ビデオゲームに関する限り、任天堂の古典的なマリオゲームは非常に単純です。マリオは右に走り、敵を踏みつけ、コインを収集し、穴を飛び越えます。 しかし、このYouTubeビデオでは、コントロールの背後に人間はいません。これは、適切に「MarI / O」と名付けられたコンピュータープログラムです。 YouTubeのパーソナリティSethBlingによって作成されたMarI / Oは、進化を模倣した人工ニューラルネットワークによって実行されます。 ビデオでは、ブリンがスーパーマリオワールドの第1レベルを打ち負かすことをプログラムがどのように学んだかを示しています。
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MarI / Oは、任天堂のフラッグシップキャラクターを採用した最初の人工知能ではありません。マリオは、長年人工知能で遊ぶプログラマーのモルモットでした。 あるグループは毎年開催されるマリオAIコンペを主催し、ジョーダンピアソンはマザーボード向けに報告し、マークリードルとマシューグズディアルというジョージア工科大学のコンピューターサイエンスペアは、スーパーマリオブラザーズレベルをゼロから設計できるAIを構築しました。
それでは、なぜマリオがAIの優れたテスト対象なのでしょうか？ 任天堂の初期のゲームは、すべての優れたスピードランナーがあなたに言うように、パターン認識とそれらのパターンをあなたの利点に変える方法を見つけ出すことです-AIにとって興味深い課題を提示する論理と創造性のバランス。
「多くの人が現在AIのテストに使用しているAtariゲームよりも少しペースが速く、動的です」とRiedlとGuzdialはPearsonに語ります。 「ゲームの横スクロールの性質は、多くのゲームがAIに見えないことを意味しますが、より単純なアーケードゲームの多くは、画面にすべての情報を一度に表示します。」
マリオのゲームは、飛び越えるためのピット、踏みつけるためのGoombasの大群、回避するためのチェーンチンパンジーなど、AIを新しい課題に適応させます。 Aaron SouppourisがEngadgetについて書いているように、その試行錯誤のプロセスはAIに解決策を考案させることを強制します。
実際の進化を反映して、MarI / Oは実際にその動作を変更することはありませんでした。 すべての世代が新しいアイデアを導入しましたが、それは単に「思考」が機能することを実行するのではなく、異なることを試みていました。 アイデアが成功した場合、それは記憶され、そうでない場合は破棄され、そこから学習されました。 34の進化ステップを経て、MarI / Oは最終的にジャンプすることになりましたが、レベル全体がトリックを行います。 作成者のSeth Blingが再びそれを実行した場合、AIはほぼ確実に異なるレベルを見つけますが、レベルを通る成功率はそれほど高くありません。
スーパーマリオブラザーズは、この種の唯一のビデオゲームとはほど遠いですが、ニューヨーク大学のコンピューターサイエンスの教授であるジュリアン・トゲリウスはピアソンに語ったように、このゲームの人気はAI研究の温床にもなります。 結局のところ、コンピューターがレベルを通してマリオをどれだけうまく導くかを判断する最良の方法は、そのレベルを自分でプレイしたことです。 「ほとんどの人は、スーパーマリオをプレイするのがどのようなものか考えている」とトゲリウスはピアソンに語る。 「人間は、AIには決してできないような、停止して考えるなどのことを行います。自分と比較する能力は非常に強力です。」
人工知能は、人間の知能と同じくらい洗練されるまでには長い道のりがありますが、その間、クッパを打ち負かすことはそれほど粗末ではありません。 さらにマリオベースのAIプロジェクトについては、ピアソンの残りの記事をチェックしてください。
