DeepMind社の人工知能が、リアルタイム型戦略ゲームスタークラフト2に挑戦し、トッププレイヤーを打ち負かした。

科学誌ネイチャーに掲載された論文では、さらなる学習によりランキング上位獲得の可能性が示されている。囲碁やチェスよりも複雑なルール下でも人工知能が人間を上回ったことで「汎用AI」実現に一歩近づいたと言える。

人工知能アルファ・スターのさらなる学習により99.8%のユーザーを上回る

Googleに買収されたDeepMind社は、囲碁・将棋・チェスで人間のチャンピオンに勝利した人工知能「AlphaZero（アルファゼロ）」で話題を呼んでいたが、2019年1月にはアルファ・スターと呼ばれる人工知能プログラムを発表し、ゲームへの参入を果たした。リアルタイム戦略ゲームとして有名なスタークラフト2において、人間のトッププレイヤーと対戦し、勝利を収めている。

科学誌ネイチャーに掲載された論文では、アルファ・スターのさらなる改善が議論されており、より多くのデータを使って学習させれば、99.8%のユーザーよりも強くなり、上位200名にだけ与えられるグランドマスターの称号が獲得できる見込みだ。

意思決定に必要な情報が十分に提供されない「不完全情報ゲーム」での勝利が、実用化への道筋を示す

囲碁や将棋に比べ、スタークラフト2は相手側の戦力が把握できないという特徴がある。「不完全情報ゲーム」と呼ばれる環境では、最適な戦略がひとつに決まらないのだ。このような複雑な問題に対し、リアルタイムで意思決定を下せるようになった点が、人工知能研究の観点ではアルファ・スターの進歩と言える。

DeepMindは、特定のアプリケーションだけではなく、汎用的な用途で人工知能を活用させることを目標にしている。アルファ・スターのように不完全な情報からリアルタイムで最適な戦略を導けるAIは、自動運転を始めとする実用化を意識したものと考えられる。既に、DeepMindは医療用途へ人工知能プログラムを適用しており、さらなる進歩が期待されている。

AlphaStar: Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning