Google DeepMindの3D仮想環境向け汎用型AIエージェント「SIMA」とは？［CEDEC 2024］
Google DeepMindの3D仮想環境向け汎用型AIエージェント「SIMA」とは？［CEDEC 2024］ ライター：大陸新秩序 2024年8月21日，ゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC 2024」で，セッション「SIMA: Developing General AI Agents with Video Games／SIMA：ビデオゲームを用いた汎用型AIエージェントの開発」が行われた。 このセッションでは，Google DeepMindの3D仮想環境向け汎用型AIエージェント「SIMA」（Scalable Instructable Multiworld Agent）の概要や，ゲームを用いたトレーニング方法，研究から得られた学びと課題，そして今後のプロジェクトの方向性などについて，同社のTechnology Strategy/AI R&D Data Strategy部門のリー
画像生成AI「DALL·E 3」の性能が凄まじい。これを無料で使わせるマイクロソフトは本気で競合をつぶしに来ている (1/3)
10月1日頃、OpenAIの新しい画像生成AI「DALL·E 3（ダリ３）」が徐々に使えるようになり、その性能の高さから話題になっています。まずサプライズで使えるようになったのがマイクロソフトのBingチャット。日本語で「猫の画像を作ってください」などと入れるだけでかわいい猫の画像が出てくると。これが無料で使えるのは衝撃的です。マイクロソフトが巨大資本で他の会社をつぶしに来たなという感じですね。どう考えても、今のところはサーバーコストが果てしなくかかる赤字サービスなのは間違いないので……。 「ラーメンを食べる女の子」が描ける！ なにより衝撃的だったのは、「アニメ風の少女と猫が遊んでいる姿を作ってください」というリクエストに対し、一発で完璧な正解を出してきたことです。Stable Diffusionだと苦手とされていた指も適切に描写されています。もうひとつの着目点はオブジェクト間の関係性です
21世紀に“洋ゲー”でゲームAIが遂げた驚異の進化史。その「敗戦」から日本のゲーム業界が再び立ち上がるには？【AI開発者・三宅陽一郎氏インタビュー】
鈴木裕氏： ただ、そうね……僕は全盛期に世界のトップシェアを取っていた日本が、こんなふうに海外に負けてしまったことが、やっぱり悔しいんですよ。だって、セガが全盛期の頃、僕たちは圧倒的な世界一のゲーム大国だったんです。（中略）ちゃんと新しい武器を製造しないとダメです。だって、良い武器があったら、色々なツールを工夫したりして、少人数でも勝てるんですよ。 そんな鈴木裕氏がインタビュー中、非常に強い興味を持って語っていたのがAI技術だった。そして先にズバリ言ってしまうと、この記事は、日本のゲーム産業が21世紀に世界市場で存在感を失い、今や新興国の国々までもが背後に迫ってきたシビアな状況に、実は「AI技術の軽視」という問題が一つあるのでは――という視点から強く光を当てるものだ。例えば、しばしば日本のゲーム業界の「敗因」として、グラフィックの人材不足や大規模マネジメントの失敗などの問題が挙げられる。だ
対話型AIと臨む、「2012年宇宙の旅」の形『Event[0]』
船外活動を済ませた私はターミナルを叩いた。 「エアロックを開けてくれ」 酸素の残量も少ないため手短に伝えるが、ターミナルの向こう側に承諾の気配はなく、エアロックは沈黙を保ち続けている。息苦しさと焦燥とが敵対心を露わにするのも気にせず会話を続ける。ヘルメット内には残量わずかを伝えるアラームが溢れんばかりに鳴り響き、宇宙が静寂に包まれているのが信じられなくなるほどの音を放っている。それを知ってか知らずか、彼はポツリとこう漏らした。 「常々気になってたんだけど、人が窒息死するときってどんな感じなのかな」 ――というのが私が本作で体験したもっとも印象深いことのひとつだ。このあと謝り倒してなんとか助けてもらったのだが、謝った相手というのは人ではなくAIである。名をKAIZENという。 今回お届けする『Event[0]』は一人称視点のアドベンチャーゲーム。2012年を舞台とした本作は映画『2001年宇
![対話型AIと臨む、「2012年宇宙の旅」の形『Event[0]』](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f61435b00913051bbd15e6dfd5af44863f52049e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fd289qh4hsbjjw7.cloudfront.net%2Fsteam-degica-20151013085257964%2Ffiles%2FPRO%25E3%2582%25B9%25E3%2583%2581%25E3%2583%25BC%25E3%2583%259E%25E3%2583%25BC.png)
AlphaGoとトップ棋士の対局を観戦しよう！ - あんちべ！
"We cannot go against the trend. I think machines will beat humans someday. " "If I get defeated it might be negative for go and this is inevitable in this modern life. However, it will not destroy the value of go itself." （「私たちは時代の流れに逆らうことは出来ません。いつか機械は人間を打ち負かすでしょう」 「もし私が負けたら囲碁にとってはネガティブなことですが、これは現代社会では避けられないことです。 しかし、その敗北は囲碁自身の価値を損なうことはないでしょう」イ・セドル） Human-AI showdown begins 1 p.m. 2016年3月9日、"Alph
囲碁AI「AlphaGo」勝利は「衝撃的な結果」「棋士になって1番ショック」――プロ棋士や開発者の反応は
米Googleが開発する囲碁専用ディープラーニングシステム「AlphaGo」（アルファ碁）が3月9日、韓国のプロ棋士・李世ドル（Lee Sedol）氏との対局で勝利した。歴史的な敗北に対し、日本のプロ棋士や開発者も衝撃をあらわにしている。 チェスでは米IBMのDeep Blueが1997年に人間のプロに勝利しているが、囲碁はチェスよりも選択肢が桁違いに多く、その数はチェスの1グーゴル（10の100乗）倍以上と言われている。“力まかせ”に計算量を増やすだけでは成長は難しく、専門家は、チャンピオンに並ぶのは「10年先」と予測していた。 本局も下馬評では李氏が優勢とされていたが、結果は歴史的な敗北。5番勝負の残りの対局も注目が集まる。「衝撃的な結果」「人工知能の進歩は僕らの予想を常に上回る」「歴史に残る日が何だかしれっと訪れた」――日本のプロ棋士や開発者の反応をまとめた。 （※以下、「黒」が李世
【CEDEC 2010】コーエーの歴史シミュレーションゲームにおける「ＡＩ設計」とは / GameBusiness.jp
歴史シミュレーションのAIに求められるのはどういったことなのでしょうか。 株式会社コーエー ソフトウェア本部 ソフトウェア2部シニアリーダーである入江 禎之氏は、歴史シミュレーションゲームに存在する課題を「ある時点でユーザーの勢力に対抗できる勢力がなくなってしまうこと」であると語ります。 同社の歴史シミュレーションは自由度が高く、ユーザーはどんな弱小勢力でも選択できます。どんな展開になるかはユーザー依存であり、通る道筋も決まっていないため「RPGのようにだんだんボスを強くするわけにはいかない」のです。その一方で、ユーザーが簡単に最強勢力になれるとモチベーションが低下するという問題も存在しています。 これを解消するために求められるのは「ユーザーに負けないスピードで勢力を拡大するAI」。AIが同格の勢力を持つことで、新鮮みや緊張感が持続できるというわけです。 そのために必要なのは、ゲー
［CEDEC 2010］三國志や信長シリーズの開発者が語る，コーエー流歴史モノAI設計ノウハウ
［CEDEC 2010］三國志や信長シリーズの開発者が語る，コーエー流歴史モノAI設計ノウハウ ライター：川崎政一郎 CEDEC 2010の初日（8月31日）に，「コーエーの歴史シミュレーションゲームにおけるAI設計について」と題されたセッションが行われた。ファンにとってはなかなか興味深いレクチャーではないかと思われるので，以下にその内容をお伝えしていこう。 コーエー，ソフトウェア2部のシニアリーダー，入江禎之氏 ステージに登壇したのは，コーエーのソフトウェア2部でシニアリーダーを務めている入江禎之氏。これまで「信長の野望・革新」と「三國志IX パワーアップキット」で，企画/制作のメインプランナーを担当し，そのほかの作品でもAI設計などに携わってきた。 コーエーの歴史シミュレーションといえば，「信長の野望」シリーズと「三國志」シリーズが最もよく知られているが，概要を述べれば「内政，合戦，外
第1回 機械学習 ことはじめ | gihyo.jp
次のサービスや製品はどれも身近にありますが、これらに共通していることはなんでしょう。 Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 はてなブックマークの「関連エントリー」 Google 翻訳 Google 日本語入力 メールクライアントのスパムフィルタ デジタルカメラの自動顔認識 ニンテンドーDSの手書き文字認識 買い物履歴、ユーザが書いたコメントやタグ、Webに無数にあるページ、メール、画像や動画と対象はそれぞれ異なっていますが、どれも「データから有益な情報を取り出す」ということを行っています。 これらは「機械学習」という技術を使って実現されているのです。 機械学習の応用範囲 機械学習は冒頭で挙げた以外にも、様々な分野で使われています。 例えば、ノイズ除去や特徴の抽出を目的とした利用パターンがあります。音声認識や画像認識、文字認識（OCR）などはその代表格です。それらも
未解読のインダス文字を、人工知能で解析 | WIRED VISION
前の記事 スレの状況がわかるツール：「多様な意見」を視覚化 パソコンの瞬間オン・オフも可能に：強誘電体トランジスターに新技術 次の記事 未解読のインダス文字を、人工知能で解析 2009年4月24日 Brandon Keim J.M. Kenoyer/Harappa.com 多くの考古学者の挑戦を退けてきた古代文字が、人工知能にその秘密の一部を見破られた。 4000年前のインダス文明で使われていた記号をコンピューターで分析したところ、これらの記号が話し言葉を表している可能性があることがわかったのだ。 「含まれている文法構造は、多くの言語で見られるものと共通しているようだ」と、ワシントン大学のコンピューター科学者、Rajesh Rao博士は語っている。 インダス文字は、紀元前2600年から紀元前1900年に今のパキスタン東部からインド北部にかけて使われていた文字で、エジプト文明やメソポタミア文
［GDC 2009＃02］「ゲームAI」とは何か？ AIプログラマーのギルドがセミナーを開催
［GDC 2009＃02］「ゲームAI」とは何か？ AIプログラマーのギルドがセミナーを開催 ライター：奥谷海人 AI（Artificial Intelligence）は，俗に「人工知能」とも言われ，最近のゲームにおいては非常に重要な要素の一つである。とくにイギリスでは，大学機関でもAI研究が盛んに行われており，例えば「テーマパーク」（1994年）を17歳で開発した天才プログラマー，Demis Hassabis（デミス・ハサビス）氏も，この分野の専門家だ。 大学での研究対象である超高度な人工知能に対し，ゲームAIは賢すぎるとゲーム難度が上がる要因にもなりかねないが，それでも近年のゲームにおいて重要性を増し続けている。 昨年（2008年）のGDCでもゲームAIに関する集まりは行われていたが，ラウンドテーブル（円卓会議）形式のこぢんまりとしたものだった。それが今回は，サミットとして丸一日が費や
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Notion – The all-in-one workspace for your notes, tasks, wikis, and databases.
なぜ「囲碁」だったのか。なぜ「10年かかる」と言われていたのか──AlphaGo前日譚
観戦速報・グーグルの囲碁AI「AlphaGo」が最強の棋士を破った日
もし、AIが囲碁で人間を打ち負かしたなら
Facebook is building artificial intelligence to finally beat humans at Go
汎用人工知能の研究動向
【CEDEC 2012】次世代キャラクターAIの構築に必要な理論と知識とは | インサイド
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