筆者: 菅 次郎 の日誌一覧

タンパク質の構造予測コンペで、機械学習を使ったシステムがぶっちぎりで１位になったというニュースが報じられました。
難病の原因解明や治療法への貢献が期待されます。

最近はニュース記事の自動生成技術も実用化されてきたので、これらの技術を組み合わせれば科学論文の自動生成もすぐにできそうですね。
その論文が顕著な功績として認められたら、ノーベル賞とか受賞したりすることもあるんでしょうか。
楽しみです。

スーパーコンピュータの「TOP500」ランキングの2018年11月版が発表されました。
2013年～2017年は中国がダントツでしたが、今年は米国が首位を奪還しています。

ゲームAIを学習させるとき、退屈（次に起きることを予測できる状況）を嫌うように設定すると効率的に学習できるそうです。
今は「退屈を嫌う」ということを人間がプログラムしていますが、この「何を好んで何を嫌えば効率的に学習できるか」さえも機械学習によって身に付けられるようになれば、それはもうわれわれ自然知能が進化の過程で獲得した感情などとほぼ同じではないかと思います。
ただ、実際それをやろうとすると、今のAIにさせているような機械学習を、好き嫌いを様々に変化させながら無数に繰り返さなければならないので、膨大な計算が必要になります。

以前はスパコンと言っても何の役に立っているのか正直ピンとこない人も多かったと思うのですが、これからは所有している計算資源によって国力を測るような時代が来るのかもしれません。

最近、ゲームの美学に関する本や論文を読んでいます。
美学というのは「男の美学」とか言うときの美学ではなくて芸術などを研究する哲学の一領域です。
例えば、ゲームという表現媒体の特徴はインタラクティブ性にあると言われることがよくありますが、
ではインタラクティブとはどういうことでしょうか？
DVDやブルーレイ等の映像媒体では、ユーザーがチャプターを任意に選んで再生することができますが、それはインタラクティブと言えるのでしょうか？　言えないとしたらそれはなぜでしょうか？
言えるとしたらゲームのインタラクティブ性とどう違うのでしょうか？
さて、こういった思索がゲームを作るときの役に立つかどうかは…まあ人それぞれでしょう。

先日、ついにというべきか、自然言語理解タスクで人間を超えるAIが登場したようです。
毎月のように様々な分野のAIがブレイクスルーを達成しているような気がしますが、そのペースはさらに早くなっていくのでしょうね。

囲碁やポーカー、eスポーツも大半のジャンルでAIが勝利して、いま個人的に注目しているのはロボサッカーです。
2050年までに世界選手権大会の優勝チームに勝つことを目標として掲げられていますが、もっと早く達成できてもおかしくないような気がします。

最近注目されている「継続的学習」という手法では、人間がAIの振る舞いを観察して、適宜「今の行動は良い」「今の行動はダメ」と教えてあげるそうです。
この手法を使って一人ひとりが自分のAIを育てて戦わせるのも、新しいゲームとして面白いかもしれませんね。
（実際、大喜利ではそんなようなことをテレビ番組でやっていました）

人間は基本的に合理的に行動するものと思いがちですが、実際のところまったくの幻想に過ぎないということを最近よく考えます。
合理的に行動したいという欲求が強い場合に合理的に行動するというだけで、それ以外の欲求が強くなった場合は、たとえ合理的でないとわかっている行動であっても、してしまうわけです。

私達はつい、他人が合理的に行動することを期待してしまいがちですが、本当は欲求までコントロールしてあげる必要があります。
ゲームデザイン的な考えでいえば、明確な中間目標を与えるとか、進捗が実感できるようにするとかですね。
そういったノウハウがもっと確立して浸透すれば、人類ってもっと幸せになるのではないかと思います。

最新のゲームをプレイしていると、「こんな目立たない部分にすごい労力を掛けたものだな」と驚嘆することがあります（やたら動きのバリエーションが多いとか）。
しかし、これまでは地道に人海戦術でがんばらなければならなかったところも、最近ではプロシージャル技術が向上してきて、そろそろ自動生成と人が作ったものの見分けがつかなくなってきているように思います。
そうした技術は開発コストを下げるのはもちろんなのですが、ゲームデザインの可能性も広げてくれると思うので、専門外ながらもけっこうチェックしていたりします。

タコはものすごく複雑で特異な遺伝子構成をもっていることで知られていますが、宇宙由来のウィルスがタコの進化に影響している可能性に言及する論文まで発表されているそうです。
特に知能が高いことで知られており、寿命が１～２年程度にもかかわらず人間の３歳児並の知能をもっているとする研究もあります。
小さな村のようなものを作ることもあるようで、これで寿命が数十年あったら巨大な海底都市を作っても何ら不思議はないと思います。

タコは遊びを行うことでも知られています。
脊椎動物と何億年も前に枝分かれしたのに、独立して同じような習性を獲得したのはたいへん興味深いですね（目などの器官もそうですが）。
動物種において知能の高さと遊びの頻度はかなり正の相関を示しているっぽい（個人の感想です）ので、皆さんもっと遊びの意義を認識するべきだと思います。

FPSやMOBAといったeスポーツ系のジャンルで、AIが人間のトップクラスのプレイヤーを破りはじめています。
囲碁で勝った時点で時間の問題と思っていたので、個人的には意外に時間が掛かったなという印象です。
ちなみにRTSのAIも研究されていますが、これはまだ人間のトップクラスにはかなわないようです。

近い将来、テストプレイをAIが担ってくれるようになれば、ゲーム開発の効率が劇的に上がるのではないかと期待していたりします。
そうなれば、面白いゲームが世の中に溢れかえってしまうことになるかもしれません。
ゲームクリエイターにとっては嬉しいのか怖いのか微妙なところかもしれませんが、ゲームユーザーとしては期待したいと思います。

最近の歌声合成技術がすごいことになっていました。

数年前までは明らかに機械の歌声だとわかるもので、逆にその機械っぽさの活かし方にセンスが問われていたと思うのですが、最新の技術では一聴すると人間の歌声だと思って聴いてもあまり違和感がないくらい自然なものになっていました。

もちろんまだプロの歌手には遠く及ばないですし、それを超えるまでには、囲碁や将棋などでプロに勝つよりも数段高い壁があるような気はします。

ただ、普通のボーカル曲を手軽に作れるようになるのはいいですね。
作品のエンディングなどでボーカル曲が入るとなぜか問答無用でグッとくる感じがあるので、インディーゲームなどでもそうやって作った曲が普通に使われるようになっていくのかもしれません。

最近、英語の勉強がてらに、動画共有サイトで英語圏のユーザーがアップロードしている、ゲームに関して論評する動画をよく見ています。
自動翻訳の技術が急速に発展してきているので、近いうちに外国語の勉強は不要になるのでは、という気もしないでもないのですが、同時に外国語の勉強を非常にしやすい環境にもなっています（特に自動字幕生成は助かっています）。

自分の中では、英語ができると外国人になりきった気分になれて楽しいので、完璧な自動翻訳技術が一般化しても、英語は趣味として続けるのではないかという気がします。

そんなわけで、仮に将来、人工知能に仕事を取られたとしても、必ずしもやりがいが完全に失われるとは限らないのだろうと思いました。

12歳のインド人の少年が、史上２番目に若いチェスグランドマスターになったということで話題になりました。
将棋のプロ４段とかと比べてチェスのGMになるのがどれくらいすごいことなのかよくわかっていないのですが、日本在住のプレイヤーでGMになった人は一人もいないので、相当すごいのでしょう。

チェスのプレイ人口は将棋の30倍くらいのようですが、単純に世界一になるのが30倍難しいかというとそうともいえなかったりします。
オセロのプレイ人口も将棋の4倍くらいですが、だからといってオセロのほうが世界一になるのが難しいという人はあまりいませんね。

将棋でどれだけすごい人が出てきても、チェス界のトップクラスはもっと比べ物にならないくらいすごいのだという人もいますが、チェスには将棋と違ってプロ制度がないため、本気でそれだけに打ち込んでいる人の人数はそこまで大きく変わらないのではないか、と勝手に思ったりしています。

というわけで将棋もオリンピック種目に採用されないですかね。

最近、人工知能の学習を効率化する方法として、好奇心や退屈といった働きを実装する手法が実績を上げ始めているそうです。

考えてみれば当たり前で、私たち自然知能が学習を効率化させる手法として何十億年もかけて導き出したひとつの答えを模倣しているわけです。
（ちなみにもうひとつの答えがフィードバックのサイクルを短くするというもので昆虫などが導き出しましたが、これは最初からコンピュータの得意技ですね）

娯楽を生み出す仕事をしている以上、退屈は敵だと思っていましたが、必要悪でもあるのだなあと考えを改めた次第です。

最近、何人かの浜松市のアマチュア中高生シンガーソングライターの曲をエンドレスリピートで聴いてます。浜松は世界的な楽器メーカーの本社がやたら集中している都市なので、音楽教育も盛んなのでしょうか。
自分の半分の年齢の人が創り出した音楽に感銘を受けるのは初めての経験で、歳をとったものだなと思いました。

特に今の高校１年の世代っていろいろな分野に怪物を輩出していますが、いったい何が起こっているんでしょうか。たまたまなんでしょうか。

毎年この時期になると、新卒プランナーたちの企画立案研修が実施されます。
今年も私はそれらを見てコメントさせていただきました。

個人的には、良い企画やダメな企画よりも、「惜しい」企画に対してコメントするほうが勉強になって楽しいと感じます。
まったく見どころがないわけではないけどちょっと違和感を受けた企画に対して、その違和感の原因を分析し、さらに自分ならどうするかを考えて言語化するという感じで、自分のイマジネーションも刺激されます。

ちなみに他人の企画を評価するという演習メソッドは大学のゲーム系の学部でも研究されていて効果を実証した論文も発表されているので、企画力を伸ばしたい初心者にはオススメできる方法かなと思います。

ネアンデルタール人って昔は現生人類の祖先であると言われていたように思いますが、
最近の研究では現生人類と同時並行的に発生した種であるとされています。
現生人類より脳も体も大きく、個体レベルの能力は現生人類よりも優れていたとも言われています。

ネアンデルタール人が絶滅して現生人類が生き残った理由としては諸説ありますが、
現生人類は地球史上唯一、存在しないもの（虚構）についての情報を伝達する能力を獲得した種だったからとする説があります。
この能力によって神話を共有し、大規模な集団的行動が可能になったのだそうです。

ゲーム制作も虚構を作るに過ぎない作業ですが、これこそが人間の本質なのかもしれない、
と思う今日この頃です。

「魔術師手術中」という早口言葉がありますが、「呪術師手術中」のほうが言いづらいですし、「邪術師手術中」はもっと言いづらいじゃないですか。
「邪術師除湿中」も早口言葉としてはいい感じなのですが、邪術師という禍々しさと除湿という日常性がそぐわない印象があります。
「邪術師女子、少々樹脂射出中」までいくと相当言いづらいですがもう何だかよくわかりません。おそらく、超自然的な作用を有する呪文によって樹脂を他人に向けてちょっぴり射出することで危害を加えようとする、悪い女子なのだと思われます。控えめなところが可愛らしいですね。

ゲーム制作という仕事をするうえで、遊びについて考えることがよくあります。
遊び行動は、人間に限らず高度な知能をもった動物に見られると説明されることがありますが、
個人的な解釈としては逆で、遊び行動をするから知能が発達したのではないかと思っています。
まあ、実際のところは証明されているわけではありませんが、そう考えると遊びを作るという自分の仕事が尊いような気がしてきます。

また、最近はディープラーニング等の技術の発展により、汎用人工知能（AGI）の実現への道筋が少しだけ見えてきたような気がしますが、そこでも遊びというのは重要な役割を果たすのではないかと思っています。すなわち遊びとして楽しみながら学習するAIというアイデアです。
もしそういうものが現れたら、私はそのAIを楽しませるためのゲームを作りたいです。

伝統のある競技（将棋とか野球とか）の世界で突出した才能が出てくると、過去の偉大なプレイヤーと比較されるのが常です。
どの競技も、時代が進むにつれて技術向上のための方法論が確立されていくので、プレイヤーごとの能力差は縮まってくることが多いと思います。なので、単純に過去のプレイヤーと比較することは難しいです。

ものすごく突出したプレイヤーが出てきたりすると、世間は大いに盛り上がりますが、「競技全体のレベルが下がっているのではないか？」というひねくれた見方をすることもできますね。特に、将棋や囲碁などは江戸時代と現代ではプレイ人口もルールもいろいろと違いが大きかったりして、特に囲碁では江戸時代の名人が史上最強だと言われることも多いです。
でも、AIを利用すれば時代を超えて同じ評価基準で分析することができます。将棋では、江戸時代の名人が現在のアマチュアのトップクラスに近いようです。
囲碁ではAIの仕組みが違うためかそういった研究を見たことがないのですが、あったらぜひ見てみたいところです。

中国語から英語への機械翻訳の精度が、人間と変わらないレベルに到達したというニュースがありました。
文脈を踏まえなければ理解できないところの翻訳などは少なくともあと５年以上は掛かるかなと思っていたのですが、意外に早かったですね。
AI関連技術については、あらゆる未来予測を現実が前倒していっている感があります。

一部のウェブブラウザには、表示している外国語のページを翻訳するという機能がありますが、この精度が今回のように人間と変わらないレベルのものに置き換われば、特に日本人にとってはかなり違った景色が見えてくるのではないかと思います。

ドイツの大学の研究で、試行錯誤によってゲームで高得点を稼ぐよう学習するAIが、ある市販のゲームでソフトウェアのバグを突いて高得点を稼ぐ方法を発見したそうです。
ゲーム開発においてテストプレイを部分的にAIが行っている例はすでにあるようですが、その利用範囲はますます広がっていきそうですね。

開発者としてはAIに仕事を奪われることを懸念している人も中にはいるかもしれませんが、私個人としては、これでゲーム開発のコストが下がって、良いゲームをたくさん世の中に届けられるようになると良いと思っています。