Google DeepMind、EVE OnlineをAI研究の新たな実験場に

ゲーム研究の15年

Google DeepMindは2010年の創業以来、ゲームをAI研究の重要な舞台としてきた。2015年には深層強化学習のDQNがAtariの49種類のゲームを学習し、2016年にはAlphaGoが囲碁の世界チャンピオンを破った。2019年にはAlphaStarがStarCraft IIでグランドマスターの水準に達している。

こうした研究はゲームの枠を超え、AlphaFoldによるタンパク質構造予測などの成果につながっている。AlphaFoldは2024年のノーベル化学賞の対象となった。今回のEVE Onlineとの取り組みも、この流れをさらに先へ進めるものと位置づけられる。

汎用ゲームAI「SIMA 2」とは

SIMAは、複数のゲーム世界に対応できるよう設計された汎用エージェントだ。プレイヤーと同じ画面を見て、自然言語の指示を理解し、キーボードとマウスの操作で行動する。ゲームごとのAPIやソースコードへのアクセスは必要としない。

SIMA 2はGoogleの基盤モデルであるGeminiを搭載し、リアルタイムの推論と会話ができる。No Man's SkyやValheimなどの複雑な3D環境で、人間らしいプレイを実現しているとされる。ただし、研究段階の技術であり、現時点で製品として提供されているわけではない。

ゲーム開発者にとっては、既存のゲームを変更せずにAIを組み込める可能性がある。NPCの適応的な振る舞いや、開発中のQAテストなどへの応用が期待されている。

EVE Onlineを選んだ理由

EVE Onlineは2003年にサービスを開始した大規模マルチプレイヤー宇宙シミュレーションだ。数千の星系にわたる経済圏はプレイヤーによって動かされ、同盟や紛争、外交が複雑に絡み合う。20年以上にわたり、一つの永続的な世界が進化し続けている。

こうした環境は、AIにとって現実世界に近い難しさを持つ。継続学習、長期間にわたる記憶、数週間から数年に及ぶ計画、多数のエージェント間の協調や交渉などが求められる。

Fenris CreationsとGoogle DeepMindは、こうした課題を研究テーマとして位置づけている。

段階的に進める研究

今回の研究は、まず実際のプレイヤーとは分離されたオフライン環境から始まる。次にEVE Frontierを舞台に、人間とAIエージェントが共存する永続世界での研究が行われる予定だ。それぞれの段階で、異なる難しさがあるとみられる。

EVE Vanguardは一人称視点の高速な戦術的判断を、EVE Frontierはルール自体を書き換えられるオープンな環境を提供する。能力が成熟した段階でEVE OnlineとEVE Vanguardに応用することが想定されている。実際のプレイヤーとの併用は、研究が進んでからの判断になる。

また、すでに実用化の一例として、Geminiを活用した新規プレイヤー向けガイドシステム「Aura Guidance」が公開されている。

今後の注目点

具体的な研究スケジュールや、どのようなAI能力が実装されるかは現時点では公表されていない。オフライン環境での実験結果や、関連する論文が今後の判断材料になるだろう。研究の進展に応じて、新たな情報が公開されることが期待される。

また、AIエージェントが実際のプレイヤーと混在する際のバランスや、ゲーム内経済への影響などについては、まだ情報が少ない。Fenris Creationsが「人間とAIの共存」を重視している点は注目される。