【2次元】Googleのゲーム攻略AI「DQN」の弱点とは？
ソパ！
苦手なゲームはある？
筆者は大体のゲームは遊ぶが三国志が苦手だ。
漫画も読んでみたがなかなか登場人物の心情に入り込めない。
なんとか克服したいものだ。
どうやらこのAIにも弱点があることが判明したようだ。
「DQN」はゲームをプレイしながら学習。
人間以上に腕前を上達していく恐るべきAIだ。
その「DQN」がいくつかのゲームをプレイした結果、
「得意なゲーム」と「苦手なゲーム」が明らかになった。
人間より得意なゲーム（抜粋）
「Video Pinball」2539%
「Boxing」1707%
「Crazy Climber」419%
「Load Runner」232%
「Space Invaders」121％
人間より苦手なゲーム（抜粋）
「Zaxxon」54％
「Ms.Pacman」13%
「Gravitar」5%
「Montezuma's Revenge」0%
Googleの傘下でAI開発を行っている「DeepMind」社によると
「DQN」はプレイ中に試行錯誤を繰り返しゴールを目指すことから
学習形態を「強化学習」と呼び、自己学習して知識を蓄積しているとのこと。
今回の実験では、予備学習なしでAtari 2600のゲーム50本をプレイ。
「DQM」は「強化学習」により、約半数の29本で人間を上回ったという。
逆に自キャラがすぐにやられてしまうゲームでは
「強化学習」の効果が得られず、苦戦してしまうようだ。
これが簡単に攻略されることは脅威だ。
チャンピオンシップロードランナーだったらどんな結果がでるのだろうか。
苦手なゲームにミズパックマンが入っているのが安心できる。
もしかすると、迷路状の鬼ごっこが苦手なのかもしれない。
学習できないゲームが苦手だとすると、
スペランカーも苦手なんじゃないだろうか。
ちなみにスペースインベーダーのプレイの様子はこちら
将来AIと戦う事になった時、勝敗を決めるのは
学習させないための「想像力」と「実効速度」なのではないだろうか。
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