気になる生成AI備忘録-vol.22-NVIDIA「Project G-Assist」
■気になる生成AI備忘録とは
個人的に気になる生成AIのポスト(X)をまとめた・あるいは単発の備忘録を共有する連載シリーズです。
より気になるもの・深追いしたいトピックは当サイト『はじめての生成AI比較.com』にてUP予定ではありますが、サイトは生成AIはじめての方・初心者の方向け、こちらnoteでは、基本的には脱初心者目線で取り進めています。
今回は、NVIDIA（エヌヴィディア）のAI技術、「Project G-Assist」について。
（2024年6月6日）NVIDIAは時価総額が初めて3兆ドル超、Appleを抜いて
世界2位となりました。時価総額とはものすごく簡単にいうと、企業の価値を示すものです。
「凄いなぁ、夢あるなぁ」と思って、NVDIA×AIの情報サーフィンしていたら、Xのポストというよりは、NVIDIA公式の「Project G-Assist の紹介: AI アシスタントがゲームとアプリをどのように強化できるかプレビュー」を観て、今回気になりました。
この「Project G-Assist」というAI技術ですが、Computex 2024にて発表されました。
※Computex 2024とは、2024 Computex Taipei。台北国際コンピュータ見本市で、アジア最大規模のICT見本市。今年2024年は6月4日～6月7日開催。
Project G-Assist AIフレームワークについては、以下のようになっています。
このフレームワークは、複数の入力ソースから情報を処理し、AIアシスタントを通じてユーザーに情報を提供するためのものです。
↑（画像）各部分の詳細を説明していくと、
Inputs：入力
Voice/Text（音声/テキスト）
音声認識技術を使用して、ユーザーの音声コマンドやテキスト入力を処理。
Screen（スクリーン）
コンピュータビジョン技術を使用して、スクリーン上の情報を認識・解析。
App/System（アプリ/システム）
APIを通じて、アプリケーションやシステムからのデータを取り込み。
処理部分（Processing）
Voice/Text（音声/テキスト）→Speech Recognition（音声認識）
入力された音声データをテキストに変換。
Screen（スクリーン）→Computer Vision（コンピュータビジョン）
画像や動画データを解析し、視覚情報を抽出。
App/System（アプリ/システム）→APIs（API）
外部アプリケーションやシステムとのデータ連携。
中核技術（Core Technology）
Knowledge Database（ナレッジデータベース）
膨大な情報を格納し、必要な情報を検索・取得するデータベース。
LLM（大規模言語モデル）
ナレッジデータベースから取得した情報を基に、ユーザーの質問に対する応答を生成。
出力（Outputs）
Text-to-Speech（テキスト読み上げ）
LLMが生成したテキスト応答を音声に変換。
AI Assistants（AIアシスタント）
テキスト読み上げを通じて、ユーザーに応答を提供。
補助技術（Supporting Technology）
GeForce RTX AI PC
高性能なAI処理を行うためのGeForce RTX搭載PCです。
Cloud（クラウド）
データの保存や処理をクラウド上で行うことにより、柔軟でスケーラブルな運用を実現します。
このフレームワークは、複数の入力ソースから情報を取得し、それを高度なAI技術で処理・解析して、ユーザーに最適な情報を提供する仕組みを持っています。
簡単に言ってしまえば、RTXを活用して、PCゲームやアプリにコンテキスト認識型のヘルプを提供するAIアシスタントということです。
実際のAIアシスタントの様子はNVIDIA公式から動画が上がっています。
英語動画ですが、「なるほど、こんな感じなんだな」というのが掴める要点部分をざっと日本語で抽出すると以下の通りです。
1:17～
ゲームにおける初期(早期)の武器は何？そのクラフト材料は何処で見つけられる？
1:23～
AIアシスタント
「ゲーム序盤に最適な武器は槍です。ノックバックがあり、生き残るために不可欠です」
1：48～
ほか、AIアシスタントは文脈を認識しているため、ユーザーのプレイ状況に合わせて、次に何をすべきか、おすすめを調整してくれる
このNVIDIAのAI技術「Project G-Assist」ですが、個人的には賛否ありそうだなとは思っています。
ゲーム体験を自動化するというアイデアは非常に革新的ですが、同時に多くのゲーマーにとってはゲームの本質を損なう可能性もあるのでは？と。
特定のゲーム内タスクを自動化することで、限られた時間で効率的にゲームを楽しめるという時短面はありますが、「いやいや、そこは時短とかじゃないだろう」という声のほうが上回りそうです。
発表したばかりで一般公開等の情報はありませんが、NVIDIAが今後どのようにこのプロジェクトを進め、プレイヤーのフィードバックをどのように反映するのか？
適切なバランスを見つけられることが求められるのではないかと考えられます。