LLMでマリオをプレイ「Large Language Mario」を作って試してみました
LLMのチャット以外の可能性 ChatGPTなどで話題のLLM（Large Language Model）、用途としてはチャットボットとしての使われ方が多いですが、チャット以外にも使える可能性を秘めています。 具体的には、生成AIでロボット制御をする「RT-1」や、マインクラフトをプレイする「Voyager」などがあります。これらの詳細の解説は以下記事参照ください。 今回は、夏休みの自由研究（と呼べるほど高尚なものではないですが）として、手軽に分かりやすい例として、LLMでマリオをプレイできるか試してみることにしました。 LLMでマリオをプレイ マリオに関しては、以前に深層強化学習で全ステージクリアにチャレンジしたことがあります。 複数人の有志の協力があり、ループを多用する8-4を除いたステージを全てクリアすることができました。ただ、ステージごとにシミュレータで半日以上かけて学習させる必要
三宅陽一郎さん×新清士さんがゲームづくりを語る。生成AIで「変わること」「変わらないこと」 | 経済産業省 METI Journal ONLINE
人工知能（AI）は、私たちの生活の中に急速に普及している。特に、インターネット上で収集、学習したデータを基に文章や画像、音楽を作る生成AIの登場は、社会に大きなインパクトを与えた。 日本のコンテンツ産業の大きな柱であるゲーム業界は、高度化するAIとどう向き合っているのか。株式会社スクウェア・エニックスの三宅陽一郎さんとAI Frog Interactive代表取締役CEOの新清士さんが、ゲームづくりの今とこれからについて、生成AIの活用の在り方を軸に話を聞いた。 （インタビュアー：経済産業省商務・サービスグループ文化創造産業課） ゲームへの応用、「真正面から活用、まだまだ」。一方で学生の関心高まる ――生成AIの利活用に関する可能性や課題をお伺いしながら、経済産業省として「コンテンツ制作のための生成AI利活用ガイドブック」を公表しましたので、その意義や今後取り組むべきことなどお話しいただけ
研究者たちが描く「ゲーム×AIの未来像」〜書籍刊行記念・スクウェア・エニックスAI部座談会 セクションリーダー編（1）
※2024年4月の組織変更により、旧AI部を含む部門名・職種等に変更がありました。本記事および書籍「スクウェア・エニックスのAI」では、執筆時点の表記を用いております。 関連記事 ・AI部から生まれる、新しいゲームの可能性〜書籍刊行記念・スクウェア・エニックスAI部座談会 若手メンバー編（1）／若手メンバー編（2） Information 詳細・ご購入はこちらから メタAIで「ゲームの面白さ」を追求し続ける 三宅陽一郎氏（以下、三宅）：今回は、各分野の柱とも呼べるみなさんに、ゲームAIでこれからのゲーム体験がどう変わっていくのか、その未来像を聞いていきたいと思います。まずは、里井さんが研究を進める「メタAI」の可能性を伺いましょうか。 三宅陽一郎／Youichiro Miyake スクウェア・エニックス AI部 ジェネラルマネージャー 2022年よりAI部ジェネラル・マネージャー。2011
【ACADEMY】AIとクラウドでゲーム開発を容易にする4つの方法（できないことについても）
開発者をサポートするために（代わりにはならない），これらのテクノロジーができることについてXboxに話を聞いた 画像クレジット：XboxのゲームAI担当ゼネラルマネージャーのHaiyan Zhang氏と，Xbox Game Creatorサービス担当プロダクトリーダーのBrady Woods氏 ゲームの作り方や遊び方を変えると期待されている技術に，クラウドと人工知能（AI）がある。 クラウドは以前から存在するものだ。ゲーム機から広大なサーバーファームに処理を移すことで，開発者がより野心的なプロジェクトを作れるよう支援する，Improbableのような企業が設立されている。Microsoftも過去にこの実験を行っており，「タイタンフォール」のAIコンパニオンの一部は，2014年に同社のAzureサーバーで処理されていた。 一方，AIは最近，その能力に対する野心的な主張のおかげで，より多くの見
Claudeでテトリスが作れるとは驚いた！｜Masayuki Abe
ふとテトリスをやってみたいなと思いましたので、Claudeでテトリスを作ってみました。 テトリス1回のプロンプトではうまく行かずに、何回か実施してみて動くようになりました。 最初のプロンプトコードが提示されましたが、実行してみるとエラーメッセージが出てくるので、そのエラーメッセージをそのままClaudeに貼り付けてみました。 エラーメッセージをそのままClaudeに貼り付け 修正されたコードを実行し、エラーが出たらそのままClaudeに貼り付けてを繰り返して、次のコードでテトリスが動くようになりました。 import pygame import random # 色の定義 colors = [ (0, 0, 0), (120, 37, 179), (100, 179, 179), (80, 34, 22), (80, 134, 22), (180, 34, 22), (180, 34, 1
LLMを用いたガチャ指向ゲーム開発 - ABAの日誌
自分の気に入るゲームが生成されるまでひたすらLLMを回す。これを仮にガチャ指向ゲーム開発と呼ぼう。 Claude 3.5 Sonnet のような高性能なLLMの登場で、LLMに簡単なゲームのアイデア作成からその実装までをさせることが可能になってきた。LLMから出てくるゲームの多くは、凡庸だったり、バランスが悪かったり、正しく実装できていなかったりする。でも、繰り返しLLMにゲームを生成させることで、面白い挙動をする、ゲーム一歩手前のコードを、稀に得ることができる。これを得るまでの行為がゲームガチャだ。 例えば、 上記のプロンプトに「fragile pillars」というテーマを与えると、以下のゲームを提案してくる。 Pillar Paraglider: Control a paraglider flying through a course of fragile pillars. The
「コンテンツ制作のための生成AI利活用ガイドブック」を公表しました （METI/経済産業省）
経済産業省では、進化・発展を続けている生成ＡＩのコンテンツ制作への利活用の可能性に着目し、コンテンツ制作に携わる産業界のみなさまに向けて、利活用の方向性をお示しするガイドブックを作成・公表しました。 趣旨・概要 経済産業省では、進化・発展を続けている生成AIのコンテンツ産業における活用可能性に着目し、利活用の促進に向けて、特にゲーム・アニメ・広告の各産業における利活用ケースを調査し整理するとともに、政府関係省庁の各種ガイドライン等を前提として、コンテンツ制作において生成AIを利活用する際の法的留意点及び対応策を検討してまいりました。このたび、それらの調査・検討等の成果として、コンテンツ制作に携わる産業界のみなさまに向けて、知的財産権等の権利・利益の保護に十分に配慮した、コンテンツ制作における生成AIの適切な利活用の方向性をお示しするものとして、「コンテンツ制作のための生成AI利活用ガイドブ
ゲーム開発者にとっての生成AIの使いどころ(2024年6月版)｜nakashun
生成AIは発展目覚ましく日々タイムラインを賑わせていますが、実際のところ生成AIはゲーム開発者は使うと良いことあるの？という問いに対して2022年からこの領域に取り組んでいる会社としての私見をまとめます ※状況が日々変わってるので2024年6月現在の見解です。 要点まとめ忙しい人の為にまず最初に結論から言うと 最も効果的なのは企画領域 次点でPRやマーケティングに関するコンテンツ制作 と考えています。 一方、最も期待感が高いであろう実際のゲームにそのまま導入可能なアセット生成は現在総じてクオリティが安定しにくい点、作ったものの編集プロセスが今までと異なる点、などが理由で既存のその領域のプロは逆に面倒と感じることが多く、今現在は限定的な用途に限られる、という状態と考えています。 もちろん使い方を工夫すれば使えないことはなく、予算の都合やプロジェクトサイズ、自分の専門外の領域の補填などでは活用
深層学習を用いたオセロAIの作り方 | トイロジック技術開発ブログ
こんにちは、トイロジック3年目プログラマーのS.Hです。本記事では、プライベートで行った深層学習を用いたオセロAIの実装とAIをより強くするための調整方法について振り返りとともに解説をしたいと思います。 筆者も深層学習を用いた実装は今回が初めてで難しい実装は行っていませんので、深層学習について詳しくない方でも気軽に読んでいただければと思います。 開発環境 開発環境は以下の通りになります。 Unreal Engine 4.21.2 (UE) Python 3.6.2 UnrealEnginePython Unreal Engineのランタイム上でPythonの実行を可能にするプラグイン TensorFlow 2.6.0 機械学習ライブラリ CUDA 11.2 GPUで並列実行するためのプラットフォーム CUDA Deep Neural Network 8.1 (cuDNN) 深層学習を高速化
小さなゲーム作りでLLMができること、できないこと - ABAの日誌
前にChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）を使って小さなゲームを作るのはまだ難しいのでは、という記事を書いた。 ChatGPT を用いたゲーム考案の方法はいくつか考えられるが、ChatGPT に新しいゲームを考えさせ、それを実装させることは難しい。少なくとも現状の ChatGPT には、以下の課題があるように思える。 ChatGPT に、実装可能なアルゴリズムのレベルまで詳細化された、新しいゲームのアイデアを考えさせるのは難しい。 ChatGPT は、今までにない新しいアルゴリズムを、ソースコードとして実装することを不得意としている。 GPT-〇〇 になればこの辺の問題は解決される？ 分からない。 画像生成 AI の急激な改善を見ていると、半年後にはこの辺の問題は解決するのかもしれない。モデルの規模で乗り越えられる課題なのか、そもそもアプローチとして筋悪なのか、どちらかは現時点では
No.34 独自書体も生成 進むAI活用 | モーサテ 2024/03/13(水)05:45のニュース | TVでた蔵
2024年3月13日放送 6:46 - 6:56 テレビ東京 モーサテ 中国Tech AI大国を目指す中国は関連産業の市場規模を2030年までに10兆元（約200兆円）に拡大する目標を掲げている。AIの社会実装が着々と進む一方で軋轢も生まれている。その声を聞いた。 上海に本社を置くゲーム制作会社「盛趣遊戯」。スクウェア・エニックスとも提携し日本のオンラインゲームも配信する大手。会議で高く評価されたスケッチはAIが描いた。この会社では去年から生成AIを本格導入し専門部署も設立。例えば「にぎやかな唐の時代の街」というテーマを与えるとAIが細かい情景を補足した長文を生成。この文章をベースにテイストが異なる画像4案を生成、かかった時間は1分。さらにゲームの世界観に合わせた書体もAIで作成。約2万字をAIは2時間で作る。AIソフトは独自開発。この会社でAIが担う業務は全体の1割～2割。中国ではゲーム
ゲーム内の「村人のセリフ」をChatGPTで大量生成する方法（第2回）。データを大量に出力する | テクノエッジ TechnoEdge
ディアナは、ネビルの農村で商人サリクの妻として知られている30歳の女性です。彼女は村で最も魅力的な女性の一人として広く認知されており、その美貌は訪れる商人や旅行者にも評判です。しかし、彼女の美しさに目が行きがちですが、ディアナの本当の魅力はその知性と商才にあります。 ディアナは商人としての夫をサポートすることで、自身も経済的な洞察力と交渉スキルを磨いてきました。彼女は村の外での取引にも積極的に関わり、新しい取引のチャンスを見つけ出すことで家族の生計を支えています。そのため、彼女は村の経済活動において重要な役割を果たしています。 一方で、ディアナは時に自分の意見を強く主張する傾向があり、これが近隣の村人や他の商人との間で小さな摩擦を生むこともあります。彼女は自分のビジネスセンスに絶対の自信を持っており、他人の意見や提案を軽視しがちです。このため、一部の村人からは少し傲慢と見なされています。
Niantic、ARペットアプリ『Peridot』で生成AIを導入…バーチャルな生き物をより実際のペットの反応に近づけるアップデート、まず英語から | gamebiz
Nianticは、ARペットアプリ『Peridot(ペリドット)』で生成AIを導入する。これはキーパー(プレイヤー)がPeridotと会話をできるなど、新しい音声とテキストコマンドによって、バーチャルな生き物をより実際のペットの反応に近づけていく取り組みだ。まず英語から開始し、日本語でも会話ができるようにする予定。 このアップデートは、世界に1匹しかいない自分のPeridotがより現実のペットのようになっていく様子はこちらのビデオ(日本時間3月15日公開)で確認できる。音声やテキスト入力がLLM(Large Language Model: 大規模言語モデル)に送られ、LLMがドットにリアルな反応を起こせるようになる。 ・例えば、キーパーがPeridotに「お尻を振って」とお願いすると、Peridotがお尻を振って見せてくれるようになる ・Peridotに「機嫌はどう?」と聞くと食べ物の絵文
言葉で指示すると，指示どおりにゲームをプレイするAI「SIMA」。GoogleがAI研究の最新成果を明らかに
言葉で指示すると，指示どおりにゲームをプレイするAI「SIMA」。GoogleがAI研究の最新成果を明らかに ライター：米田 聡 米国時間2024年3月13日，Googleは，新しいAI「SIMA」（Scalable Instructable Multiworld Agent）を用いて，自然な言語による指示に従ってAIエージェントがゲームをプレイするという研究成果を発表した。 SIMAは，映像を見ながらキーボードとマウスを使い，「No Man's Sky」や「Valheim」「Goat Simulator 3」といった9種類のゲームをプレイしてみせたという。 Googleや，その傘下のAI研究開発企業であるDeepMind Technologiesは，これまでもゲームをプレイするAIを研究してきた。たとえば2020年には，古のゲーム機である「Atari 2600」でプレイできる57タイトル
Claude 3 OpusはGPT-4では難しい「オホーツクに消ゆ」ライクなアドベンチャーゲーム生成ができる - ABAの日誌
ChatGPTにGPTsが搭載されたころ、テーマを与えるとそれに沿ったアドベンチャーゲームが作れないかと試していた。特に「オホーツクに消ゆ」のような、コマンド選択式のミステリーアドベンチャーを色々と遊べたら楽しいかなと思っていた。 結果としてはうまくいかなかった。GPT-4が作成するストーリーは具体性に欠け、実在（しそうな）人物やローケーションなどに沿った展開を持たせることが難しかった。 最近Claude 3とよばれる、GPT-4を凌駕するといわれるLLMが現れた。なので今度はこれを使ってアドベンチャーゲーム生成を試してみた。使うモデルはProユーザーが使えるClaude 3 Opus。 例えば「上野駅」をテーマにして生成すると、以下のようなゲームができる。 上野駅4番ホーム。午前9時頃。 ホームの端で、男性の刺殺体が発見された。あなたは、現場に駆けつけた刑事の沢村。 目の前には血まみれの
LLM時代の強化学習 - どこから見てもメンダコ
強化学習におけるLLMの活用パターン調査 はじめに：実世界における強化学習の課題 LLM×強化学習 人間はゼロショット推論によりサンプル効率の良い学習ができる LLMによるゼロショット推論の例 さまざまなLLM活用パターン 1. 報酬モデルとしてのLLM LLMによる代理報酬モデル VLMによる外観ベース代理報酬モデル 外部知識にもとづく報酬モデル設計 2. 計画モデルとしてのLLM LLMによるセマンティック計画 LLMによる構造的な探索計画 3. 方策モデルとしてのLLM LLM as 確率方策 マルチモーダルLLM as 確率方策 参考：GPTアーキテクチャの転用 4. 世界モデルとしてのLLM Language Models Meet World Models (あとで書く) おわりに：VLM as 確率方策に期待 はじめに：実世界における強化学習の課題 レトロゲームで人間並みのパ
[Unity]ML-Agentsを使用して3色鬼ごっこゲームを作った話 - Qiita
//青エージェント public class AgentBlue : AgentBase { public override void CollectObservations(VectorSensor sensor){ sensor.AddObservation(transform.localPosition); sensor.AddObservation(transform.forward); sensor.AddObservation(otherAgents[0].transform.localPosition); sensor.AddObservation(otherAgents[0].transform.forward); sensor.AddObservation(otherAgents[1].transform.localPosition); sensor.AddObserva
![[Unity]ML-Agentsを使用して3色鬼ごっこゲームを作った話 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a3c45aca216c941e39ceaefff2367911f27e5b22/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCVW5pdHklNURNTC1BZ2VudHMlRTMlODIlOTIlRTQlQkQlQkYlRTclOTQlQTglRTMlODElOTclRTMlODElQTYzJUU4JTg5JUIyJUU5JUFDJUJDJUUzJTgxJTk0JUUzJTgxJUEzJUUzJTgxJTkzJUUzJTgyJUIyJUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJUEwJUUzJTgyJTkyJUU0JUJEJTlDJUUzJTgxJUEzJUUzJTgxJTlGJUU4JUE5JUIxJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz04YjEyNTIxNjFkZWM5MTQ3YmM0YTdhY2Y1N2MyMTI4Nw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwbWl5YV9nYW1lZGV2JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0xMmNkZTMwNmRiNzUwNjQ1MTBhMDQ5ZDZlZGQzMDMxNQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9b15729903e1bd919cc2a28e8ee80aa2)
【CEDEC2023】ゲーム業界の次の15年を見すえたハイブリッドアーキテクチャの紹介 | モリカトロンAIラボ
2023年8月23日から25日にかけて、コンピューターエンターテインメントに関する国内最大級のカンファレンスCEDEC2023が神奈川県・パシフィコ横浜においてオンラインセッションをふくめたハイブリッドで開催されました。8月24日には、立教大学大学院人工知能科学研究科所属の周 済涛氏と、同研究科に所属する三宅陽一郎特任教授が「アクションゲームにおけるディープニューラルネットワーク付きステートマシンを用いたキャラクターAI強化学習」と題するセッションを行いました。本稿では同セッションを要約することで、ゲーム業界の次の15年を担うかも知れない新たなAI技法を紹介します。 AI技術の2大潮流とゲーム業界の関係はじめに登壇者となった三宅氏は、今回のセッションを理解するための背景知識となるAI技術史について話す導入パートを行いました。1960年代に誕生したAIは3度のブームを経て現在に至るのですが、
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