汎用ゲームプレイ

汎用ゲームプレイ (General Game Playing)

汎用ゲームプレイは、複数のゲームに対応できる人工知能（AI）の開発を目的とする分野です。通常、特定のゲーム向けに設計されたAIは、そのゲーム以外には使えませんが、汎用ゲームプレイはそれを克服し、さまざまなゲームで一貫したパフォーマンスを発揮できるAIの構築を目指しています。このアプローチは、汎用人工知能（AGI）の実現へ向けた重要なステップと位置付けられています。

汎用ビデオゲームプレイ（GVGP）

汎用ビデオゲームプレイは、汎用ゲームプレイの理念を基に、特にコンピュータゲームを対象とした技術です。ゲームのルールは、TDギャモンのエージェントによって学習される場合や、ドメイン固有の言語で事前に定義されることがあります。特に2013年以降、深層強化学習を活用した進展が報告され、AtariやNintendoのゲームを学習するAIが登場しました。

歴史

汎用ゲームプレイの始まりは1992年に遡ります。バーニー・ペルがメタゲームプレイを定義し、自動的にゲームルールを生成する「MetaGame」システムを開発。それに続く1998年には、Jeff MallettとMark Leflerにより、商用システム「Zillions of Games」が誕生しました。このシステムは、LISPに似た言語を用いてゲームルールを定義し、ゲームの評価を自動化するものでした。その後も、様々なプロジェクトや競技が進化し、特に2005年にはスタンフォード大学で「General Game Playing」プロジェクトが設立されました。

実装とプロジェクト

スタンフォード大学のプロジェクトは、汎用ゲームプレイの基盤を作るもので、ゲームはゲーム記述言語（GDL）で表現されたルールによって定義されます。このプロジェクトは、汎用ゲームプレイの標準化において重要な役割を果たしており、毎年開催される汎用ゲームプレイコンペティションでは、様々なAIが参加し、その能力を試しています。

その他のアプローチ

汎用ゲームプレイには、モンテカルロ木探索（MCTS）などの多様なアルゴリズムがあります。これにより、AIは複数のゲームを効果的にプレイできるようや、過去の情報に頼らずに即座に判断が可能な設計が求められます。

汎用ビデオゲームAIの競技

2014年から始まった汎用ビデオゲームAIコンペティション（GVGAI）では、アーケードゲームに似た2次元ビデオゲームが用いられ、研究者は最も優れた汎用ビデオゲームプレイアルゴリズムを競い合ってきました。この競技は、AIがどのようにビデオゲームにアプローチできるかを探る機会を提供しています。

汎用ゲームプレイは、ゲームAIの発展だけでなく、さらなる汎用人工知能の実現にも寄与する重要な領域です。今後もその進化から目が離せません。

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