Microsoftの生成Xbox Ki-Modell Muse：「World and Human Action Model」（WHAM） - ゲーム開発の未来

ゲームの人工知能：MicrosoftはMuseをWHAMで提示します

ゲーム業界は変化しており、人工知能はますます重要な役割を果たしています。最新世代の生成AIモデルであるMuseを使用すると、Microsoftはゲームの開発方法を根本的に変える可能性のある有望なツールを提示しました。 Museは、SO -Calledの「世界および人間のアクションモデル」（WHAM）に基づいており、有名な開発者スタジオニンジャ理論と協力して開発されました。

ミューズとは何ですか、なぜユニークなのですか？

ミューズは、3Dゲームの世界、ゲームの物理学、プレーヤーのやり取りを深く理解しているため、エキサイティングな革新です。特定のタスクを実行する従来のAIモデルとは対照的に、Museはゲームで複雑な関係を記録し、これに基づいて新しいゲームコンテンツを生成するように訓練されました。

Museの重要な機能には次のものがあります。

• リアルなゲームの世界の作成：ミューズは、プレーヤーのアクションに論理的に反応するより少ない入力に基づいて、完全で動的な環境を生成できます。
• 改善されたゲーム物理学：衝突、動き、オブジェクトのダイナミクスの深い分析のおかげで、Museは自然に演技するゲームの物理学を保証します。
• インテリジェントなNPC相互作用の生成：モデルは、プレーヤーの連絡先に基づいて信頼できる決定を下すAI制御文字を作成できます。
• 自動ゲームプレイの最適化：Museは、ゲームエクスペリエンスを最適化するために、ゲームメカニクスをリアルタイムで適応および改善できます。
• 適応バランス：ユーザーのプレイスタイルに応じて、モデルは武器、対戦相手、課題のバランスを整えることができます。

このモデルは、忍者理論によるマルチプレイヤーゲームの出血エッジでトレーニングされました。つまり、幅広いゲームの状況とメカニズムにすでにアクセスできることを意味します。

ゲーム開発におけるミューズの運用

Museの潜在的なアプリケーションははるかに継続しており、ゲーム業界の多くのプロセスに革命をもたらす可能性があります。

1.より効率的なゲーム開発

ビデオゲームの開発は、多くの場合、長くて費用のかかるプロセスです。 Museは、開発者が設計、NPC、環境の提案を自動的に生成することにより、ゲームのメカニックとレベル設計をより速く設計するのに役立ちます。その結果、開発者は、時間を費やす技術的実装に対処するのではなく、微調整と創造的なデザインに集中できます。

2。プロトタイピングと迅速なテスト

Xbox Game Studiosは現在、初期のプロトタイプ開発でMuseの使用方法を検討しています。数ヶ月間、最初のゲーム構造に取り組む代わりに、Museは数日以内に機能するゲームメカニクスを作成することができ、開発者によってさらに洗練されます。

3。自動ゲーム調整による飼育者のプレーヤー

多くの開発者の中心的な問題は、長期的なプレーヤーの忠誠心です。 Museは、ユーザーのプレイスタイルに基づいてパーソナライズされた課題を生成することにより、ゲームを動的に調整するのに役立ちます。これは、たとえば、対戦相手が絶え間ない課題を提供するために、よりインテリジェントまたはリアルタイムで要求をもたらすことを意味する可能性があります。

4.現代のプラットフォーム用の古いゲームの自動最適化

ゲームの歴史の多くの古典は、かなりの努力を払って現代のプラットフォームでのみ描写できます。 Museは、コードを自動的に更新し、ゲームメカニックを適応させ、グラフィックの改善を提案することにより、古いゲームを新しい環境に転送するのに役立ちます。

創造性を置き換えるのではなく、サポートのためのツール

Microsoftは、Museは人間の開発者を置き換えることではなく、補足ツールとして機能することを強調しています。ストーリーテリング、キャラクターデザイン、雰囲気のデザインなどの創造的なプロセスは、人々の手に残っています。 Museは、技術的および機械的側面をより高速かつ効率的に実装するための技術的側面と機械的側面のみをサポートしています。

マイクロソフト自身が言っているように、「ミューズはイノベーションの加速器であり、人間の想像力の代わりではありません。」

重要な声と課題

有望な選択肢にもかかわらず、開発者コミュニティからの重要な声もあります。

• 倫理と失業：一部の業界の専門家は、より多くのタスクが自動化されているため、ミューズが長期的にゲーム開発の仕事を危険にさらす可能性があることを恐れています。
• 品質管理：Museはコンテンツをより速く生成するのに役立ちますが、これらの自動生成された要素が人間のゲーム要素と同じ品質と細部に注意を払うかどうかという疑問が生じます。
• 技術的な制限：Museの大きな可能性にもかかわらず、テクノロジーはまだ初期段階にあります。予測不可能な間違いまたは完全にメカニックではない可能性があり、ゲーム業界の受け入れに影響を与える可能性があります。

ゲームのミューズと生成AIの未来

Azure AI FoundryについてのMuseを他の開発者や研究者がアクセスできるというMicrosoftの決定は、同社がAIの可能性に大きな希望を置いていることを示しています。このオープン性は、開発を促進し続け、より多くのスタジオの筋肉または同様の技術にワークフローにつながる可能性があります。

ミューズの未来は、自動化と創造的な自由のバランスを保護することにどれだけ成功しているかにかかっています。 MicrosoftがMuseが開発者にとって貴重な仲間であることを成功裏に実証した場合、モデルはゲーム開発の新しい時代を告げることができます。

次の数年間は、ゲームの作成方法に実際に生成的なAIがどの程度革命を起こすかを示します。しかし、1つ確かなことは、MuseがMicrosoftをゲーム業界の将来のエキサイティングな基盤としていることです。

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ゲームの世界におけるパラダイムシフト：焦点を合わせた生成AI

革新と創造性が成功の礎石を形成するビデオゲーム開発の急速な世界では、パラダイムシフトが出現しています。人工知能（AI）は、もはや自動化の繰り返しタスクのための単なる未来の概念やツールではありません。彼女はクリエイティブなパートナーになり、潜在的、方法、ゲームの設計、開発、経験、根本的に変容する共同デザイナーになります。ゲーム開発のために特別に設計された生成AIモデル「Muse」のプレゼンテーションにより、Microsoftはこの方向に重要な一歩を踏み出しました。

昨日のMicrosoftの「World and Human Action Models」による有名なジャーナル「Nature」における出版物は、ターニングポイントを示しています。既存のテクノロジーの漸進的な改善ではなく、基本的な新しいアプローチです。 「世界と人間の行動モデル」（WHAM）は、 Microsoftの「ミューズ」と内部的に呼ばれ、単なるAIツール以上のものです。これは、ゲームグラフィックを生成したり、制御アクションを設計したり、両方を同時に作成できる包括的なシステムです。創造的なコンテンツを生成するこの能力は、完全に新しい視野を開き、加速し、民主化し、何よりも開発プロセスをより創造的にすることを約束します。

Museの開発は、Microsoft Research Game IntelligenceとTeachable AI Experience（Tai X）のチームと、Xbox Game StudiosのスタジオであるNinja Theoryの経験豊富なゲーム開発者との間の緊密な協力の結果です。科学的研究と実践的なゲーム開発の専門知識を組み合わせたこの学際的協力は、ミューズの成功の決定的な要因です。 AIテクノロジーは、象牙の研究塔に残るのではなく、ゲーム開発業界のニーズと課題に直接調整されています。

Muse Initiativeの顕著な側面は、Microsoftがモデルの重みとサンプルデータをオープンソースとして提供する決定です。同時に、実行可能なプログラムである「WHAMデモンストレーター」が公開されています。このデモンストレーターは、開発者がWHAMモデルと直接対話し、モデルのさまざまな側面を制御できるようにする直感的なインターフェイスとして機能します。オープンソースの出版物とデモンストレーターの提供により、MicrosoftはAI研究におけるオープン性と協力のための強力なシグナルを設定しています。世界中の開発者は、Museを実験し、それをさらに開発し、独自の革新的なアプリケーションを作成するよう招待されています。 Azure AI Foundryの実験環境は、これらの探索に理想的なフレームワークも提供しています。

ChatGptに触発された：AI研究のパラダイムシフトとゲームの世界への影響

Museのインスピレーションと、ゲーム開発における生成AIにMicrosoftの焦点の増加は、ChatGptの画期的な成功に起因する可能性があります。 2022年12月のOpenaaiによるChatGptの出版は、AIの風景全体に革命をもたらし、大きな音声モデル、複雑で創造的なタスクの可能性に対処するための印象的な方法で実証されました。このイベントは、生成AIがビデオゲーム業界で変革的な役割を果たすことができるという確信で、触媒のように見え、マイクロソフトを強化しました。

Microsoftは、Chattが非常に成功させるのと同じ原則がゲーム開発にも使用できることを早期に認識しました。アイデアは、所定のタスクを実行するだけでなく、創造的な決定を下し、新しい革新的なゲームコンテンツを生成することができるAIモデルを開発することでした。研究プロジェクトの目標は野心的でした。現代のAIモデルがどのように変化し、ビデオゲームの開発と体験の方法を体験できるかを探ることです。ミューズはこのビジョンの結果であり、AIをツールとして確立するだけでなく、ゲーム開発における創造的なプロセスの不可欠な部分としての主張を具体化しています。

ゲームデータの重要性：ユニークな研究基盤としての出血エッジ

Museの開発のための重要な要因は、広範かつ高品質のゲームデータへのアクセスでした。 Microsoftは、特に2020年にリリースされた4-Against-4マルチプレイヤーゲーム「Bleeding Edge」に関連して、長年にわたって忍者理論と緊密に協力してきました。この協力により、Microsoftは、Museのトレーニングと検証に不可欠な独自のデータベースを作成することができました。

ゲームデータの記録と使用は、常に厳格な倫理的ガイドラインとコンプライアンス基準の下で行われました。データ保護とプレーヤーのプライバシーの保護が最優先事項でした。 Ninja TheoryのテクニカルディレクターであるGavin Costelloは、この協力の重要性と得られた知識の価値を強調しました。人間のプレイヤーに似たAIエージェントの開発へのゲーム。」この声明は、このコラボレーションはデータ収集に限定されているだけでなく、研究とゲーム開発の間の知識と専門知識の継続的な交換も含まれていることを強調しています。

「Bleeding Edge」からのデータは、幅広いゲームの状況、プレイヤーキャンペーン、インタラクションが含まれているため、Museのトレーニングに理想的な基盤を提供しました。 「Bleeding Edge」などのマルチプレイヤーゲームは、AIモデルのトレーニングに非常に貴重な膨大な量のデータを自然に生成します。このデータには、ゲームの視覚的側面だけでなく、プレイヤーの動き、意思決定、戦略、ゲームの世界との動的な相互作用に関する詳細な情報も含まれています。データのこの多様性と複雑さにより、ビデオゲームのダイナミクスを深く理解し、現実的で創造的なゲームコンテンツを生成することが可能になりました。

スケーラビリティと技術的進歩：V100からH100 GPUまで

Museプロジェクトの重要なマイルストーンは、トレーニングプロセスの成功したスケーリングでした。 Museなどの複雑なAIモデルのトレーニングには、膨大なコンピューティングパワーが必要です。プロジェクトの開始時に、V100クラスター環境では、モデルトレーニングを最大100のグラフィックスプロセッサ（GPU）で効果的に拡大できることが実証されました。この成功は、データとモデルの複雑さが成長している場合でも、トレーニングを効率的に実行できることを示したため、重要でした。

これらの結果に基づいて、大規模なトレーニングの実行におけるH100 GPUの使用への移行が実行されました。 H100 GPUは、最新世代の高性能GPUを表しており、その前身よりも大幅に高いコンピューティングパワーを提供します。 H100 GPUを使用することで、ミューズを大規模に訓練し、スキルをさらに向上させることができました。この技術的な進歩は、ミューズで達成された印象的な結果の重要な要因でした。

重要な瞬間は、ゲームインテリジェンスチームのティムピアースのプレゼンテーションであり、そこで彼はさまざまなトレーニング段階でミューズモデルの学習曲線を実証しました。視覚化された結果は、Museがこれらのパターンを使用してトレーニングの過程で新しいゲームコンテンツを生成する方法を認識し、学んだ方法を明確に示しています。大量のデータから抽象的なパターンを抽出し、創造的な目的に使用するこの機能は、高度な生成AIモデルのナンバープレートであり、AIベースのゲーム開発のためのMuseの革新的な可能性を強調しています。

学際的な協力と創造的な心の統合

技術的な進歩に加えて、学際的な協力はMuseプロジェクトで中心的な役割を果たしました。最初から、Museの開発は、AIの研究者、ゲーム開発者、創造的な人々の共通の事業として設計されていました。このアプローチは、AIテクノロジーが技術的に成熟するだけでなく、クリエイティブゲーム開発業界のニーズと要件を満たすことを保証することを目的としています。

プロジェクトの重要な焦点は、技術の体系的な評価と実用的な応用でした。線形特性抽出、オンラインベースの評価方法、「完全な夢」という用語の下で最初に視覚とアクションの生成に関する研究に加えて、実際の創造的なプロセスで博物館を効果的に使用する方法に焦点を当てました。この文脈では、「完全な夢」とは、AIが開発者が行った明示的な要件や制限なしに完全に自律的なゲームコンテンツを生成するアプローチを指します。このアプローチは、AIの完全な創造的可能性を活用し、予期しない革新的なゲームのアイデアを生み出すことを目的としています。

タッチャブルAIエクスペリエンスチームと緊密に協力して、セシリーモリソンとリンダウェンやマーティングレイソンなどの経験豊富なゲームデザイナーの指示の下で、創造的なアプリケーションの生成AIの可能性を体系的に調べました。 Tachable AI Experienceチームは、AIシステムのユーザーフレンドリーなデザインの分野で専門知識をもたらし、ゲームデザイナーはゲームの概念と開発における長年の経験をもたらしました。この協力により、Museは強力なAIモデルとしてだけでなく、クリエイティブな人々にとってアクセスしやすく直感的なツールとしても開発することが可能になりました。

WHAMデモンストレーター：ゲーム開発の将来のインタラクティブなウィンドウ

実用的なテストと学際的な協力の結果は、WHAMのデモンストレーターの開発をもたらしました。このデモンストレーターは、開発者がKIモデルミューズと直接対話し、実際にそのスキルを体験できるようにするインタラクティブなユーザーインターフェイスです。 WHAMデモンストレーターは、クリエイティブな人々のための一種の「遊び場」として機能します。ミューズを試し、さまざまなパラメーターを適応させ、生成されたゲームコンテンツをリアルタイムで視覚化できます。

デモンストレーターの助けを借りて、Museの3つの中心的な評価機能が体系的に決定され、検証されました。一貫性、多様性、持続性です。これらの3つの特性は、ゲーム開発におけるMuseの実用的な適用性と創造的価値にとって重要です。

一貫性

これに関連して、一貫性は、現実的かつ信頼できる行動をとる博物館のシーケンスが生成されることを意味します。一貫性の重要な例は、キャラクターが壁を歩いたり、他の肉体的に不可能な行動をとるのを防ぐミューズの能力です。この一貫性は、生成されたゲームの世界とゲームプロセスが信頼できる没入型に見えるようにするのに役立ちます。これは、ゲーム開発者とプレーヤーによってAI生成されたコンテンツを受け入れるための重要な要素です。

多様性

多様性とは、同じまたは類似した入力であっても、幅広い異なるゲームプロセスとゲームコンテンツを生成するMuseの能力を指します。単一の入力は、ゲームプレイ、レベル設計、キャラクターの相互作用、その他の側面の点で異なるさまざまなゲームシナリオにつながる可能性があります。この多様性は、ゲーム開発における創造的な探索と回復のために非常に貴重です。これにより、開発者は複雑な手動プロトタイプを作成することなく、さまざまなゲームのアイデアを迅速かつ簡単に生成および評価できます。

持続性

Persistenceは、Museがゲームプレイやゲームの世界の変化を持続可能に統合する能力を説明しています。たとえば、新しい文字が既存のシーンに追加されたり、ゲームプレイのルールが変更されたりすると、Museは次のゲームコンテンツを生成する際にこれらの変更を考慮します。この持続性は、AIが生成したゲームの世界とゲームプレイスが、時間の経過とともに変更または拡張されていても、一貫性があり、理解しやすいままであることを保証するために重要です。これにより、開発者はゲームのアイデアに反復的に作業し、AIによって生成されたコンテンツを継続的に改良および適応させることができます。

特に、追加のH100 GPUリソ​​ースと改善された画像ジェネレーターを使用することにより、Museの継続的な最適化により、モデルのパフォーマンスがさらに向上しました。それまでの間、ゲーム「Bleeding Edge」の7枚のカードすべてがMuseに統合されており、これにより、生成可能なゲームの世界の多様性と範囲が大幅に拡大されました。 2分間のゲームプレイシーケンスを示す印象的なビデオは、ミューズによって生成されたコンテンツの多様性、現実への近さ、創造的な品質を印象的に示しています。これらのビデオは、ゲーム開発のためのミューズの変革の可能性の説得力のある証拠です。

OutlookとThe Open Source Publication：ゲーム開発者コミュニティへの贈り物

この学際的な研究の結果は、有名なジャーナル「自然」に掲載されただけでなく、一般の人々がアクセスできるようになりました。科学的出版物に加えて、Muse、WHAMのデモンストレーターとそれに付随するコミュニティのサンプルデータが利用可能になります。このオープンソースの出版物は、世界中の開発者によるMuseのさらなる開発と使用を促進することを目的とした重要なステップです。

MuseとThe Whamのデモンストレーターオープンソースを公開するというマイクロソフトの決定は、AI研究におけるオープン性と革新に対する同社のコミットメントを強調しています。コミュニティにこれらの技術を提供することにより、Microsoftはゲーム開発における生成AIのより広範な受け入れと使用を促進し、創造的な革新の新しい波を開始したいと考えています。オープンソースの出版物により、開発者はMuseを特定のニーズに適応させ、独自の拡張と変更を開発し、テクノロジーを独自のプロジェクトに統合することができます。

ミューズで行われた進歩は、ビデオゲームとAIベースのゲーム体験の将来の開発のための新しい視点を開きます。 Xboxの革新的なプロジェクトは、Museのスキルに基づいて構築され、ゲーム開発における生成AIの可能性を調査する既にテストされています。これらのプロジェクトは、レベルデザインとゲームの世界の自動生成から、ダイナミックでパーソナライズされたプレーヤーエクスペリエンスの作成にまで及びます。

ゲーム開発の新しい章：クリエイティブパートナーとしてのAI

MuseとのMicrosoftの研究は、技術の進歩がゲーム開発の画期的な革新にどのようにつながるかを印象的に示しています。ミューズは単なる技術的なツールではありません。これは、ゲーム開発者がビジョンをより速く、より効率的かつ革新的に実装するのを支援する共同デザイナーであるCreative Processesの触媒です。 Museの開発は、AIが自動化のツールとしてだけでなく、創造的な創造プロセスの不可欠な部分として機能するゲーム開発の新しい章の始まりを示しています。

ゲーム開発における生成AIの可能性は計り知れず、ゲームコンテンツの自動生成をはるかに超えています。 MuseなどのAIモデルは、小規模なスタジオやインディー開発者に高度なテクノロジーにアクセスできるようにすることで、ゲーム開発プロセスを民主化するのに役立ちます。開発コストを削減し、開発時間を短縮し、同時に業界の創造的な多様性と革新を促進することができます。

さらに、生成AIには、リアルタイムでプレイヤーの好みと行動に適応するパーソナライズされたダイナミックなプレーヤーエクスペリエンスを提供する可能性があります。プレイヤーの決定と行動に基づいて継続的に発展している、難易度、ストーリーテリング、ゲームプレイ、またはゲームの世界でプレーヤーに動的に適応するゲームを想像してください。ミューズと同様のAIモデルは、このタイプの革新的なゲーム体験と、ゲーム開発の未来を持続可能に形成することを約束する方法を開きます。

KIは、ゲーム開発における人間の創造性と専門知識の代替品と見なされるべきではなく、人間の創造性を補完し強化するツールとして見られるべきであることを強調することが重要です。最良の結果は、AIと人間の創造性がクリエイティブパートナーとして行動し、開発者がビジョンを現実に実装できるようにするために、AIがクリエイティブなパートナーとして行動し、インスピレーションを与え、サポートし、可能にするときに達成されます。ミューズは、この方向への有望なステップであり、AIがゲーム開発に革命を起こし、創造的な可能性の新しい時代を告げる方法の印象的な例です。

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