゲームでもより良いパフォーマンスを見せましたが、一部のゲームには独特の仕組みがあり、課題となることもあります。