AIモデルがゲーム開発者にリアルなアニメーションを生成させる可能性

エレクトロニック・アーツの研究チームは最近、強化学習モデルを含むさまざまな人工知能アルゴリズムを使用して、ビデオゲームの作成のさまざまな側面を自動化することを試みました。研究者たちは、AIモデルが開発者やアニメーション作成者が繰り返し行うタスク、たとえばキャラクターの動きをコーディングする時間を節約できることを希望しています。

ビデオゲームの設計、特に大規模なAAAゲームの設計は、数千時間の労力を必要とします。ビデオゲーム機、コンピューター、モバイルデバイスがより強力になるにつれて、ビデオゲーム自体もより複雑になります。ゲーム開発者は、たとえばプロシージャル生成アルゴリズムを使用して景色や環境を生成することで、より多くのゲームコンテンツをより少ない労力で生産する方法を探しています。同様に、人工知能アルゴリズムを使用してビデオゲームのレベルを生成したり、ゲームのテストを自動化したり、キャラクターの動きをアニメーション化したりすることができます。

ビデオゲームのキャラクターのアニメーションは、モーションキャプチャーシステムを使用して、リアルなアニメーションを実現することがよくあります。このシステムは、実際の俳優の動きを追跡して、よりリアルなアニメーションを生成します。しかし、このアプローチには限界があります。アニメーションを駆動するコードを書く必要があり、またアニメーション作成者はキャプチャされた動きのみに限定されます。

Wiredによると、EAの研究者たちはこのプロセスを自動化し、時間と金銭を節約することを目指しました。研究チームは、強化学習アルゴリズムを使用して、人間のモデルをリアルな動きで動かすことができることを実証しました。モーション・バリアショナル・オートエンコーダー（Motion VAEs）を使用して、モーションキャプチャーデータから関連する動きのパターンを特定しました。オートエンコーダーが動きのパターンを抽出した後、強化学習システムをデータでトレーニングし、特定の目標（たとえば、サッカーのボールを追って走る）に基づいてリアルなアニメーションを生成することを目指しました。研究チームが使用したプランニングと制御アルゴリズムは、望ましい動きを生成することができ、元のモーションキャプチャーデータにない動きも生成することができました。つまり、研究者たちは、対象が歩く方法を学習した後、走るように見せることができるということです。

ニューヨーク大学の教授であり、AIツール会社Modl.aiの共同創設者であるジュリアン・トゲリウスは、Wiredに対して、この技術は将来非常に役立つ可能性があり、ゲームコンテンツの作成方法を変える可能性があると述べました。

「プロシージャル・アニメーションは大きなことになります。ゲームコンテンツの作成に多大な労力を自動化するからです」と、トゲリウスはWiredに述べました。

UBCの教授であり、強化学習プロジェクトに携わったミヒエル・ファン・デ・パンは、研究チームがこの概念をさらに進めて、同じプロセスで非人間のアバターをアニメーション化することを目指していると述べました。ファン・デ・パンは、Wiredに対して、新しいアニメーションを作成するプロセスが非常に難しいものになる可能性があると述べましたが、技術が魅力的で魅力的なアニメーションを生成できるようになることを信じていると述べました。

ビデオゲーム開発におけるAIの他の応用例としては、基本的なゲームの生成があります。たとえば、トロント大学の研究者たちは、ジェネレーティブ・アドバーサリアル・ネットワークを設計し、コードにアクセスせずにゲーム「パックマン」を再現することができました。アルバータ大学の研究者たちは、AIモデルを使用して、スーパーマリオブラザーズやメガマンなどのゲームのルールに基づいてビデオゲームのレベルを生成するツールを作成しました。