フェイスブックのAIが花火ゲームに挑戦

Facebook (META ) AI Research (FAIR) は新しいAIを開発しました。このAIは花火ゲームで非常に印象的な結果を出しました。フェイスブックのAIの新しい開発は、大きな前進です。

花火は、ソリティアに似たカードゲームです。ほとんどのゲームでは、AIを人間と直接対戦させますが、花火ではプレイヤーが共同で目標を達成する必要があります。

フェイスブックは、ゲームでボットを共同で動作させることで、以前使用されていたAIシステムを上回る成果を出しました。最新のベストAIシステムは、ゲームで25中23.92点を達成しましたが、新しいAIは25中24.61点を達成しました。

2月に、Google (GOOGL ) 、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、花火ベンチマークを提案しました。彼らは、ゲームをプレイできる追加のAIを作成し、「AI研究の新しいフロンティア」と呼びました。

研究者は、新しい開発に興奮しています。ボットを助けるために使用された同じAIは、他の分野でも使用できる可能性があります。例えば、仮想アシスタントが人間と交流する方法を改善することができます。

ノアム・ブラウンは、フェイスブックのAI研究者です。

「このAIシステムの興奮する点は、観察されている改善が、深層強化学習で観察されている改善と本当に直交していることです。どの戦略にも追加できます。また、非常に強力になります」とブラウンは、VentureBeatへのインタビューで述べました。「結果は、我々や他の研究者が予想していたものをはるかに超えています。実際、検索から得られる利点は、過去に使用された深層強化学習アルゴリズムが得た利点よりも強いです」

フェイスブックの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ました。2016年に、GoogleのDeepMindのAIシステムは、中国のボードゲーム「囲碁」で人間のベストプレイヤーに勝利しました。

花火は、チームワークと戦略を必要とするため、AIをテストするためのベストゲームと見なされています。この環境で使用すると、AIは改善され、より洗練されます。

アダム・ラーラーは、フェイスブックの研究者であり、論文の貢献者です。

「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です」とラーラーは述べました。

花火は、2〜5人のプレイヤーがチームを組み、ランダムにカードを配られます。カードには異なる色と数字が付いています。チームは、カードをテーブルに置き、色と数字の順序で並べます。

プレイヤーは自分のカードを見ることができませんが、チームメイトは見ることができます。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ています。例えば、チームメイトは色についての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ことができます。

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、ヒントが何を意味するかを判断する必要があることです。この部分は、ボットが情報を理解するのが難しい部分です。

ボットは、フェイスブック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ました。フェイスブックは、このテクノロジーがロボティクス、自動運転車、他のシステムなどの他の分野でも使用できる可能性があると考えています。

「これは、人間にとって非常に自然なことです。他人の立場に立って、他人が何を考えているか、 何をしているかを理解すること。ただし、AIは歴史的にこの点で苦労しています」とラーラーは述べました。「霊長類が心の理論を持っているか、人間の赤ちゃんがどのくらいの年齢で心の理論を発達させるかについて、長い間議論されてきました。AIでこのような行動を見ているのは、本当に興奮することです。人間が期待するこのような行動をAIに実装することが、AIを現実の世界で人間と交流させる上で非常に重要になるでしょう」