Counter-Strike: Global Offensive (CS-GO)、誰も連れ戻されることを期待していませんでした。少なくともニューラル ネットワークの外には誰も連れ戻されることは期待されていませんでした。 「DIAMOND」として知られる AI を活用した拡散モデルは、純粋に 1 台の RTX 3090 だけで実行され、有名な Dust II マップをシミュレートすることに成功しました。ただし、興奮してマウスとキーボードを握る前に、ゲームプレイは eSports の準備ができていないことに注意してください。 AI でシミュレートされたバージョンは、わずか 10 フレーム/秒 (FPS) で動作するため、ファンが慣れ親しんでいるペースの速い競争力のある CS 体験とは程遠いものになっています。
最近、このプロジェクトで主要な役割を果たしたエロイ・アロンソがシミュレーションのビデオをツイートし、この AI 生成バージョンの素晴らしい成果と欠陥を強調しました。完璧ではありませんが、このプレビューはゲームにおける人工知能の絶えず変化する見えざる手への窓です。これは実際にプレイできる体験というよりも、技術デモに近いものです。
私たちのモデルにはまだ多くの制限があります。モデルと対話することで、きっとあなた自身の発見がさらに増えるはずです。
ただし、データセットが 87 時間のゲームプレイにすぎないことを考えると、データとコンピューティングをスケールアップすることで世界モデルは引き続き改善されると予想されます。
(4/n) pic.twitter.com/EnqWiveUFL
— エロイ・アロンソ (@EloiAlonso1) 2024 年 10 月 11 日
Dust II に対する AI の見解: 印象的だが完璧とは程遠い
このプロジェクトでは、ワールド モデリングに「DIAMOND」ディフュージョンを使用し、Dust II の試合からの画像を使用してトレーニングされました。同社が学んだ唯一のことは、CS の詳細であり、それを使用してゲームのバージョンをゼロから構築しました。ただし、この AI 主導バージョンの Dust II を RTX 3090 で実行すると、FPS は 10 しか得られませんでした。 – 競技ではプレイしたくないパフォーマンス。
技術的な成果を否定するのは難しいですが、この AI によって生成された世界の不具合は魅力的であり、物語的です。モデルの初期の結果はゲームの仕組みを完全には再現しておらず、予期せぬ、しばしば奇妙な動作を引き起こします。一例として、AI は地面に着地するまで各ジャンプを無限ジャンプ (最初のジャンプを除く) として扱い、重力やソース エンジンからの衝突ルールを考慮せずに実行します。奇妙なことがたくさんあります。また、さまざまな光の状況で形状が変化する武器を使用し、場合によっては、プレイヤーが壁の中に入ったり、壁を通り抜けたりすることもできます。
ただし、モデルのメモリが限られているため予期せぬ動作が発生するなど、スケーリングによってすべてが解決されるわけではありません。
興味深いことに、この制限により、シーンのジオメトリに対するジャンプの効果を一般化することで、モデルが連続して複数のジャンプを構成できるようになります。
(5/n) pic.twitter.com/SraKvMtfOA
— エロイ・アロンソ (@EloiAlonso1) 2024 年 10 月 11 日
これらの「幻覚」は、基本的にゲーム エンジンの精度でゲーム動作を実行するのではなく、ゲーム動作をシミュレートする方法を推測する AI モデルの限界を明らかにします。確かに、ほとんどのゲーマーが慣れ親しんでいる Counter-Strike の体験とはまったく異なりますが、AI テクノロジーがどこまで進歩し、どこまで到達しなければならないかを示しています。
本物をプレイできるのに、なぜシミュレーションをプレイする必要があるのでしょうか?
Dust II のこのニューラル ネットワーク バージョンを試してみることに興味がある場合は、目新しさがトレードオフの価値があるかどうかを検討すると良いでしょう。確かに、AI がゲームを再現しようと再考した CS を見るのは派手な技術デモですが、Steam で無料でスムーズに実行され、高フレームレートの Counter Strike 2 は、ほとんどのプレイヤーが時間を費やしているはずです。
しかし、DIAMOND とのこの取り組みは、ゲームにおける AI の将来が直面しなければならない多くの疑問を浮き彫りにしています。これらのデモンストレーションは、AI が将来のゲーム開発に影響を与える可能性があることを示しているため、現時点では、ニューラル ネットワークを利用したゲームが従来のゲームに完全に置き換わる可能性は低いです。しかし、そのような進歩に関しては、AI を使用して CS を含む著作権で保護されたゲームを再作成することができ、倫理的および法的な影響があるため、私たちはそれらの進歩に注意を払う必要があります。
ニューラル ネットワークで Counter-Strike をプレイしてみたいと思ったことはありませんか?
これらのビデオは、ゲーム Counter-Strike: Global Offensive をシミュレートするために訓練された 💎 DIAMOND の拡散世界モデルで (キーボードとマウスを使用して) プレイする人々を示しています。
💻 ダウンロードして自分でプレイしてください → https://t.co/vLmGsPlaJp
— エロイ・アロンソ (@EloiAlonso1) 2024 年 10 月 11 日
エロイ・アロンソと彼のチームは、AI がゲームで何ができるかを示してくれましたが、それはまだ初期段階にあります。 Dust II は、プレイできるゲームというよりも、テクノロジーへの好奇心が強いです。 AI はゲームをシミュレートできますが、それでも推測が必要であり、ゲーム エンジンと競合することはできません。 AI がどのようなゲームを作れるかはわかりません。 1 つ確かなことは、これらのテクノロジーが開発され、ゲームで使用されるにつれて、倫理的および法的な道筋を作成する必要があるということです。 AI がゲーム全体を「移植」するというアイデアは刺激的であり、憂慮すべきことです。開発者がイノベーションと責任のバランスをどう取るかを見るのは興味深いでしょう。応答性の高いメカニズムでスムーズなゲームプレイを望むなら、やはり本物の Counter-Strike が最善の策です。ニューラル ネットワークが Dust II をプレイするのを見るのは興味深いですが、欠陥があります。 AI テクノロジーの最先端がどのようなものかを示しています。必要に応じて、このプロジェクトを GitHub で実行できます。
画像クレジット:CS2
Source: Counter-Strike Global Offensive がリロードされました: Dust II がニューラル ネットワークによって命を吹き込まれました