マイクロソフトは機械学習でゲームをより良くしたいと考えている

マイクロソフトは、ディープラーニングを実装した機械学習がゲームをより良くする方法を提案する記事を公開しました。NPC AIの改良からゲーム開発期間の短縮まで、同社はゲームのあらゆる側面で機械学習を活用することを想定しています。

Windows Machine Learning (WinML)を発表して間もなく、 Microsoft は、Windows 10 向けのローカルでの推論を可能にする API セット (姉妹サイトAnandtechの記事をご覧ください) をゲーム分野にどのように活用できるかについて発表しました。このトピックの背景を説明するために、まず Microsoft の発表のソフトウェア面について詳しく説明しましょう。WinML は、マシン上で利用可能な最高のハードウェアを使用して推論処理を実行します。トレーニングと推論の違いについては以前にも詳しく説明しましたが、簡単に言えば、トレーニングは AI モデルを作成するプロセスであり、推論はそれを使用するプロセスです。

WinMLとDirectML

例えば、物体認識AIの推論部分は、既に認識している物体を認識できるようにする部分であり、学習部分は新しい物体を認識できるようにする部分です。推論をローカルで実行することで、PCはクラウドコンピューティングサービスに接続することなくAIを利用できるようになります。かつては、推論は計算負荷が大きすぎたため、クラウドコンピューティングファームで実行する必要がありましたが、新しいGPUや、専用のハードウェアを統合したSOCの登場により、ローカル推論が可能になりつつあります。

新旧両方のGPUが推論タスクの処理に非常に適しているため、MicrosoftはDirectMLを開発しました。これは、ほとんどのWindowsゲームで使用されているDirect3Dグラフィックスプラットフォームの拡張機能です。DirectMLは、GPUが理解できる計算命令を用いて推論タスクを実装し、現在WinMLタスクとしては最も高速な選択肢となっています。GPUを搭載していないマシンでは、WinMLは推論タスクをCPUに送ることもできます。しかし、GPUをさらに効率的に活用するため、MicrosoftはGPU設計者と協力し、推論命令を低レベルプログラミングインターフェースに直接実装しています。

ゲームプレイのための機械学習

当然のことながら、ゲーマーは GPU にとって最大の市場です (暗号通貨のマイニングを除けば)。つまり、ゲーム機はすでに DirectML を活用する準備が整っているということです。Microsoft もゲーム企業であるため、新しい AI がゲームを推進する方向性をすでに構想しています。最初に挙げられるアプリケーションは…そうです、AI です。ゲーム内で目に見えず耳に聞こえないもののほぼすべてが、ゲームの AI に関係しています。シングルプレイヤー ゲームには NPC が、マルチプレイヤー ゲームにはボットが、ほぼすべてのゲームには動的な環境が存在します。今日では、ニューラル ネットワーク ベースの AI の登場により、これらの古い、事前にプログラムされた動作モデルを AI と呼ぶことはなくなりましたが、それらは依然としてゲームの実際のゲームプレイ部分の基盤を形成しています。

マイクロソフトは、ニューラルネットワークベースのAIがこれらの旧来のAIに取って代わり、よりダイナミックなゲームプレイを実現できると考えています。例えば、プレイヤー個々のスキルに適応するゲーム、個人の好みに合わせてコンテンツを提供するオープンワールドゲーム、そしてもちろん、より賢いNPCやボットの開発などが挙げられます。ハードコアゲーマーを自称する私たちにとって、特に興味深いのは最後の点でしょう。マイクロソフトは、EAで行われている実験的な開発に関する興味深い動画を公開しました。

この動画では、同じゲームをプレイする実際のプレイヤーからの入力によってトレーニングされたAIプレイヤーが、マルチプレイヤーゲームで、典型的な行動ベースのAIを持つボットとどのように戦うかを示しています。AIプレイヤーへの入力は、レンダリングされたゲームのビュー、音声入力用に用意された短距離レーダー、そして自身の体力と弾薬に関する知識です。動画では、AIプレイヤーが弾薬切れ時に優先的に弾薬を探し、自身の命を守り、一般的に弱い敵NPCを圧倒する様子が示されています。NPC AIのこの新しいパラダイムは興味深いものです。トレーニングプロセスにどのようなプレイヤーを使用するかによって、将来のゲームでは初心者からメジャーリーグゲーミングレベルまで、様々なボットが登場する可能性があります。サーバーがプレイヤー数が少なく、実際のプレイヤーではなくボットで溢れている場合でも、気づかないかもしれません。

視覚品質を向上させる機械学習

Nvidia の AI ベースのアップサンプリング デモは、機械学習によってゲーム グラフィックスを向上する方法として Microsoft によって紹介されました。これは、ゲームを低解像度でレンダリングし、高解像度にアップサンプリングするという考え方です。このような手法は多くの現在のゲームで既に導入されていますが、Microsoft は高品質のアップサンプリングによってこの手法がより実現可能になると考えています。ただし、私たちは完全に納得しているわけではありません。まず、アップサンプリング デモは瞬時に実行されるとは言い難いためです。そして 2 つ目は、このデモの背後でどれだけの GPU 処理能力が使われているのかわからないためです。このような手法は、間違いなくビデオ コンテンツに使用した方がよいでしょう。たとえば、クラウド ゲーム プロバイダーからの 1080p ゲーム ストリームを 4K にアップサンプリングするのに使用できますが、それはそもそもゲームを実行するのに十分な性能の GPU を必要としない場合に限ります。

ゲーム開発のための機械学習

マイクロソフトは、機械学習によってゲーム制作プロセスが簡素化されると予測しています。動的に生成される環境にAIを活用するといった例は既にいくつか耳にしていますが、マイクロソフトはアニメーションにAIを活用する興味深い事例を挙げています。同社によると、『Quantum Break』の開発者は、顔の動きと音声を関連付けるように訓練されたAIを用いて、ゲームの顔アニメーションの80%を生成したとのことです。これは、こうした技術の自然な応用例と言えるでしょう。これにより、複数の言語にローカライズする必要があるゲームが、吹き替えられたセリフで顔アニメーションが同期しないといった問題を回避することができるため、どれほど優れたものになるか、容易に想像できます。

しかし、すべての業界で同じ議論がされるように、AIはゲーム開発の仕事に暗い未来を描く可能性がある。マイクロソフトは、AIが開発者を「困難な」タスクから解放し、「最高の作品を作ることに集中できるようにする」と嬉しそうに指摘している。しかし、マイクロソフトがゲーム開発者はアーティストであると強調すると、これはいくぶん矛盾することになる。アーティストが最も努力を注いだものでなければ、アーティストの最高の作品とは何だろうか？それがゲームの世界であれば、ゲームの世界は芸術である。それがアニメーションであれば、アニメーションは芸術である。最高のオープンワールドゲームのいくつかが素晴らしいのは、その絶対的なサイズではなく、そのサイズに比べて存在する手作りのディテールの量である。The Elder Scrolls V: SkyrimやThe Witcher 3のようなゲームは最大の世界を持っていないかもしれないが、 No Man's Skyに存在する準無限の宇宙よりは確かに探索のしやすさは高い。

巨額の予算、映画にインスパイアされたストーリーテリングとモーションキャプチャ、そしてグラフィックレンダリングの革命が、ゲーム体験を今日の形へと変貌させたのです。AIはゲーム体験を向上させる大きな可能性を秘めていますが、同時にパラダイムシフトをもたらし、ゲームというメディアを従来のものとは一線を画すものに変える可能性も秘めています。ターゲットを絞ったコンテンツは、あらゆるゲームを典型的なゲームと同じようなものにしてしまう可能性があり、より賢いNPCは、かつてインタラクティブだった体験を孤独なものへと変える可能性があります。