機械学習モデルはすでにチェス、囲碁、Atari ゲームなどをマスターしていますが、次のレベルに上がるために、Facebook の研究者は AI が別の種類のゲーム、つまり非常に難しくて無限に複雑な NetHack に挑戦することを計画しています。
「このゲームを通して、最も取り組みやすい『グランドチャレンジ』を構築したいと考えました。AIの本質を解明するわけではありませんが、より優れたAIへの道を切り開くでしょう」と、Facebook AIリサーチのエドワード・グレフェンステッテ氏は述べています。「ゲームは、機械の知性を生み出す要因についての私たちの仮説を解明し、それを打ち破るのに適した領域です。」
NetHackをご存知ない方もいるかもしれませんが、これは史上最も影響力のあるゲームの一つです。プレイヤーはファンタジーの世界を舞台に冒険者となり、毎回異なるダンジョンの奥深くへと潜り込み、危険度が増していきます。モンスターと戦い、罠やその他の危険を回避しながら、神との良好な関係を維持しなければなりません。NetHackは最初の「ローグライク」ゲーム（直前の、はるかにシンプルな前身であるRogueに次ぐ）であり、おそらく今でも最高のゲームであり、間違いなく最も難しいゲームと言えるでしょう。
(ちなみに、無料で、ほぼすべてのプラットフォームでダウンロードしてプレイできます。)
ゴブリンを表す「ag」、プレイヤーを表す「@」、レベル構造を表す線と点など、シンプルなASCIIグラフィックからは想像できないほどの複雑さ。1987年にデビューしたNethackは、それ以来活発に開発が続けられており、開発チームは入れ替わり立ち替わりしながら、オブジェクトやクリーチャー、ルール、そしてそれら同士の無数の相互作用を拡張してきた。
そして、これこそがNetHackがAIにとってこれほど難しくも興味深い挑戦となる理由の一つです。NetHackは非常にオープンエンドです。世界は毎回異なるだけでなく、あらゆるオブジェクトやクリーチャーが新たな方法で相互作用し、そのほとんどはプレイヤーのあらゆる選択肢を網羅するために数十年かけて手作業でコーディングされています。
「Atari、Dota 2、StarCraft 2…これらのゲームで進歩を遂げてきた解決策は非常に興味深いものです。NetHackはただ、異なる課題を提示しています。人間としてゲームをプレイするには、人間の知識に頼らなければなりません」とグレフェンステッテ氏は語った。
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これらのゲームでは、勝利するための戦略は多かれ少なかれ明白です。もちろん、Dota 2のようなゲームではAtari 800のゲームよりも複雑ですが、基本的な考え方は同じです。プレイヤーが操作する駒、環境となるゲームボード、そして達成すべき勝利条件があります。NetHackも似たようなケースですが、それよりも奇妙な点があります。まず、ゲームは毎回異なり、しかも細かい点だけではありません。
「新しいダンジョン、新しい世界、新しいモンスターやアイテム。セーブポイントはありません。ミスをして死んでしまったら、二度とやり直せません。現実生活と少し似ています」とグレフェンステッテ氏は語る。「ミスから学び、その知識を武器に新たな状況に立ち向かわなければなりません。」
腐食性の薬を飲むのはもちろん良くありませんが、それをモンスターに投げつけるのはどうでしょうか？武器に塗ったり、宝箱の鍵に注いだり、水で薄めたりするのは？私たちはこれらの行動について直感的に理解できますが、ゲームをプレイするAIは私たちと同じようには考えません。
NetHackのシステムの奥深さと複雑さは説明するのが難しいが、その多様性と難しさこそが、このゲームを競技会に最適なものにしているとグレフェンステッテ氏は語る。「このゲームをプレイするには、人間の知識に頼らなければならないのです」と彼は言う。
NetHackをプレイするためのボットは、長年にわたり設計されてきました。これらのボットはニューラルネットワークではなく、ゲーム自体と同じくらい複雑な決定木に依存しています。Facebook Researchのチームは、機械学習ベースのゲームプレイアルゴリズムをテストできるトレーニング環境を構築することで、新たなアプローチを生み出したいと考えています。
NetHack学習環境は実際には昨年構築されましたが、NetHackチャレンジは今まさに始まったばかりです。NLEは基本的に、専用のコンピューティング環境に埋め込まれたゲームのバージョンであり、AIがテキストコマンド（指示、攻撃やクアフなどのアクション）を介してゲームと対話できるようにします。
野心的なAI設計者にとって、これは魅力的なターゲットです。StarCraft 2のようなゲームは、ある意味ではより知名度が高いかもしれませんが、NetHackは伝説的な存在であり、他のゲームで主流となっているモデルとは全く異なるモデルを構築するというアイデアは、興味深い挑戦です。
また、グレフェンステッテ氏の説明によると、これは過去の多くのAIよりもアクセスしやすいものでもある。StarCraft 2用のAIを構築するには、ゲーム内の画像に対して視覚認識エンジンを実行するために、膨大な計算能力が必要だった。しかし、このAIの場合、ゲーム全体がテキストで伝達されるため、非常に効率的に作業できる。最も基本的な計算環境でも、人間がプレイするよりも数千倍も速くプレイできる。そのため、他の機械学習手法を実行するために必要な高性能な環境にアクセスできない個人やグループにも、この挑戦は広く開かれている。
「私たちは、AIコミュニティにとって多くの課題を抱えながらも、それを大規模な学術研究室だけに限定しない研究環境を作りたかったのです」と彼は語った。
今後数ヶ月間は、NLEがテストに利用可能となり、参加者は基本的に好きな方法でボットやAIを構築できます。しかし、10月15日に競技が本格的に開始されると、参加者は制御された環境内で標準コマンドを使用してゲームを操作することしかできなくなります。特別なアクセスやRAMの調査などはできません。
コンテストの目標はゲームをクリアすることであり、Facebookチームは、エージェントが一定時間内にNetHackで言う「アセンド」を何回達成したかを追跡します。しかし、「これは誰にとってもゼロになることを想定しています」とグレフェンステッテ氏は認めています。結局のところ、これは史上最も難しいゲームの一つであり、何年もプレイしてきた人間でさえ、一生に一度勝つことさえ難しいのに、ましてや連続で勝つとなるとなおさらです。他にも、いくつかのカテゴリーで勝者を判定するための採点基準が設けられる予定です。
この挑戦が、AIへの新たなアプローチ、より根本的に人間の思考に近いアプローチの芽となることを期待しています。近道、試行錯誤、スコアハッキング、そしてザーギングはここでは通用しません。エージェントは論理体系を学習し、それを柔軟かつ知的に適用する必要があります。さもなければ、激怒したケンタウロスやアウルベアの手にかかって無残に死ぬことになるでしょう。
NetHackチャレンジのルールやその他の詳細は、こちらをご覧ください。結果は今年後半に開催されるNeurIPSカンファレンスで発表されます。
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