ロボット工学

Self-Driving Cars Can Learn a Lot by Playing Grand Theft Auto グランド・セフト・オート
自動運転車の教材に

超現実的なコンピューター・ゲームは、現実世界について、AIのアルゴリズムが効率的に学習する手段になることがある。 by Will Knight2016.09.13

グランド・セフト・オートのプレイに何千時間費やしても、人間の役に立つかは疑問だ。しかし、コンピューターをずっと賢くするのにはかなり役立つかもしれない。

https://www.youtube.com/watch?v=hvlHnMkdflI

複数の研究グループは現在、高速で走る自動車とさまざまな犯罪行為を扱う大人気ゲームを利用して、自律自動車が現実の道路で走行するためのアルゴリズムを訓練している。

コンピューターが暴力的なコンピューター・ゲームをプレイして悪い行動を学習する機会は滅多にない。しかしグランド・セフト・オートの驚くほどリアルな風景やその他の仮想世界は、機械が現実世界のさまざまな構成要素を正しく認識する上では役に立つ。

機械学習によって、コンピューターは人間と同じように顔や声を認識できるようになった。しかし、この手法には膨大な量のデータが必要だが、十分なデータを集めるには大変な時間がかかる。ゲームで用いられる風景は非常にリアルなので、現実世界の画像から作られるのと同じくらい良質な訓練データが得られる。

研究者はアルゴリズム用の訓練データを作るために、すでにゲームエンジンで3Dシミュレーションを構築している (“To Get Truly Smart, AI Might Need to Play More Video Games”参照)。しかし、写真のようにリアルな画像が何時間分もある既製のコンピューター・ゲームを使えば、大量の訓練データが簡単に集まる。

インテルの研究所とドイツのダルムシュタット大学の共同研究チームは、グランド・セフト・オートから有用な訓練データを抽出するための、秀逸な方法を開発した。

研究チームは、ゲームとコンピューターのハードウェア間で動作するソフトウェア・レイ …

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