NVIDIAのAI、パックマンをパクる。ゲームエンジンなしでゲーム再現
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注目のコメント
「GameGANに関する詳しい論文は、6月に開催されるConference on Computer Vision and Pattern Recognitionで発表される予定。」
さらっと書いてありますが、当該分野では誰もが目指すトップ国際会議。Google Scholarのh-indexランキングでもNature, Science,...と続いたあとなんと10位にCVPRが。
ランキングの高い出版物
https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=ja
今年はオンライン開催されますので現地に行かなくても参加できます。もうearly bird registrationは過ぎてしまいましたけども。
http://cvpr2020.thecvf.com/ニューラルネットワーク(いわゆるディープラーニング)の1種でGANという近年流行っている(でも実用化はまだ先)な技術です。
ざっくり言うと、見たものを真似して、それと同じジャンルのオリジナルの何かを作る技術です。
例えば、人物の画像を大量に学習して、全く新しい人物の画像をつくるとかが有名です。
馬をシマウマにしたり、白黒マンガに色つけたりと、画像の説明文作ったりと、色々自動生成出来て面白いのですが出来上がりの精度がイマイチでやっぱり何か違和感が残る仕上がりになってしまうということで実用化がちょっと難しい技術のひとつです。GameGANなるゲームの自動生成AIが開発されたとの事。
パックマンのゲーム自体はルールがシンプルだが、5万通りものパターンをAIに学習させ、そのルールに則ってゲームを自動生成出来る事になった。このAIを用いれば最初からこの知識が学習された状態で追加構築していけるので、自動運転なり様々な仕組みに応用し、自動生成や自動行動の技術進化に貢献しそう。
以下が初めて生み出した仕組みとの事。
"ゲームをプレイする「識別機」と、ゲーム環境を生成する「ジェネレータ」という2つの競合する敵対的生成ネットワーク(Generative adversarial Network:GAN)を構築させ、ニューラルネットワークとしてはじめてゲームエンジンを模することに成功した。"