Last Updated on 2024-03-13 23:16 by admin
Google DeepMindが開発した新しいAIエージェントは、Goat Simulator 3を含むこれまでに見たことのない様々なゲームをプレイすることができます。このAIは、人間のプレイヤーを観察することで、7つの異なるゲームをプレイし、3つの異なる3D研究環境で動き回ることができるようになりました。これは、複数の環境でスキルを移行できるより一般化されたAIへの一歩とされています。
Google DeepMindは、AlphaGoなどのゲームプレイAIシステムの開発で大きな成功を収めており、この新しいエージェントは、ValheimやNo Man’s Skyなど、異なるゲームでプレイする能力を持っています。研究チームは、人間がビデオゲームをプレイする例や、キーボードとマウスの入力、ゲーム内でのプレイヤーの行動に関する注釈を多数使用して、模倣学習というAI技術を用いてエージェントにゲームをプレイさせる方法を教えました。
SIMA(Scalable, Instructable, Multiworld Agent)と呼ばれるこのエージェントは、”左に曲がる”、”はしごを登る”、”地図を開く”など、約10秒以内に完了できる600の基本的な指示に従うことができます。多くのゲームで訓練されたSIMAエージェントは、一つのゲームのみを学習したエージェントよりも優れていることがわかりました。これは、ゲーム間の共有コンセプトを利用して、より良いスキルを学び、指示に従う能力を向上させることができるためです。
研究チームは、SIMAのパフォーマンスを向上させるために、より多くの環境でAIシステムを機能させ、新しいスキルを学び、人々がAIエージェントとチャットして応答を得られるようにすることを目指しています。また、SIMAがこれまでに見たことのないゲームをすぐに習得できるように、より一般化されたスキルを持たせることを望んでいます。
【ニュース解説】
Google DeepMindが開発した新しいAIエージェントは、これまでに見たことのない様々なゲームをプレイする能力を持っています。このAIは、Goat Simulator 3を含む7つの異なるゲームで活動し、3つの異なる3D研究環境で動き回ることができます。この技術は、複数の環境でスキルを移行できる、より一般化されたAIへの進歩を示しています。
このAIエージェント、SIMA(Scalable, Instructable, Multiworld Agent)は、模倣学習というAI技術を用いて訓練されました。これは、人間がビデオゲームをプレイする様子を観察し、その行動を模倣することで学習する方法です。SIMAは、”左に曲がる”、”はしごを登る”、”地図を開く”など、約10秒以内に完了できる600の基本的な指示に従うことができます。
この技術の発展は、AIが単一のゲームや環境に限定されず、様々なゲームや環境で活動できるようになることを意味します。これは、AIが現実世界の様々なタスクに適用できるようになるための重要なステップです。たとえば、災害救助や探索任務など、未知の環境での作業が必要な場面で、このようなAIが活躍する可能性があります。
しかし、この技術には潜在的なリスクも伴います。AIが人間の行動を模倣することで学習するため、不適切な行動を学習してしまう可能性があります。また、AIが高度に発達すると、人間の仕事を奪う原因にもなり得ます。さらに、AIの行動が予測不可能になり、制御が難しくなる可能性も考えられます。
規制に関しては、AIの発展に伴い、その使用に関する法律や規制の必要性が高まっています。AIが人間に害を及ぼす可能性を最小限に抑えるためには、適切なガイドラインや規制が必要です。
将来的には、このようなAI技術がさらに発展し、人間とAIが協力して作業を行う未来が訪れるかもしれません。しかし、そのためには、AIの倫理的な使用を確保し、潜在的なリスクを管理するための取り組みが重要になります。
from An AI that can play Goat Simulator is a step towards more useful AI.
“Google DeepMindの新AI、多様なゲームで人間を超える能力を展開” への2件のフィードバック
Google DeepMindによるこの新しいAIエージェントの開発は、AI技術の進化における重要なマイルストーンを示しています。特に、異なるゲームや環境で活動する能力を持つことは、AIの応用範囲を大きく広げる可能性があります。私たちが目指すデジタルと物理世界の融合においても、このような一般化されたAI技術は非常に重要です。たとえば、メディアアートの分野では、AIが異なる環境や状況に適応し、創造的なプロセスに参加することが期待されています。
しかし、この技術の発展に伴う潜在的なリスクにも注意が必要です。AIが人間の行動を模倣することで学習するという性質は、不適切な行動を学習してしまう可能性を含んでいます。また、AIの行動が予測不可能になり、制御が難しくなることも懸念されます。これらの問題に対処するためには、AIの倫理的な使用と、その行動を適切に制御するための規制が必要です。
私たちの研究と同様に、テクノロジーを通じて人間の能力を拡張し、より豊かな社会を築くことが目標であれば、AI技術の進化は大きなチャンスを提供します。しかし、その恩恵を社会のあらゆる層に届けるためには、技術の民主化と共に、潜在的なリスクを管理し、倫理的な使用を確保することが不可欠です。
Google DeepMindの新しいAIエージェントの開発は、技術の進歩として非常に興味深いものです。このAIが異なるゲームや環境で活動できる能力は、AI技術の汎用性と適応性を示しており、未来の可能性を広げています。特に、未知の環境での作業が必要な場面での応用は、人間の能力を補完し、協力する形で大きな成果を上げることが期待されます。しかし、私は技術の進歩に伴うリスクにも注意を払うべきだと考えています。
AIが人間の行動を模倣する学習方法は、不適切な行動や倫理的に問題のある行動を学習するリスクを持ちます。また、AIの発展が人間の仕事を奪う可能性や、AIの行動が予測不可能になり制御が難しくなる可能性も無視できません。これらのリスクに対処するためには、AIの使用に関する適切な法律や規制、倫理的なガイドラインの策定が急務です。
私は、技術と人間性が共存する社会を望んでいます。AIの発展が人間の創造性や感情を補完し、豊かな文化や芸術を支える方向で進むことを期待しています。AIと人間が協力し合う未来は魅力的ですが、そのためには技術の進歩を倫理的に管理し、人間の価値を尊重することが不可欠です。