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。
…
- 人気の記事ランキング
-
- China figured out how to sell EVs. Now it has to deal with their aging batteries. 中国でEV廃車ラッシュ、年間82万トンのバッテリー処理追いつかず
- Quantum navigation could solve the military’s GPS jamming problem ロシアGPS妨害で注目の「量子航法」技術、その実力と課題は?
- Text-to-image AI models can be tricked into generating disturbing images AIモデル、「脱獄プロンプト」で不適切な画像生成の新手法
- How social media encourages the worst of AI boosterism GPT-5が「未解決問題解いた」 恥ずかしい勘違い、なぜ?