オーブの場所でキャンプをするのは堅実な戦略です。プレイヤーは勝つためにオーブを拾わなければなりません (パックマンのゴーストがマップの各コーナーの入り口近くにとどまっているだけだと想像してみてください)。 また、ゲームが面白くなくなります。 プレイヤーはエキサイティングな追跡を経験しなくなりました。 代わりに、AI は予測不可能な待ち伏せを発生させる可能性があります。 Trachel 氏と Peyrot 氏は、彼らの目標は「超人的なボットを作成することではありません。それは、初心者のプレーヤーにとって面白くも魅力的でもありません。代わりに、機械学習を、既に生産で使用されているゲーム AI ツールに組み込む方法を見つけることです」と述べています。
より優れた AI を切望するプレイヤーにとって、それは退屈に聞こえるかもしれません。 それでも、Trachel と Peyrot が示した機械学習技術は、完成したゲームでプレイヤーが直面する敵がそれを使用しない場合でも、難易度の調整に役立ちます。 ジュリアン・トゲリウス、共同創設者兼リサーチディレクター Modl.aiは、AI を使用してゲームをテストするのに 5 年近く費やしてきました。 Modl.ai はボットを使用して、グラフィックの不具合を探し、世界のジオメトリの欠陥を見つけ、勝利を不可能にする状況を嗅ぎつけます。
「どのような障害状態に興味があるかを教えてください。そして、基本的には実行されます。 ジョブを送信すると、探索したい範囲に応じて実行されます」と Togelius 氏は言います。 「そしてもちろん、これらをまとめてレポートを提供し、ここに問題があると思われる場所などを報告することもできます。」
Modl.ai のテスト ボットは、機械学習を使用して、テストされた各ゲームに適応しますが、現在の実装では、これらの適応が特定のタイトルごとに制限されています。 Togelius 氏によると、同社は、複数のゲームでボットの動作をトレーニングするディープ ラーニングを追加するプロトタイプを作成しているとのことです。 一度使用すると、Modl.ai のボットは実際のプレイヤーの行動をエミュレートすることを学習し、プレイヤーが見つけた問題をより効率的に発見するはずです。
真の機械学習のために、ゲーム エンジンには革命が必要
困難になると、機械学習は問題と解決策の両方になる可能性があります。 しかし、ゲームで機械学習を使用したい開発者が直面するハードルは、公平で楽しい課題を作成することだけではありません。 問題はさらに深く、実際、ゲームの構築方法を再考する必要があるかもしれません。
パフォーマンスは 1 つの障壁です。 機械学習は、価値のある結果を得るために大量のトレーニング データを必要とし、そのデータはゲームを数千回または数万回プレイすることによってのみ取得できます (ボットは負荷を軽減できますが、Trachel と Peyrot はデモの構築に使用した戦術です)。 また、トレーニング データが収集されると、結果として得られるモデルをリアルタイムで実行するには負担が大きくなる可能性があります。
「はい、パフォーマンスは明らかに問題です。特に、ゲーム クロックの刻みごとにフレームを処理する大規模な ML モデルでは顕著です」と Trachel と Peyrot は電子メールで述べています。 「私たちの場合、パフォーマンスの問題を回避するために、ゲームの正確な瞬間だけを推測する小さなニューラル ネットワークを使用しました。」 現代のプレイヤーが期待する巨大なオープンワールド環境にスケールアップすることは、まったく別の問題です.
Togelius 氏は、最新のゲーム エンジンの仕組みが問題を悪化させていると述べています。 機械学習は、「ゲーム エンジンはこのために構築されていないため、必然的に遅くなるでしょう。 ゲームでより興味深い最新の AI が見られない多くの理由の 1 つは、Unreal と Unity、およびそれらすべての同類が基本的にひどいものであり、非常に多くの点で反 AI であるためです。」
アニメーションは別の問題です。 最新のゲーム エンジンのほとんどは、アニメーションがフレームごとに厳密に定義されることを想定しています。 これは、アニメーターがゲーム キャラクターがどのように振る舞うかを確実に知っている場合にはうまく機能しますが、機械学習によって制御される AI は、アニメーターが予期しない方法で動作する可能性があります。 デザイナーはこれを回避できます アニメーションへの物理ベースのアプローチ、しかし、これはゲーム コンソールまたはコンピューターのハードウェアにさらに大きなパフォーマンスの負担をかけ、独自の開発上の課題を伴います。
要するに、開発者は自分たちで作った怪物に直面しています。 ゲーム エンジンは、ビヘイビア ツリーと所定のアクションを使用して、貧弱なハードウェアでも適切に動作する AI 制御の NPC の世界を作成するように構築されています。 しかし、機械学習が勢いを増すにつれて、これらの従来のソリューションを再考する必要があります。
「ゲーム デザインを知らない機械学習の研究者と話をすると、彼らは『新しいものを使って、よりリアルでプレイ方法に適応する NPC を手に入れてみませんか』と言うでしょう。などです」とTogeliusは言います。 「しかし、これを既存のゲームにそのままプラグインすることはできません。 ゲームとは何かを再考する必要があります。」