数十年前のASCIIアドベンチャーゲーム「NetHack」への挑戦から見えるAIの未来

今回は「数十年前のASCIIアドベンチャーゲーム「NetHack」への挑戦から見えるAIの未来」についてご紹介します。

関連ワード （Facebook AI Research、ゲーム、機械学習等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

機械学習モデルはすでにチェスや囲碁、Atari（アタリ）ゲームなどをマスターしているが、Facebookの研究者たちは、AIを世界で最も難しいといわれる、無限に複雑な「NetHack（ネットハック）」に挑戦させて、さらにレベルを押し上げようとしている。

Facebook AI ResearchのEdward Grefenstette（エドワード・グレフェンステット）氏は次のように話す。「私たちはこのゲームで、最も利用しやすい「グランドチャレンジ」を構築しようと考えました。AIを解き明かすことはできませんが、より優れたAIを実現するための道筋を示すことができます。ゲームは、機械を賢くする要素、機械をダメにする要素について仮定を導き出す良い方法です」。

NetHackを初めて耳にする読者も多いだろうが、これは古今東西最も影響力のあるゲームの1つだ。あなたはファンタジー世界の冒険者で、毎回異なるダンジョンでどんどん危険な深みにはまっていく。モンスターと戦い、罠や危険を回避しながら、神と良い関係を築く。これは（はるかにシンプルな元祖「ローグ」の後の）最初の「ローグライク」ゲームで、間違いなく今でも最高で、ほぼ間違いなく最も難しい作品だ。

（なお、NetHackは無料で、ほとんどのプラットフォームでダウンロードしてプレイすることができる）

ゴブリンは「g」、プレイヤーは「@」、ダンジョンの構造は線と点で表すなどの、シンプルなASCIIグラフィックとは裏腹に、NetHackは驚くべき複雑さを持つ。というのも、1987年に登場したNetHackでは、その後も開発チームが交代しながら、オブジェクトやクリーチャー、ルール、そしてそれらを取り巻く無数のインタラクションを増やし続け、活発な開発を続けているからだ。

これこそが、NetHackがAIにとって非常に困難で興味深いチャレンジとなる理由の1つである。オープンエンドなNetHackでは、世界が毎回変化するだけでなく、すべてのオブジェクトやクリーチャーとインタラクションすることができる。インタラクションはほとんどが何十年もかけて手作業でコーディングされ、プレイヤーのあらゆる選択肢を可能にしている。

タイルベースのグラフィックにアップデートされたNetHack。今まで同様、すべての情報がテキストベースだ

「Atari、『Dota 2』、『StarCraft 2』などのゲームを進化させるために必要とされたソリューションは非常に興味深いものですが、NetHackには、それとは異なる課題があります。人間としてゲームをプレイするためには、人間の知識が必要です」とグレフェンステット氏は話す。

NetHack以外のゲームでは、勝つための戦略が多かれ少なかれ明らかになっている。もちろん、Dota 2のようなゲームは、Atari 800よりも複雑だが、考え方は同じだ。プレイヤーが操作する駒、環境というゲームボード、目標となる勝利条件がある。NetHackでもそれは同じだが、もっと複雑怪奇だ。まず、ゲームが細部も含め、毎回異なる。

「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、セーブポイントがないなど。ミスをして死んでしまったら、生き返ることはできません。現実の世界に似ていますね。失敗から学び、その知識で武装して新しい状況に臨むのです」と、グレフェンステット氏。

腐食性のポーションはもちろん飲むべきではないが、それをモンスターに投げつけたらどうだろうか？武器に塗るのは？宝箱の錠前にかけるのは？水で薄めたらどうだろう？人間はこれらの行為を直感的に理解するが、ゲームをプレイするAIは人間のようには考えない。

NetHackのシステムの深さと複雑さを説明するのは難しいが、その多様性と難しさはAIのチャレンジに相応しいとグレフェンステット氏は話す。

ニューラルネットワークではなく、（ゲームと同じくらい）複雑な決定木を用いたゲームプレイ用のボットは、何年も前から設計されている。Facebook Researchチームは、機械学習を用いたゲームプレイのアルゴリズムをテストできる学習環境を構築することで、新しいアプローチを生み出したいと考えている。

AIが認識している内容がラベルで表示されたNetHack

NetHack学習環境（NetHack Learning Environment、NLE）は2020年完成したが、NetHackチャレンジはまだ始まったばかりである。NLEは専用のコンピューティング環境にゲームを組み込んだもので、AIはテキストコマンド（指示、攻撃やポーションを飲むなどのアクション）でNLEとやり取りする。

野心的なAIデザイナーにとっては魅力的なターゲットだ。StarCraft 2のようなゲームの方が知名度は高いかもしれないが、ゲーム界のレジェンドであるNetHackで、他のゲームに適用されたモデルとはまったく異なる方法でモデルを構築するというのは興味深いチャレンジである。

また、グレフェンステット氏の説明のように、NetHackは過去の多くのゲームと比較して、利用しやすいゲームだ。StarCraft 2用のAIを作ろうと思ったら、ゲーム内の画像で視覚認識エンジンを実行するために、大規模なマシンパワーが必要だろう。しかし、NetHackはゲーム全体がテキストで構成されているため、非常に効率的に作業を行うことができる。ベーシックなコンピューターでも人間の何千倍もの速さでプレイすることができるので、（他の機械学習の手法には欠かせない）高性能なデバイスを持たない個人やグループでも挑戦することが可能だ。

グレフェンステット氏は「私たちは、大規模な学術研究機関に限定せずに、AIコミュニティに多くのチャレンジを提供できる研究環境を構築したいと考えていました」と話す。

今後数カ月間はNLEが公開され、競技者は基本的に自分の好きな手段でボットやAIを作ってテストすることができる。2021年10月15日に本格的な競技が開始されると、特別なアクセスやRAMのテストなどはできず、制御された環境の中で標準的なコマンドを使ってゲームを操作するように制限される。

競技の目標はゲームをクリアすることで、Facebookチームは、一定時間内にエージェントがNetHackの「アセンション」を何回行ったかを記録する。しかし「どのエージェントでもアセンションがゼロになるだろうと想定している」とグレフェンステット氏は認めている。結局のところ、このゲームは史上最も難しいゲームの1つであり、何年もプレイしている人間でも、数回連続で勝利することはおろか、一生に一度でも勝利することが難しいのだ。その他にも、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ある。

このチャレンジが、より本質的に人間の思考に近い、新しいAIへのアプローチの種になることを期待している。ショートカット、トライ＆エラー、スコアハック、ザーグ戦術（量で圧倒する戦術）はここでは通用しない。エージェントは論理体系を学び、それを柔軟かつ知的に適用する……さもないと、怒り狂ったケンタウルスやオウルベアに殺されることになる。

NetHackチャレンジのルールやその他の詳細については、こちらを参照のこと。結果は年内に開催されるNeurIPS（Neural Information Processing Systems、ニューラル情報処理システム）カンファレンスで発表される予定だ。

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画像クレジット：Facebook / Nethack

【原文】

Machine learning models have already mastered Chess, Go, Atari games and more, but in order for it to ascend to the next level, researchers at Facebook intend for AI to take on a different kind of game: the notoriously difficult and infinitely complex NetHack.

“We wanted to construct what we think is the most accessible ‘grand challenge’ with this game. It won’t solve AI, but it will unlock pathways towards better AI,” said Facebook AI Research’s Edward Grefenstette. “Games are a good domain to find our assumptions about what makes machines intelligent and break them.”

You may not be familiar with NetHack, but it’s one of the most influential games of all time. You’re an adventurer in a fantasy world, delving through the increasingly dangerous depths of a dungeon that’s different every time. You must battle monsters, navigate traps and other hazards, and meanwhile stay on good terms with your god. It’s the first “roguelike” (after Rogue, its immediate and much simpler predecessor) and arguably still the best — almost certainly the hardest.

(It’s free, by the way, and you can download and play it on nearly any platform.)

Its simple ASCII graphics, using a g for a goblin, an @ for the player, lines and dots for the level’s architecture, and so on, belie its incredible complexity. Because Nethack, which made its debut in 1987, has been under active development ever since, with its shifting team of developers expanding its roster of objects and creatures, rules, and the countless, countless interactions between them all.

And this is part of what makes NetHack such a difficult and interesting challenge for AI: It’s so open-ended. Not only is the world different every time, but every object and creature can interact in new ways, most of them hand-coded over decades to cover every possible player choice.

NetHack with a tile-based graphics update – all the information is still available via text.

“Atari, Dota 2, StarCraft 2… the solutions we’ve had to make progress there are very interesting. NetHack just presents different challenges. You have to rely on human knowledge to play the game as a human,” said Grefenstette.

In these other games, there’s a more or less obvious strategy to winning. Of course it’s more complex in a game like Dota 2 than in an Atari 800 game, but the idea is the same — there are pieces the player controls, a game board of environment, and win conditions to pursue. That’s kind of the case in NetHack, but it’s weirder than that. For one thing, the game is different every time, and not just in the details.

“New dungeon, new world, new monsters and items, you don’t have a save point. If you make a mistake and die you don’t get a second shot. It’s a bit like real life,” said Grefenstette. “You have to learn from mistakes and come to new situations armed with that knowledge.”

Drinking a corrosive potion is a bad idea, of course, but what about throwing it at a monster? Coating your weapon with it? Pouring it on the lock of a treasure chest? Diluting it with water? We have intuitive ideas about these actions, but a game-playing AI doesn’t think the way we do.

The depth and complexity of the systems in NetHack are difficult to explain, but that diversity and difficulty make the game a perfect candidate for a competition, according to Grefenstette. “You have to rely on human knowledge to play the game,” he said.

People have been designing bots to play NetHack for many years that rely not on neural networks but decision trees as complex as the game itself. The team at Facebook Research hopes to engender a new approach by building a training environment that people can test machine learning-based game-playing algorithms on.

NetHack screens with labels showing what the AI is aware of.

The NetHack Learning Environment was actually put together last year, but the NetHack Challenge is only just now getting started. The NLE is basically a version of the game embedded in a dedicated computing environment that lets an AI interact with it through text commands (directions, actions like attack or quaff)

It’s a tempting target for ambitious AI designers. While games like StarCraft 2 may enjoy a higher profile in some ways, NetHack is legendary and the idea of building a model on completely different lines from those used to dominate other games is an interesting challenge.

It’s also, as Grefenstette explained, a more accessible one than many in the past. If you wanted to build an AI for StarCraft 2, you needed a lot of computing power available to run visual recognition engines on the imagery from the game. But in this case the entire game is transmitted via text, making it extremely efficient to work with. It can be played thousands of times faster than any human could with even the most basic computing setup. That leaves the challenge wide open to individuals and groups who don’t have access to the kind of high-power setups necessary to power other machine learning methods.

“We wanted to create a research environment that had a lot of challenges for the AI community, but not restrict it to only large academic labs,” he said.

For the next few months, NLE will be available for people to test on, and competitors can basically build their bot or AI by whatever means they choose. But when the competition itself starts in earnest on October 15, they’ll be limited to interacting with the game in its controlled environment through standard commands — no special access, no inspecting RAM, etc.

The goal of the competition will be to complete the game, and the Facebook team will track how many times the agent “ascends,” as it’s called in NetHack, in a set amount of time. But “we’re assuming this is going to be zero for everyone,” Grefenstette admitted. After all, this is one of the hardest games ever made, and even humans who have played it for years have trouble winning even once in a lifetime, let alone several times in a row. There will be other scoring metrics to judge winners in a number of categories.

The hope is that this challenge provides the seed of a new approach to AI, one that more fundamentally resembles actual human thinking. Shortcuts, trial and error, score-hacking, and zerging won’t work here — the agent needs to learn systems of logic and apply them flexibly and intelligently, or die horribly at the hands of an enraged centaur or owlbear.

You can check out the rules and other specifics of the NetHack Challenge here. Results will be announced at the NeurIPS conference later this year.

（文：Devin Coldewey、翻訳：Dragonfly）

Facebook doubles down on detecting deepfakes

It relies on reverse engineering, working back from a single AI-generated image to the generative model used to produce it. "Our reverse engineering method takes image attribution a step further by helping to deduce information about a particular generative model just based on the deepfakes it produces," said research scientists Xi Yin and Tal Hassner at Facebook. It's the first time that researchers have been able to identify properties of a model used to create a deepfake without any prior knowledge of the model.  Deepfakes are being treated as video forgeries that make people appear to be saying things they never did, like the popular forged videos of Facebook CEO Zuckerberg and that of US House Speaker Nancy Pelosi that went viral. Deepfakes have become so believable in recent years that it can be difficult to tell them apart from real images.  Image attribution can identify a deepfake's generative model if it was one of a limited number of generative models seen during training.  But the vast majority of deepfakes — an infinite number — will have been created by models not seen during training.  "During image attribution, those deepfakes are flagged as having been produced by unknown models, and nothing more is known about where they came from, or how they were produced," said Facebook. The company said that with the new method, researchers will now be able to obtain more information about the model used to produce particular deepfakes.  "Our method will be especially useful in real-world settings where the only information deepfake detectors have at their disposal is often the deepfake itself," Facebook said.  To combat the spread of disinformation, Microsoft also last year unveiled a new tool that will spot deepfakes or synthetic media which are photos, videos or audio files manipulated by Artificial Intelligence (AI) which are very hard to identify if false or not.

16203 41st Dr SE, Bothell, WA 98012 | MLS #1786623 | Zillow

16203 41st Dr SE , Bothell, WA 98012-5450 is a single-family home listed for-sale at $725,000. The 1,570 sq. ft. home is a 3 bed, 3.0 bath property. Find 20 photos of the 16203 41st Dr SE home on Zillow. View more property details, sales history and Zestimate data on Zillow. MLS # 1786623

Peter Thiel - Wikipedia

Peter Andreas Thiel (/ t iː l /; born 11 October 1967) is a German-American billionaire entrepreneur and venture capitalist.A co-founder of PayPal, Palantir Technologies, and Founders Fund, he was the first outside investor in Facebook. He was ranked No. 4 on the Forbes Midas List of 2014, with a net worth of $2.2 billion, and No. 391 on the Forbes 400 in 2020, with a net worth of $2.1 billion.

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表現が難しいですが、結婚って「いい人を取り合う"椅子取りゲーム"」みたいな殺伐とした空気を感じる瞬間があって。 時々少し怖くなります。 そういうふうに相手を選ぶのは不思議な感じがするし、自分が幸せを感じられる選択ができたらいいと思い ...

男性(47)「頼む…日本はもっと中年男が主人公のゲーム作ってくれ…」 ： ゲーム魔人

ゲーム配信者「別に好きでも無いけど新作ゲーム配信したら数字取れるから配信したろ!w」←これ 【悲報】capcom、人気の二次創作作品「ウマ娘裁判」を権利者削除し大炎上する 【悲報】ワンパンマンの最新話、エチエチすぎる

リモ金 - パスマーケット - Yahoo! Japan

当日の受付方法. デュエルマスターズ公認のリモートCSになります。. 本ｲﾍﾞﾝﾄは、Discordと Tonamel を使用したｵﾝﾗｲﾝｲﾍﾞﾝﾄです。. 参加される方は、以下の内容をご確認の上、手順通りにチケットの購入をお願い致します。. ① DMPﾗﾝｷﾝｸﾞ ...

幻冬舎大学 前田高志×玉樹真一郎「元・任天堂の二人が語る《勝てるコンセプト》の作り方と運用」 | Peatix

前田高志&times;玉樹真一郎「元・任天堂の二人が語る《勝てるコンセプト》の作り方と運用」 ※本イベントはオンライン(Zoom)での開催です※デザイン書としては異例の発売前重版と... powered by Peatix : More than a ticket.

みんなのイベント - TwiPla

TwiPla(ツイプラ)は、Twitterを使ってイベント告知や出欠確認、日程調整を行えるイベント開催支援サービスです。ダイレクトメッセージの一括配信も行えます。

声優・茅野愛衣さん、中国産ゲーム・アークナイツからボイスが消されてしまう。一体なぜ・・・？ | やらおん!

ゲーム会社「あの『宮本武蔵』がフィギュア化します」 ワイ「誰？」 ゲーム会社「だから宮本武蔵だよ!」 【悲報】ウマ娘運営さん、とんでもない不具合対応で炎上してしまう

大谷翔平 大リーグオールスターゲームhr競争出場へ 日本選手初 | 大リーグ | Nhkニュース

【NHK】エンジェルスの大谷翔平選手が18日、来月行われるオールスターゲームのホームラン競争に出場する意向を自身のSNSで明らかに…

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セッション | Our Futures

2021/06/30 19:30 - 21:00. zoom online会議. 2021. 07/01. Future Sessions MORNING DIALOG＜No.04＞お悩みケース：職場の人とのコミュニケーション. 2021/07/01 08:45 - 09:45. zoom online会議. 2021. 07/14.

オンラインSDGsカードゲーム「Our World Game体験会」 | Peatix

「世界は繋がっている、そして私が起点」SDGsの本質の一つがこの言葉ですが、実際にこの本質を体感することが難しく、結果としてSDGsは他人事のように感じてしまいます。一方で、コロナ... powered by Peatix : More than a ticket.

「アフターコロナ」の世界経済と、日本株の投資視点【Yahoo!ファイナンスセミナー】 - パスマーケット

「アフターコロナ」の世界経済と、日本株の投資視点【Yahoo!ファイナンスセミナー】！講師：野村證券株式会社 ヴァイス・ プレジデント 櫻井玲央チケット購入はパスマーケットで！

怪盗ジョーカー 第22話 炎(ほのお)の警部(けいぶ)と邪悪(じゃあく)な狐(きつね) | アニメ | 無料動画gyao!

2021年7月1日まで無料でお楽しみいただけます。今回のターゲットは私立十文字学園にある水墨画の掛け軸『月下の虎』。学園の生徒会長でもあり鬼山警部の娘でもあるハルカは、必ずジョーカーを捕まえると意気込む。しかし、お宝を狙っているのはジョーカーだけではなかった。窃盗団“邪悪な狐”にハルカと水墨画家の娘ユイが誘拐された。身代金は『月下の虎』。二人の救出に成功したらお宝を貰うことを条件に、ジョーカーは鬼山警部に協力する。しかし、鬼山警部はジョーカーがお宝を持ち逃げするのではないかと信用できない。ハルカの安否が気になり焦る鬼山警部は窃盗団の策略にはまってしまうが…。

【朗報】鬼滅の刃のゲーム覇権確定へ - 漫画まとめ速報

ゲームしかも格ゲーならもっと敷居が高いからあつ森の900万には程遠いな 50万売れたら良い方だな 49: 2021/06/18(金) 20:02:13.29 ID:+CTRppAb0

コーエーテクモ、『真・北斗無双』でゲーム内イベント"幻闘編「ユダの章」"を開始 | Social Game Info

コーエーテクモゲームスは、スマートフォン向け世紀末アクション RPG『真・北斗無双』で、2021年6月18日から、ゲーム内イベント&ldquo;幻闘編「ユダの章」&quot;を開始した。今回の&ldq...

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アウトサイダー[吹]＃9「洞窟の悲劇」（Pg12） | スターチャンネル インターネットtv

アウトサイダー[吹]＃9「洞窟の悲劇」（pg12） - スターチャンネルがお送りする動画配信サービス「インターネットtv」は映画が好きな全ての人のための「映画エンターテインメントサービス」です。さらに海外ドラマでも充実したラインアップをご用意しています。

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住所 〒790-0053 愛媛県 松山市竹原二丁目8-28: 電話番号: 089-948-9209

06/18(金) 18:00 西武ドーム(メットライフドーム) 西武ライオンズ vs ロッテマリーンズの試合チケット ...

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くにじまスポーツでダブルスしませんか？（初中級からでお願いします。） (大阪府) テニス オフネット No.1901274

くにじまスポーツ（屋外コート）（大阪府）でテニスする仲間を募集しています。くにじまスポーツでダブルスしませんか？ 30分ほど練習しましたらダブルスのゲームを行います。 尚、主催者開催不慣れなため寛大なお気持ちでご参加頂ければ幸いです。 会費： コート代7000円とボール代500円の人数割り。 6 開催番号1901274