プレイ動画を元にAIが「パックマン」を再現。NVIDIAがゲーム向けAIモデル「GameGAN」による実証実験を公開

　北米時間2020年5月22日，NVIDIAは，ゲームエンジンの模倣を目指して開発した新たなAIモデル「GameGAN」を発表し，これを利用して「パックマン」を再現する実証実験を公開した。


　GameGANは，NVIDIAの研究開発チームであるNVIDIA Researchが開発するAIモデルで，「Generative Adversarial Network」（以下，GAN）と呼ばれる機械学習の手法を採用している。
　GANとは，「Generator」と「Discriminator」という2種類のニューラルネットワークを競わせることで，高精度のモデルを生成する仕組みだ。GANを説明するときによく使われるのが，偽札を作る人と偽札を見破る人のアナロジーである。Generatorが偽物のデータを生成し，一方のDiscriminatorは，それが本物のデータか偽物のデータかを判別するという処理を繰り返すことで，本物に見えるようなデータが生成できるようになるという仕組みだ。
　

NVIDIAが開発者向けWebサイトで公開しているGANの模式図。Generatorが生成した偽のデータと本物のデータセットを交互にDiscriminatorへ見せて，本物か偽物か判断する。その結果をGeneratorとDiscriminatorへ返してデータの精度を上げていく

　
　NVIDIAは，GANを利用したツールとして，ある動物の画像を認識して，表情やポーズはそのままほかの動物に置き換える「GANimal」（関連リンク）や，簡単なスケッチから写実的な絵を生成する「GauGAN」（関連リンク）などを公開している。



　今回披露されたGameGANによる実証実験は，パックマンの誕生40周年を記念した企画（関連記事）の1つだ。NVIDIAのスーパーコンピュータである「DGX」を利用して，人間やAIがプレイした5万回にもおよぶパックマンのプレイ動画とキー入力を学習することで，ゲームエンジンなどを利用せずにゲームのプログラムを作ることなく，パックマンのゲーム映像を再現可能になったという。


　パックマンや敵キャラクターであるゴースト，マップといったビジュアル要素はもちろん，パックマンがゴーストから追いかけられながらクッキーを食べる，パワークッキーを食べるとゴーストが青くなってパックマンが食べられるようになる，パックマンがゴーストに接触したらゲーム終了といったゲームのルールまで再現できているとのこと。つまり，ゲームをプレイしている映像とキー入力のデータさえあれば，元となるプログラムやゲームエンジンがなくとも，そのゲームを再現できるというわけだ。
　生成したモデルから，背景やキャラクターを変更することも可能で，ゲーム開発者はこれらにより，ゲームの見え方がどのように変わるのか簡単に確認できるそうだ。
　
　また，映像からルールを学習できることのメリットはゲーム開発だけにとどまらない。たとえば，自動運転車の開発において，実際に自動車を運転している映像から交通ルールや，どのような状況でアクセルを踏むのか，ブレーキを踏むのかといったことを認識できるようになるとのことで，自動運転用AIの開発に役立ちそうである。
　
　GameGANが生成したパックマンは，NVIDIAによるWebサイト「NVIDIA AI Playground」で，今後公開する予定だという。

NVIDIA公式Webサイト

パックマン公式Webサイト