【本日までオンライン講義の特典つきで新刊販売中！】人工知能は「生命」になるのか？ ゲームAIの研究者がとことん考えてみた。｜三宅陽一郎

現代社会の新たなインフラとして急速な普及をみせる人工知能（AI）。しかし現在のAI技術のあり方は、私たちが直感的にイメージする「人工知能」とは大きく隔たり、そして将来の不安を呼び起こしています。このギャップはどこから来て、どうすれば埋めていけるのか。新著『人工知能が「生命」になるとき』著者の三宅陽一郎さんが、ゲームAI開発の立場から、その難問に挑みます。

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「人工知能」のイメージをめぐる違和感

　皆さんが「人工知能」という言葉を聞くときに、あるいはその説明を受けるときに、何か胸の中で違和感を抱いたことはないでしょうか？

　特に2010年代前半から現在にかけては、ディープラーニング（深層学習）技術のブレイクや「IBM Watson」などを通じて、たくさんの実用的なAIの可能性が切り拓かれてきました。けれども、多くの人にとっては「何だか思っていた人工知能と違う」「自分の直感に反する」「大筋はわかるけれど、何か違う気がする」という感想を、呼び起こしてはいないでしょうか？

　私自身も感じる、そんなちょっとした違和感の正体は、日本の持つ社会・文化の様相が、西洋の思想的土壌の上に発展した工学技術としての「人工知能」と、少なからず対立・矛盾することに起因するように思われます。そして、その違和感は、「人工知能」の社会的導入が全世界レベルで起こるにしたがって、ますます大きくなり、多くの人を不安にし、暗黙の我慢を強いているように思います。

技術としてのAI、エンターテインメントとしてのAI

　人が人工知能と聞いてまず想像するのが、一つの「生命」のような人工知能ではないでしょうか。わかりやすく言えば擬人的なキャラクターです。人は、人間や動物とよく似た外見のものには、自分たちと同じ知能を見出そうとします。

　しかし、そういったイメージに関して、人工知能の工学的な研究者の多くは、否定的な立場を取ることが多いです。人工知能は長らくアルゴリズムや情報処理に還元されることで学問の姿を取ってきており、ひとつの生物個体のような全体性をもった人工知能を構想するのは、まだまだ時期尚早だと捉えられているためです（現状、そのようなアプローチは、個体をごく単純にモデル化した「エージェント指向」と呼ばれる人工知能の一分野として限定的に探求されています）。

　一方で、ゲームのようなエンターテインメントで使われるAIは逆の立場を取ります。エンターテインメントAIは、常にユーザーの主観的な体験の上に「知能」を感じさせることを目的とします。知的な存在、楽しい存在、愛らしい存在など、ユーザーに感じてほしい知能のイメージを確定させてから、そのための外見、振る舞い、知的能力を逆算して作っていきます。そのような人工知能は、学問としての人工知能研究者から見れば、表層的なものを志向した、見掛けだおしで「中身」のない人形に過ぎない存在とも言えるでしょう。

二つの人工知能を橋渡しするために

　けれども、だからこそ私はエンターテインメントAIが目指す文字通りの「絵に描いた餅」のような人工知能と、専門的な技術分野としての人工知能を、長い時間をかけて橋渡ししていきたいと考えています。アカデミックなAI研究が、機能論的に要素を積み上げて人工知能を構築するという方向からの西洋哲学的なアプローチであるのに対し、エンターテインメントAIは、人が求める人工知能像の存在論から逆方向に遡っていくという東洋哲学的なアプローチになっており、この二つは相補的な関係にあります。

　両者の間を橋渡ししていくことで、やがては人工知能の姿を大きく変貌・進化させることになっていくことでしょう。しかし、現在のところ、それは細い細い橋でしかありません。

▲人々が人工知能に求めるイメージと人工知能の技術を結ぶ架け橋

　そして目下、このか細い橋をかけ続けるような仕事が、私がデジタルゲームの人工知能で行おうとしていることです。たくさんのゲームのキャラクターの知能を作りながら、キャラクターの知能とアカデミックな人工知能の知識を融合させることで、少しずつですが新しい可能性が見えてきました。これは言い換えれば、日本で育まれた擬人的なキャラクター文化と、西洋で育まれた人工知能を融合させることです。

　西洋が技術を、東洋がイメージを提供し合うことで、生命としての人工知能という分野が躍進するのではないか。この二つの領域の間にある空間にこそ、人工知能の本来的な、人間の知性にとって本質的で興味深い知見とテクノロジーが横たわっているのではないか。

　本稿では、ゲームAIの考察を通じて、この二つの領域を結びつける道筋の一例をご紹介したいと思います。

持ち場（テリトリー）を与えられていた初期のゲームAI

　ゲーム開発の最初には、そのゲームの中で、どの部分までを人工知能に担当してもらうか、どこを人間がセットアップするかを決めます。人間がプリセットする行動命令（スクリプトと言います）を書いて、どこまでを人工知能の自律的意思に任すかを決めます。

　たとえば、1980年代のファミリーコンピュータ（ファミコン）の頃のゲームを思い出してみましょう。ファミコンのゲームのキャラクターたちは自分の持ち場（テリトリー）が決まっていて、キャラクターが現れると一定のパターンの攻撃をくり返すというように、ゲームのキャラクターは常に明確な役割を持ちます。

　それらのキャラクターは、マップのエリアごとに設定され、さらにその中の各キャラクターは持ち場（テリトリー）が与えられ、与えられた役割をこなし、ゲーム全体を繋いでいくのです。つまり「局所的に限定された人工知能」をつないで「全体の人工知能」を作っていると言えます。また、そういった局所を「キャラクターの縄張り（テリトリー）」と解釈してうまくゲームデザインと整合性をつけていたのです。

▲キャラクターの持ち場（テリトリー）とそのつながり

オープンワールド時代に対応して複雑化した現代のゲームAI

　対して、現代のゲームでは、オープンワールド型が主流になりつつあります。『Fallout』『Skyrim』（いずれもBethesda Game Studios）、「グランド・セフト・オート」（Rockstar Games）シリーズなど一千万本を超えるシリーズは、いずれもオープンワールド型ゲームです。オープンワールド型ゲームとは、広大なマップを持ち、シームレスに移動可能で、基本的にどの場所でも行けて、どのようなことをしても良いというゲームです。もちろん、ゲームによってミッションの順番やオープンになっていない場所があるなどの違いはありますが、ユーザーに最大限の自由度が与えられているゲームのことを言います。

　ゲームが広大になると、そこで活躍するための人工知能は、一定の場所でのみ活動する制約された人工知能と違い、いたるところで知的な活動を求められます。一緒に旅する仲間など、広大なマップに適応する人工知能はより汎用的な人工知能である必要があります。その知的構造はとても大きく深いものになります。たとえば、『ディビジョン』（Ubisoft, 2016）のキャラクターAIの内部構造は巨大なものになっています。

　それぞれのキャラクターが持ち場を持ち、その中でキャラクターを動かそうとするときには、問題を限定することができます。逆に、切り分けた問題ごとにキャラクターを割り当てるとも言うことができます。人工知能が解くべき領域のことをフレームと言います。フレームの中で設定が多くなるほど、そしてフレームが広くなるほど、人工知能が抱える問題は重く、深くなります。それはそのままコンピュータの負荷に直結します。オープンワールドのゲームでは人工知能が持つフレームをどんどん人間が広げてあげる必要があるのです。

　しかし、フレームが拡大していけば、それを抱える人工知能の内部構造もまた必要となります。ゲーム開発では、当初の仕様を超えてどんどんと拡張して作られていくのが普通ですので、最初の仕様は基礎にはなっても、すべてに対応することはできません。

▲フレームの拡大に応じて拡張するビヘイビアツリー

（続く）

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