ChatGPT、Google Bard、そしてスマートフォンで実行できるローカルチャットボットであるMLC LLMなど、大規模言語モデルを使ったテキストチャットは数多く存在します。AIの次のフロンティアは、LLMのパワーをゲーム内のNPC（ノンプレイヤーキャラクター）に応用することです。これにより、決まり切ったやり取りではなく、より自由な会話が可能になります。
Computex 2023の基調講演で、NVIDIAのCEOであるジェンスン・フアン氏は、自然言語による会話、音声から表情への変換、テキスト読み上げ／テキスト読み上げ機能を用いてゲームキャラクターに命を吹き込むAIモデルファウンドリーサービス「ACE for Games」を発表しました。フアン氏は、ラーメン店を経営するジンというNPCが、音声で質問するプレイヤーと対話するゲームデモを披露しました。プレイヤーはNPCのバックストーリーに沿ったリアルな回答を返しました。
デモでは、プレイヤー（カイ）がジンのラーメン店に入り、ジンに（声で）調子はどうかと尋ね、この地域の犯罪率が高いことについて会話を交わします。カイは何か手伝うことはないかと尋ねると、ジンは「もし何か手伝いたいなら、強大な犯罪王である青木公文が街で様々な混乱を引き起こしているという噂を聞きました。彼がこの暴力の根源かもしれません」と答えます。カイは青木の場所を尋ね、ジンはそれを教え、ユーザーは冒険へと旅立ちます。
「AIは環境のレンダリングと合成に貢献するだけでなく、キャラクターのアニメーション化にも貢献するでしょう」とフアン氏は述べた。「AIはビデオゲームの未来において非常に重要な役割を果たすでしょう。」
Nvidia ACE for Gamesは、既存の3つの異なるコンポーネントへの高速アクセスを提供します。1つ目はNvidia NeMoです。LLMのトレーニングとデプロイのためのAIフレームワークで、不適切または「安全でない」AIの会話を防ぐように設計されたNeMo Guardrailsが含まれています。これにより、NPCがユーザーからの不適切で話題から外れたプロンプトに応答することが防止されると考えられます。Guardrailsにはセキュリティ機能も備わっており、ユーザーやプロンプトインジェクターを狙う者がボットを「脱獄」して悪質な行為を行わせるのを防ぎます。
Nvidia Rivaは、同社の音声テキスト変換／テキスト読み上げソリューションです。ACE for gamesのワークフローでは、ゲーマーがマイクを使って質問すると、Rivaがそれをテキストに変換し、LLMに送ります。LLMはテキストによる応答を生成し、Rivaがそれを音声に変換してユーザーに聞かせます。もちろん、ゲームでは応答がテキストで表示されることも期待されます。Nvidia Rivaの音声テキスト変換およびテキスト読み上げ機能は、同社のWebサイトで実際にお試しいただけます。
Nvidia Omniverse Audio2Faceは、ACE for gamesのワークフローにおける最後のステップを提供します。これにより、キャラクターのセリフに合わせた表情付けが可能になります。同社は現在この製品をベータ版で提供しており、こちらからお試しいただけます。
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「Kairos」と呼ばれるこのデモは、ゲーム内AIスタートアップ企業Convaiによって開発されました。同社は、新興企業とベンチャーキャピタルを繋ぐNVIDIAのInceptionプログラムに参加しています。同社のウェブサイトでは、ゲーム開発者が複雑な背景を持つリアルなNPCを作成できるツールセットを提供しています。
同社は、ツールの仕組みと機能について分かりやすく解説した動画を公開しています。動画では、プレイヤーがNPCに話しかけ、ゲーム内の実際のオブジェクトや他のキャラクターを使って何かを依頼する様子を見ることができます。
例えば、動画では、プレイヤーがNPCにテーブルの上に置かれた銃を渡すように頼み、NPCがそれに従います。動画の別の場面では、プレイヤーが兵士のNPCに特定の場所にある標的を撃つように指示します。Convai氏のツールがどのようにしてこれらすべてを可能にしているかも確認できます。
NPCがゲーム内で何が起こっているかを認識できるように、状況に関する情報を追加することは非常に重要です。最近、MinecraftのAIプラグインを使ってゲーム内のNPCと会話できる機能をテストしましたが、NPCは状況を全く認識していませんでした。例えば、羊を殺した後でも会話を続けることができました（羊は自分が死んだことに気づいていませんでした）。
Avram Piltchは特別プロジェクト担当の編集長です。仕事で最新ガジェットをいじったり、展示会でVRヘルメットを装着したりしていない時は、スマートフォンのルート化、PCの分解、プラグインのコーディングなどに取り組んでいます。技術的な知識とテストへの情熱を活かし、Avramはノートパソコンのバッテリーテストをはじめ、数多くの実環境ベンチマークを開発しました。
