ゲームで人工知能から学ぶ

Dstl は、人工知能 (AI) に関する Machine Speed Command and Control (MSC2) プロジェクトによって最近開催された 2 日間のワークショップに参加しました。

この革新的なワークショップは、MSC2 パートナーの 1 つである Cambridge Consultants によって運営されました。 この広範なチーム全体で AI の機会と課題についての共通理解を構築することを目的として、複数の業界参加者を結び付けました。

この共通理解の多くは実践的な演習を通じて探求され、商用ゲーム テクノロジーがテーマとして使用されました。 彼らは、ゲームを介したコマンド アンド コントロール (C2) へのプロジェクトの新しい AI アプローチを紹介しました。

参加者はワークショップの一環として、写真からバナナの熟度を分類するシンプルな AI ツール「バナナ分類器」を構築しました。

MSC2 プロジェクトは、C2 を改善し変革する方法を示すことを目指しています。 これは、敵対者よりも迅速に準備し、適応できる、より迅速で優れた C2 アクティビティを提供することを目的とすることで実現されます。

焦点は、ヒューマン エージェント コレクティブ (HAC) の実現コンテキストで実現される C2 への AI アプリケーションに広く当てられています。 この C2 HAC は、共有デジタル アーティファクトに基づいて、人間の洞察とマシン速度のエージェントを組み合わせます。

このワークショップは、C2 ドメインに適用される AI についての集団的な理解を高めるだけでなく、StarCraft II のような商用ゲームについても検討するために設立されました。

これは、学術界や産業界で AI 研究に広く使用されている商用ゲームです。 AI 研究をサポートするために利用できるプログラミング インターフェイスがあり、強力な e スポーツ コミュニティもあります。つまり、人間が生成した大量のデータと専門知識が存在します。

StarCraft II は 2019 年に Deepmind の AlphaStar AI が人間のプロプレイヤーの大多数を破ることができたときにニュースになりました。 これは、チェスや囲碁など、以前のゲーム AI のマイルストーンよりもはるかに困難なタスクです。

MSC2 プロジェクトは、StarCraft II を使用して、軍事 C2 のような問題をサポートするゲーム AI の可能性を調査しています。

さらに、StarCraft II に関する研究は、多国籍の状況で C2 をサポートするために AI を使用することを検討しており、Dstl の多くの国際研究コラボレーションに投影されています。

Dstl の MSC2 技術権威である Stephen Helsdon 博士は次のように述べています。

「MSC2 プロジェクトは約 2 年間実行されています。 この一連の研究により、Starcraft II のようなゲームの AI を軍事 C2 のような問題に関連付けることができることがわかりました。 これらのゲームを使用すると、不完全で不確実な情報に基づいて敵対的なシナリオを調査できます。

「当社の AI は、ユーザーが戦場に関する不完全なデータに基づいて赤軍の位置と種類をリアルタイムで予測できるようにし、戦場の霧に光を当てます。 AI が予測を生成する方法を説明することで、ユーザーが AI の考え方を理解できるようになり、人間と AI の間の信頼がより高いレベルに高まります。

「今後も、このゲーム中心の研究は​​、人間の AI インタラクションのさまざまな側面をよりよく説明することに焦点を当てて継続されます。 また、観察された行動に基づいた戦略の推測についても見ていきます。 ワークショップ自体で、多くの興味深い技術的な疑問が生じましたので、引き続き調査していきます。」

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