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» 2019年12月06日 07時00分 公開

格ゲーの駆け引きはAIにもできる? 憧れのプロ選手、AI化の可能性も (3/4)

[西川善司,ITmedia]

AIプレイヤーは駆け引きできるのか?

 冒頭でも触れたように、格闘ゲームは相手の行動を先読みしたりする駆け引きの要素があります。例えば、ジャンプ攻撃をすると見せかけて相手にガードさせ、実際は着地後に攻撃せずに相手を投げる――これは「すかし」と呼ばれるテクニックで、いわばフェイント攻撃です。

 他にも、ガード中の相手に近づいて投げ技をにおわせながら、さっと後退して相手の反撃を誘発する「シミー」(Shimmy:振動の意)などもあります。

 こうしたフェイント動作に対して、今述べてきたようなAIは、どういう反応を見せるのでしょうか。「学習レベルが浅いAI」や、「相手の行動を時系列ごとに場合分けして学習できていないAI」は、こうしたフェイントに引っ掛かる可能性が高いでしょう。「攻撃をされそうならガードする」といった状況判断が優先されるからです。

 これらの弱点を克服したAIなら、フェイントも見抜けるようになるかもしれません。サムスピのゴーストは、まだまだこのレベルには達していないようです。

バンナムが披露した「ゼビウス」をプレイするAIロボ

 最近では、ゲームをプレイするAIロボットが家電とIoT機器の見本市「CEATEC 2019」で展示されました。バンダイナムコグループのブースにいたのは、縦スクロールシューティングゲームの名作「ゼビウス」をプレイするAIロボ「Q56」(キューゴロー)です。

ゼビウスをプレイするAIロボ「Q56」(キューゴロー)

 Q56のプレイヤーAIは、米Google傘下のDeepMindが開発したゲームAIのように、「教師なし学習型AI」「強化学習型AI」として開発されています。実際の頭脳は、この白い展示台の下に隠されたデスクトップPCです。Q56が実際にコントローラを操作しているように見えますが、実はコントローラ自体が動いています。実際に展示中のゲーム画面が推論エンジンに入力され、リアルタイムにレバー・ボタン操作を出力しているのです。

 例えるなら、赤子状態のAIがゼビウスをプレイし、「良い行動」をする度にご褒美を与えられ、より良い動きを学習していく――といった所でしょうか。学習に当たっては、「実際のゲーム画面の15fps単位の画像」(一部処理しやすいように画像を低解像度化・鮮鋭化)を入力情報とし、「ゲーム画面に反応したレバー・ボタン操作」を出力情報としています。

 開発初期の報酬条件は「以前よりも高得点を獲得する」にしていましたが、結果が振るわなかったそうです。そこで「より長い時間生存する」という条件に改めたところ、プレイが急激に洗練されたのだとか。ただ、あまりにうますぎても展示として面白みがないため、CEATECには、時々ミスをしてしまう学習レベルの低いAIをあえて展示したそうです。

 Q56は、ゼビウスのゲームルールを全く理解していません。自分が放ったビーム対空砲(ザッパー)、対地ミサイル弾(プラスター)と敵弾の区別も付いていないというのが興味深いところです。

ちなみに自機が死ぬと、こちらに顔を向けて困った顔をする

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