10月11日（米国時間）にリリースされたシンプルな相撲ゲームは、画像表現が取り立てて素晴らしいものではない。だが、人工知能（AI）ソフトウェアの高度化に貢献する可能性を秘めている。

このゲーム「RoboSumo」の仮想世界で戦うロボットたちを制御しているのは、人間ではなく機械学習ソフトウェアである。そして一般的なゲームのキャラクターとは異なり、このロボットたちは格闘することをプログラミングされていない。試行錯誤しながら競技を「学習」しなければならないのだ。

歩き方すら知らない状態で試合開始

このゲームは、イーロン・マスクも創設にかかわった［日本語版記事］、人工知能研究の非営利団体OpenAIが製作したものだ。目的は、AIシステムを強制的に競わせる［日本語版記事］ことで、その知能を高度化できると示すことにある。

OpenAIの研究者のひとりであるイゴール・モルダッチによると、AIは対戦相手が仕掛けてくる複雑で目まぐるしく変わる状況に立ち向かうことになり、「知能の軍拡競争」のような状況が生まれるという。このことは、学習ソフトウェアがロボットの制御だけでなく、それ以外の現実社会における作業にも価値のある「巧妙なスキル」を習得するのに役立つ可能性がある。

OpenAIの実験では、単純化されたヒト型ロボットが、歩き方さえ知らない状態で競技用のリングに入場する。プログラミングされているのは、試行錯誤を通じて学習する能力と、動き回る方法を学習して相手を倒すという目標だけだ。

10億回に近い実験試合を繰り返したロボットたちは、さまざまな戦略を編み出した。より安定させるために姿勢を低くする、肩透かしを食らわせて相手をリングから落とすなどの戦略だ。研究者たちは、ロボットが競技中に自分の戦略を状況に順応させられるだけでなく、相手が戦法を変えると思われる「時期」の予測まで可能にする新しい学習アルゴリズムを開発した。

最も頻繁に利用されているタイプの機械学習ソフトウェアは、膨大な数のサンプルデータにラベルをつけて処理することによって、新しい技術を身につけるというものだ。これに対してOpenAIのプロジェクトは、こうしたアプローチの限界からAI研究者たちがどのようにして逃れようとしているかを示す一例だ。

これまでの方法は、翻訳や音声認識、顔認識などの分野における最近の急速な進歩に貢献してきた。しかし、家庭用ロボットの制御のように、AIをより広く応用できるようにするための複雑なスキルには向いていない。

より高度なスキルをもつAIを実現する可能性に向けたひとつの鍵となるのが、ソフトウェアが試行錯誤を通じて特定の目標に向けて取り組む「強化学習」だ。ロンドンに拠点を置くAIの新興企業で、グーグルに買収されたディープマインドが、アタリの複数のヴィデオゲームをマスター［日本語版記事］するソフトウェアを開発したときに使われた方法だ。現在は、ロボットに物を拾わせるなど、さらに複雑な問題をソフトウェアに解決させるために利用されている。

OpenAIの研究者たちがRoboSumoを製作したのは、競い合って複雑性が増すことにより、学習の進捗を早めることができる可能性があると考えているからだ。強化学習ソフトウェアにさらに複雑な問題を与えて自力で解決させるよりも、そのほうが効果的なのだという。「ほかの誰かと相互にやり合うときは、相手に適切に対応しなければなりません。そうしなければ負けてしまいます」と、インターンシップ期間中にOpenAIでRoboSumoにかかわったカーネギー・メロン大学の大学院生、マルアン・アルシェディヴァットは述べる。

OpenAIの研究者たちは、こうした考えをクモ型ロボットや、単純なサッカーのPK戦などのほかのゲームでも試している。競い合うAIエージェントを使った取り組みに関する2件の論文とともに、RoboSumoをはじめとするいくつかのゲームと、エキスパートプレイヤーたちのコードが発表されている。

立ちはだかる「リアリティギャップ」

高い知能をもつマシンたちが人間のためにできることとして、相撲の格闘が最も不可欠なものだとは言えないかもしれない。しかし、OpenAIの実験では、ひとつの仮想環境で学習したスキルが。ほかの状況にもち込まれることが示唆されている。

相撲のリングにいたヒト型ロボットを、強い風が吹く仮想の世界に移したところ、ロボットは脚を踏ん張って直立の姿勢を維持した。これはロボットが、一般に通用するやり方で自分の身体とバランスを制御する方法を学習したことを示唆している。

ただし、仮想の世界から現実の世界にスキルをもち込むのは、まったく別の難題だ。テキサス大学オースティン校の教授ピーター・ストーンによると、仮想環境で機能する制御システムを現実世界のロボットに組み込んでも、通常は機能しないという。これは「リアリティギャップ」と呼ばれる未解決の問題だ。

OpenAIでもこの問題に取り組んでいるが、解決策はまだ発表されていない。一方で、OpenAIのモルダッチは、これらの仮想のヒト型ロボットに、単に競い合うことを超えた動因を与えたいと考えている。モルダッチの頭のなかにあるのは、ロボットたちが競い合うだけでなく、協力する必要がある完全なサッカーの試合だ。

VIDEO COURTESY OF OPENAI