人間の最高のプレイヤーを打ち負かしたソニー グランツーリスモ AI とレース

数時間以内に、ソニーはすべてのグランツーリスモ プレイヤーが、世界のカー レース ビデオ ゲームの最高のプレイヤーを打ち負かした AI の対戦相手である GT Sophy に挑戦できるようにします。

ソニーが GT Sophy Race Together モードと呼んでいるテスト期間は、由緒ある PlayStation ゲームの最新バージョンであるグランツーリスモ 7 への無料アップデートで、月曜日の午後 10 時 (東部標準時火曜日午前 1 時) に始まります。 3 月末まで、GT7 の数​​十のコースのうちの 4 つで、GT Sophy AI のカルテットと競争できます。

要するに、ソニーはコンピューターの対戦相手をレベルアップさせようとしており、これは人間のプレイヤーにはるかに優れた、より挑戦的なゲームを提供するはずです. ピーター・ワーマン、Sony AI Americaのディレクター、GT Sophyプロジェクトのリーダー。 4 つのトラックはさまざまな難易度に対応しており、同じ車に乗った GT Sophy と 1 対 1 で対戦してトップ チャレンジに挑むことができます。

「これにより、よりリアルなドライビング レース体験ができるようになることを願っています。そうすれば、競技者はスキル レベルが上がるにつれて、より人間らしく感じられるようになるでしょう」と Wurman 氏は述べています。 標準的な GT7 コンピューターの対戦相手は、中級レベルのスキルでトップに立つが、GT Sophy は、プレイヤーがオンライン プレイの「ワイルド ウェスト」に入る必要なく、優れた人間の対戦相手を見つける必要がない、と彼は述べた。

たった 1 か月のテストですが、ゲームの世界では大したことではありません。 ソニーは最終的に、グランツーリスモだけでなく他のビデオゲームにも AI 対戦相手を追加したいと考えています。 AI スキルがカーレース ビデオ ゲームで機能するのと同じ理由で、実際の生活でもテクノロジに遭遇する可能性があります。

「これは、これらのテクノロジーのいくつかが人間に力を与えるのにどのように役立つかを示す例です。 ラレイナ・イー、コンサルティング会社のシニアパートナー マッキンゼー. したがって、おそらくフォークリフトのオペレーターや農家はボットから学ぶでしょう。 「これらのテクノロジーは、特に特定のスキルと専門知識が必要な場合に、トレーニングを加速するのに役立ちます」と彼女は言いました。

OpenAI の ChatGPT は新しいレベルの理解と創造性を示し、Microsoft はチャットボット技術を Bing 検索エンジンに組み込み、Google は独自の競合相手である Bard を作り上げています。 それらは大規模言語モデルと呼ばれる技術を採用している.これは、恥ずかしい失言と印象的な有用性を生み出している.しかし、ソニーのAIは強化学習と呼ばれる別のアプローチを使用している.

ChatGPTとは異なるAI技術

強化学習は、今日のほとんどの AI 技術と同様に、人間の脳に着想を得たニューラル ネットワークと呼ばれる基盤を使用します。 トレーニング フェーズでは、ニューラル ネットワークにパターンを認識するように「教え」ます。次に、推論フェーズでは、そのネットワークを使用して、車がコーナーを曲がる速度などの決定を行います。

ソニーは、24 時間稼働している 20 台の PlayStation で AI を互いに戦わせることで、GT Sophy をトレーニングしたと Wurman 氏は述べています。 ボットは、人間のプレイヤーと同じように、加速、ブレーキ、ステアリングを制御できました。 人間のレーサーが持つハンドヘルド コントローラーやステアリング ホイール アクセサリを使用する代わりに、ボットは、GT7 ゲームに 1 秒間に 10 回制御データを供給するコンピューター インターフェイスを使用しました。

ワーマン氏によると、強化学習は、1 周を完走する、相手を追い抜くなど、正しいことを行ったボットに報酬を与えます。 罰は、壁にぶつかったり、他の車と衝突したりするなどの他の行動を思いとどまらせます。

この強化学習技術により、Google の子会社である DeepMind は 57 の Atari の古典的なビデオ ゲームすべてに勝利し、その後、より挑戦的な StarCraft II リアルタイム戦略ゲームで人間を打ち負かしました。

学問だけでなく

囲碁で人間を打ち負かす AI を構築し、一連の分子がどのようにさまざまなタンパク質に折り畳まれるかを予測するという有名な困難な計算問題に取り組んだ DeepMind の研究者は、印象的な学術研究を生み出しました。 しかし、GT Sophy テクノロジーは、 科学雑誌 Nature の表紙 2022 年ですが、リビング ルームのゲーム コンソールに表示されます。

ソニーにとって強化学習とは、GT Sophy がゲームの物理学の機微を学習できることを意味します。たとえば、別の車を追いかけたり、先頭に立ったりするときに空気力学がどのように変化するかなどです。 マイケル・スプランガー、Sony AI の最高執行責任者であり、いくつかの本の著者 学術論文.

「AI のブレークスルーとして興味深いのは、その上に複雑な層があるからです。他のドライバーと関わる必要があり、追い越すことを学ばなければなりません」と彼は言いました。 「車の後ろにいると、最高速度は上がりますが、ブレーキングに時間がかかります。」

しかし、さらに高いレベルがあります。レースの不文律です。 「それは非常に大まかに定義されたものですが、エチケットを守らないと罰せられます」とスパンガーは言いました. GT Sophy が現実世界で進化した規範に違反し、単に GT Sophy との対戦を避けた場合、人間のプレイヤーはイライラするでしょう。

1 日のトレーニングの後、GT Sophy ボットは人間のプレイヤーの 95% より優れていました。 さらに 10 日または 12 日間のトレーニングを行うことで、ボットは最高の人間の GT7 プレーヤーを打ち負かすことができました。

GT Sophy はこのラウンドで数週間しか続きませんが、AI の対戦相手がいずれ戻ってくることを期待してください。

「これにより、何十万人ものプレイヤーに体験してもらい、フィードバックを得て、次回に向けて修正する方法を見つける機会が得られます」と Wurman 氏は述べています。 「もちろん、これをゲームに永久にリリースすることに関心があります。」

GTソフィとの人類戦観戦

私に見せるために、ワーマン– コンピュータサイエンス研究者 スプリンガーのように博士号を持っている人。 — Thrustmaster ステアリング ホイールとペダル カー コントローラーの後ろに座り、感度を上げるために靴を脱ぎ、GT7 に火をつけました。 彼は白い Acura Integra を運転し、3 台​​の異なる色の GT Sophy 車に続く 4 位でスタートし、バックミラーで最高のボットである Sophy Violette を注意深く見ていました。

すべての車には同じ Sophy AI ドライバーが搭載されていますが、ソニーはそれらをさまざまな能力を持つ車に搭載して、さまざまな挑戦者を提供していると Spranger 氏は述べています。 同社は、人間との競争で見られるように、さまざまな運転パーソナリティを検討していますが、その計画について詳しく説明するつもりはありません.

ワーマンは、より小さなソフィーの車を追い越しました。 しかし案の定、ソフィー・ヴィオレットが彼を追い抜いた。 しかし、私が見ていると、Wurman は再びパスし、初めて Sophy Violette を打ち負かしました。 彼の勝利の歓喜の表情は、長年の人間のライバルを打ち負かしたときと同じくらいリアルでした。

編集者注: CNET は、AI エンジンを使用して、編集者によって編集および事実確認された個人金融の説明者を作成しています。 詳細については、 この郵便受け.