昨夜、Microsoftは、「ゲームプレイのアイデア」を支援するために設計された新しい「生成AIブレークスルー」であるMuseの発表をトランペットしました。
会社も粒子の粗いGIFをいくつか公開しましたXbox Studio Ninja Theoryのマルチプレイヤーゲームに基づいたAI生成されたゲームプレイ映像の出血エッジ。 （おそらく、AIが知られているWonkinessの一部を強調しないように、画像のサイズはミニチュアでした。）
最後に、Microsoftは、Museが「将来の古典的なゲームの保存と体験方法を根本的に変える」と主張し、アルゴリズムを使用して古いゲームを「任意のデバイス」と互換性のあるものにすることができると主張しました。
Microsoftの発表に対する反応は迅速で、ソーシャルメディアは、MicrosoftがTech IndustryのAI Muzzword Bandwagonに絶対にジャンプしていることを指摘していますが、XboxがMuseを使用してAI Slopを汲み上げようとしていることも示唆しています。
ありがたいことに、誰かがマイクロソフト自体よりも、Museが実際に何をしているのかを説明するよりも良い仕事をしました。その人はAIの研究者であり、ゲームデザイナーのMichael Cook博士です。
背景として、クックはゲームのAIの主題に関する専門家です - 彼はゲームジャムに勝つことができるかどうかを確認するために人工知能を構築した男10年前、その仕事Eurogamerは何度かカバーしています。彼はまた、King's College Londonの上級講師であり、AIの主題について広範囲に出版し、話をしました。
としてクックはミューズに関する拡張ブログ投稿にレイアウトします、AIモデルは、ゲームプレイを生成したり、独自のアイデアを作成したりしていません。
要するに、ミューズは、特異なゲームをプレイしている人々の7年間のビデオ映像（この場合は出血エッジ）に与えられ、それがさらにゲームプレイ映像を生成できるかどうかを確認しました。
（これがすべておなじみのように聞こえる場合、それはプロセスに似ていますグーグルは古典的な一人称シューティングゲームの運命の映像を生成するために使用されていました去年。）
それで、このすべてのポイントは何ですか？まあ、クックが書いているように、Microsoftの研究者は、ゲームの変更が行われた場合に次に来る可能性のあるものを予測するようにミューズに依頼することができます。
「彼らは、ゲーム開発者が既存のゲームの概念を使用してゲームレベルを編集できるツールを作成しました。ジャンプパッドを以前にはなかった場所に追加するなど、クックは説明します。
「その後、彼らはこの新しいレベルを彼らのモデルに与え、この新しいポジションから遊んでいるプレイヤーの映像がどのように見えるかを示すように頼みました。」
言い換えれば、このアイデアは、ゲームプレイが開発者による特定の入力にどのように適応するかを予測および視覚化するためのショートカットツールとしてミューズを使用できます。そして、重要なことに、その開発者はまだ人間です。
Museに関するMicrosoftの研究論文は、AIモデルは成功するために持続性、一貫性、多様性を理解するために必要であると述べています。言い換えれば、人間の入力が提供されている場合、AIはその入力の効果が残っていることを確認する必要があります。
たとえば、人間がゲームのレベルにジャンプパッドを追加するとします。ペーパーでは、ミューズはこれを反映するためにゲームプレイの映像を予測しなければならないと述べています。これは、ジャンプパッドが持続することを保証します（削除しません！）。別のプレーヤーがそれをアクティブにしても適用します）。
「この論文は、「ゲームプレイの生成」や「アイデア」に関するものではありません」とクックは続けました。 「これらの研究者が、人々がこれらのツールをどのように操作するかの意味について考えていることです。」
特に、AIの使用に対する強い嫌悪感を抱いて、チームの開発プロセスにミューズが追加されることの意味を議論するものは、この論文には何もありません。
とはいえ、昨日のMuseに関するXboxのブログ投稿で、Microsoft Gaming AI ExectのFatima Kardarは、同社は「生成AIの使用を決定するためにここでクリエイティブなリーダーに力を与えた」と述べました。今のところAI。
しかし、ミューズが限られた目的のために使用されているだけでさえ、クックはそれが完全に実行可能であるかどうかについてさらに疑問を呈しています。
「これは実用的なプロセスではありません」とクックは書いています。 「AIモデルが処理するためには、照明、カメラアングル、ユーザーインターフェイスなどが非常に多いため、視覚情報を使用してこれを行うことができることは印象的です。
「しかし、最終的には、このすべてのデータがあっても、すべての時間はデータセットに注釈を付けましたが、プレイヤーの動作を予測する映像を生成できるだけでした。」
このようなシステムには現在、実用的なものが不足しており、非常に高価であり、開発者はすでにミューズが最初に摂取するためにあるゲームプレイ映像の広大なボールトを既に持っている必要があります。
「この背後にある研究チームは、おそらく時間の経過とともにより効率的になると考えているため、小規模な開発者にとってより手頃な価格または扱いやすくなる可能性があります」とCookは続けます。 「しかし、そもそもゲームをしている人々のビデオ映像をどのように取得するかという問題を引き起こしています。
「数ヶ月間開発中の場合は、十分な映像がありません。また、システムをより少ない入力データで実行できるようにしても、ゲーム全体のロジックを理解するために必要な最低レベルが必要です。ですから、ここには、今ではツールとして理にかなっているかどうかだけでなく、それが理にかなっているかどうかという質問があると思います。」
最後に、ゲームの保存について。
「ゲームプレイのデータとビデオから、モデルが古いゲームを学び、これらのモデルが実行できるプラットフォームに実際にポータブルにすることができる世界を想像できます」とXboxチーフフィル・スペンサーは昨日、ミューズに関するビデオで言った。 「それは本当にエキサイティングだと思います。」
率直に言って、クックはスペンサーのコメントを「ばかげて」と呼びます。
「ある意味では、何でも保存ツールであるということです」とクックは書いています。 「私は友人の5歳の息子に、彼がエンディングカットシーンを考えていることのクレヨンの絵を描くように頼むことができましたファイナルファンタジー8見た目は、特定の種類のゲーム保存としてまだカウントされます。」
10年のAI成長にもかかわらず、AIモデルがキャプチャしたものとそうでないものを正確に測定する方法はまだないとクックは言います。 Museは、7年間の映像に基づいて、かなりシンプルなビデオゲームの粗いGIFを提供することができますが、ゲームやプレイヤーができることのすべての結果についてすべてを保持するための解決策ではありません。
「これは絶対にゲーム保存の解決策ではない」とクックは結論付けています。ゲーム考古学者のフローレンス・スミス・ニコルズによるレポートデジタルゲームのアーカイブについて。 「ゲームプレイエクスペリエンスを保存することはどういう意味ですか？このモデルが元の実行可能ソフトウェアの完全な複製であったとしても、これはゲーム保存のすべてであり、すべてではありません。かつては実際の保存プロセスの側にある素敵なキュリオかもしれませんが、それは常に問題にアプローチする他の方法よりも劣っています。」
先月、Take-TwoインタラクティブボスStrauss Zelnickは、AIの意見で重くなりました、「人工知能は矛盾表現であると言っていますが、そのようなことはありません」。
