FacebookのAIが花火ゲームに挑戦する

Facebook AI Research (FAIR) は新しいAIを開発したが、花火に対して非常に印象的な結果を生み出した。 この新しい開発は、FacebookのAIにとって大きな前進である。

花火は、ソリティアに似たカードゲームである。 この技術を使用するために使用されるほとんどのゲームは、チェスや囲碁のように、AIを人間と直接対戦させるが、花火は、プレイヤーが共同で目標を達成することを要求する。

Facebookは、ボットをゲームで協力させ、以前使用されていたAIシステムを上回るまでにした。 最新のベストAIシステムは、ゲームで25中23.92のスコアを達成したが、新しいシステムは25中24.61のスコアを達成した。

2月に、Google、DeepMind、カーネギーメロン大学、オックスフォード大学の研究者は、花火のベンチマークを提案し、追加のAIを作成し、それを「AI研究の新たなフロンティア」と呼んだ。

研究者は、新しい開発に興奮している。 ボットを助けるために使用された同じAIは、仮想アシスタントが人間とどのように交流するかを改善するために使用できる可能性がある。

Facebook AIの研究者であるノアム・ブラウンは、新しいAIシステムについて話した。

「本当に興奮するのは、この改善が深層強化学習で観察されている改善と真正に直交することである。 これをどの戦略にも追加して、より強力にすることができる」と、ブラウンはVentureBeatへのインタビューで話した。 「私たちや他の研究者が予想していた結果をはるかに上回っている。 実際、検索から得られる利点は、過去に使用されたすべての深層強化学習アルゴリズムが得た利点よりも強い」

FacebookのAIの新しい開発は、研究者が最も複雑なゲームに挑戦するソフトウェアを作成し続ける時期に来ている。 2016年に、GoogleのDeepMindのAIシステムは、中国のボードゲームである囲碁で最高の人間プレイヤーを破った。

花火は、チームワークと戦略を中心に構築されているため、AIをテストするための最高のゲームと見なされている。 この環境で使用されるAIは、改善され、より洗練されることができる。

アダム・ラーラーは、Facebookの研究者であり、論文の貢献者である。

「私たちが協力ゲームに移行する理由の1つは、競争ゲームでは、もうゲームが残っていないと思っているからだ」と彼は話した。

花火は、2〜5人のプレイヤーで構成されるチームがランダムにカードを与えられる。 カードは異なる色と数字を持ち、チームはそれらをテーブルに、色別に並べ、正しい数字の順序で置く。

プレイヤーは自分のカードを見ることができないが、チームメイトは見ることができる。 プレイヤーは他のプレイヤーにヒントを与えることが許可される。 例えば、チームメイトは色に関するヒントを与えることができ、他のプレイヤーはカードをプレイしたり捨てたりする。

ゲームのより複雑な側面の1つは、プレイヤーがヒントを理解し、それが何を意味するかを理解する必要があることである。 ゲームのこの部分は、ボットが持っている情報から理解するのが難しい。

ボットは、Facebookが使用したテクニックと強化学習により戦略を構築することができた。 Facebookは、このテクノロジーがロボティクス、自動運転車、その他のシステムなどの他のアプリケーションで使用できる可能性があると考えている。

「これは、人間にとって非常に自然なことである。 他人の立場に立って、他人が何をしているのか、考えているのか、わからないことがあるかを理解する。 しかし、これはAIが歴史的に本当に苦労してきたことである」と彼は話した。 「霊長類が心の理論を持っているか、人間の赤ちゃんが心の理論を発達させる年齢についての長い議論があり、AIでこのような行動を見て、本当に興奮している。 これは、AIを人間と交流するために現実の世界に展開したい場合、非常に重要である」