OpenAIは、人工知能（AI）の民主化と分散化を目指して設立されました。この非営利団体は、AIをより人間らしくするための継続的な研究の一環として、誰でも高度なAIエージェントを作成できるプラットフォーム「Universe」をリリースすることで、その目標に一歩近づきました。Alphabet傘下のDeepMindも、研究者が現実世界に近い環境でAIエージェントを訓練できるよう、独自のオープンソース3D仮想ラボをリリースしました。
OpenAIユニバース
Universeは、人間がキーボードとコンピュータを使って画面を見ながら行うようなあらゆるタスクを、AIエージェントが実行することを可能にします。このプラットフォームには、Flashゲーム、ブラウザタスク、Grand Theft Auto Vのようなゲームなど、1,000以上の環境が用意されており、この目的を達成します。OpenAIの最終的な目標は、このプラットフォームを利用する多くのエージェントの経験を活用し、利用可能なあらゆる環境で新しいスキルを学習するAIエージェントを開発することです。
Universeプラットフォームは、ゲームを重点的に扱う分野です。AI研究者や、協力を希望する方は、AIエージェントに自分がプレイするゲームを学習させることができます。近い将来、AIエージェントはこれらのゲームをプレイできるようになるだけでなく、事前にプログラムされたアルゴリズムに基づいて行動するのではなく、画面上で何が起こっているかを視覚化することで学習する人間のようなボットも登場するでしょう。
現在、Universeには1,000以上のFlashゲーム、Atari 2600ゲーム、そしてAIエージェントがウェブサイトのユーザーインターフェースとインタラクトする環境が含まれています。OpenAIは、このリストを拡張し、EA、Valveなどのパートナーによるゲーム、HTML5ゲーム、Unityゲーム、オンライン教育ゲーム、そしておそらく他の種類の環境も含めることを目指しています。
ディープマインドラボ
DeepMindのAIは数多くのゲームで訓練されていますが、同社はAIエージェントが訓練できる3D環境を構築するための独自の仮想ラボも構築しています。この環境は、AIエージェントの一人称視点で表示され、エージェントの体は「浮遊する球体」です。エージェントはこれらの3D環境内を視覚的に観察し、移動することができます。また、果物を集めたり、迷路を進んだり、危険な通路を通ったり、レーザータグをしたり、手続き的に生成された環境を学習・記憶したりすることも可能です。
DeepMindは、同社のバーチャルラボはナビゲーション、記憶、3Dビジョン、運動制御、計画、戦略、そして時間に重点を置いていると述べた。完全自律型エージェントは、与えられた環境でどのようなタスクを実行するかを自ら学習する必要がある。
同社によると、DeepMind Labは高度にカスタマイズ可能で、研究者はAIトレーニング用の独自のレベルを構築できます。ゲームプレイロジック、アイテムの取得、カスタム観察、レベルのリスタート、報酬スキーム、ゲーム内メッセージなど、様々な要素をレベルに組み込むことができます。すべてのコード、マップ、レベルスクリプトは、DeepMindのGithubページで公開されます。
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同社は、これらのタスクの多くはまだ表面的な部分しか解明できていないと述べており、ナビゲーション、記憶、探索といった分野での研究を通して、まだ多くの発見が残されているとしている。しかし、DeepMind Labを利用する他の研究者たちが、汎用人工知能の実現プロセスを加速させてくれることを期待している。
DeepMindチームは、一人称視点の3D環境では汎用人工知能（AI）の訓練が根本的に容易だと考えています。チームは、人間がパックマンのような環境に生まれていたら、汎用知能はそれほど発達していなかっただろうと考えています。同じ論理に従えば、汎用AIエージェントを3D世界で訓練すれば、より容易に作成できるはずです。
ルシアン・アルマスは、Tom's Hardware USの寄稿ライターです。ソフトウェア関連のニュースやプライバシーとセキュリティに関する問題を取り上げています。
