ビデオゲームでのAI育成：OpenAIの真意を探る

下記のアカウントの投稿で、「匿名ユーザーが来週アカウントを削除する前に、このペーストビンに注目してもらいたい。 本文では、OpenAI が RL アプローチを使用して、*コンピューター ゲーム* でトレーニングされた新しい種類の AI モデルを開発していると主張されています。 ご意見は？」と書いてありましたので考察していきたいと思います。

I want to bring attention to this pastebin by an anon, before he will delete his account next week.

In the text it's being claimed that OpenAI is developing a new kind of AI model, trained on *computer games*, with an RL approach.

Thoughts?https://t.co/Uf7scfTXES https://t.co/x24xam6edT

— Mark Kretschmann (@mark_k) June 30, 2024

早速ポストで共有されていたそのページに行ってみました。

### Explanation of How AI Achieves Superhuman Intelligence Through Video Games - Pastebin.com

下記に内容を要約してみますね。

このテキストは、AIがどのようにしてビデオゲームを通じて超人的な知能を達成するかについて説明しています。

ビデオゲームを通じたAIの超人的知能の達成方法

2026年半ばまでに、AIは競争的なビデオゲームを含む様々なビデオゲームで超人的な熟練度を達成すると予想されています。ここでは、その達成方法とその意味について詳しく説明します。

1. ビデオゲームでのトレーニング：AIは様々なゲームで広範囲にわたりトレーニングを行い、超人的なスキルレベルに達します。特に戦略的思考と迅速な意思決定が求められる競争的なゲームが価値があります。

2. 高品質データの生成：超人的なレベルでのAIのゲームプレイは、高品質なトレーニングデータを大量に生み出します。このデータには、洗練された戦略、意思決定プロセス、問題解決技術が含まれます。

3. スキルの一般化：ビデオゲームで学んだスキルや戦略は他の領域に一般化されます。例えば、ゲームで求められる戦略的思考や計画は、数学、科学、複雑な実世界の問題解決の分野に応用できます。

4. 強化学習：AIはゲーム環境からフィードバックを受け取り、そのパフォーマンスを継続的に向上させる強化学習を使用します。この反復的なプロセスにより、AIはその戦略を超人的なレベルに洗練させることができます。

5. 自己監督学習：AIはゲームプレイ中に生成される大量のラベル付けされていないデータから学び、明確な人間の介入なしにパターンや戦略を認識します。

6. 転移学習：ビデオゲームをマスターすることで得られた知識は、他の分野に転移されます。これには、ゲーム戦略や意思決定プロセスを新しい領域の問題解決に適用することが含まれます。

7. 神経記号的AI：このアプローチはニューラルネットワークと象徴的推論を組み合わせ、AIが抽象的な概念や論理を効果的に扱うことを可能にします。ゲーム体験はこれらの高度な認知能力を発達させるのに役立ちます。

8. 生成モデル：AIは高度な生成モデルを使用して、ゲーム体験に基づいた複雑で文脈的に正確なアウトプットを生成し、人間らしい創造性と問題解決をシミュレートします。

9. メモリ増強モデル：高度な記憶メカニズムを取り入れることで、AIは長期間にわたって情報を保持し、利用する能力を強化し、複雑な推論タスクを実行し、新たな課題に適応する能力を向上させます。

10. 階層的強化学習：タスクはサブタスクに分解され、AIは複数の抽象レベルで戦略を最適化します。この階層的なアプローチは効率とスケーラビリティを向上させます。

11. モデルベース強化学習：環境の学習モデルと計画アルゴリズムを組み合わせることで、AIは戦略をより効果的に計画し、実行することができます。

超知能の達成

これらの技術を活用することで、AIはビデオゲームのマスターだけでなく、得たスキルを他の分野に応用することができます。超人的レベルのゲーミングからの広範なトレーニングデータは、AIの学習と計画能力を強化し、最終的には2028年までに超知能に至ることが期待されます。さらに、データと計算能力の大規模なスケールは、AIが超人的データだけから学習することによって超知能を達成する可能性を提供します。この包括的な戦略は、AIが多様な領域で優れた性能を発揮することを保証し、人工一般知能（AGI）の達成に近づくことに貢献します。

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この話には非常に興味深い要素が含まれていますが、公式な情報源からの確認がない限り、その正確性やOpenAIが具体的にこのようなモデルを開発しているかどうかを断定することは難しいです。このような技術の進展は理論的には可能ですが、実際には多くの研究、開発、倫理的な考慮が必要になります。

OpenAIは強化学習や転移学習、自己監督学習など、進化し続けるAI技術の開発に注力しているのは事実です。しかし、具体的なプロジェクトや製品については、OpenAIからの正式な発表や文書に基づく情報がなければ、その内容や詳細を確認することは重要です。

去年OpenAIはインディーゲーム会社を買収している

ゲームでのAI学習に結びつく買収だったかどうかは定かではありませんが、OpenAIは2034年8月にインディーゲームを買収しています。下記のNoteに詳しく解説していますので合わせてご覧ください。