6月マルレク「AI とマインクラフトの世界」予告編

【  6月マルレク「AI とマインクラフトの世界」予告編 】

6月のマルレクは、「AIとマインクラフトの世界」というテーマで開催しようと思います。

AIの利用者は、この一年で大きく拡大しました。

IT系の人は、コード生成にAIを普通に使うようになりましたし、ジブリ画像の生成はちょっとしたブームになりました。学生のレポートでもSNSへの投稿でも、AIの利用は日常の風景の一部になりつつあります。僕も、最近はAIによる「音声概要」を愛用しています。

【 AIとゲーム？ 】

マインクラフトは、多くの人はご存知だと思いますが、有名なゲームです。僕もアカウントを持っています。現在の開発元は、Microsoft社です。

問題は、急発展を続けるAIの世界とゲームの世界とに、どのようなつながりがあるかということです。

今回のセミナーで紹介するAiは、役にたつプログラムを教えてくれるわけでも、面白い画像を作ってくれるわけでも、レポートを書いてくれるわけでもありません。

DeepMind社のAI DreamerV3は、ひたすらゲームをするAIなのです。

次のDreamerV3のGitHubのトップページを見てください。
DreamerV3は、Minecraftに限らず、数多くのゲームをプレイすることのできるAIなのです。

DreamerV3のゲームでの強さをよく示すのが、Minecraftで難しい課題の一つである、「ダイアモンドの発掘」に成功したことです。

【 AI Agentの自律性 】

本当は、Minecraftゲームの紹介をもう少し詳しくしないと、DreamerV3の達成の意味が分かりにくいのですが、それだけだとつまらないですね。

ここでは、もう少し一般的なコンテキストから、DreamerV3の行ったことの意味を考えてみようと思います。

現在のAIの進化をAIのAgent化、大雑把に言って、AIの「自律性の拡大」として捉えることは、正しいと思います。

ただ、AIの自律性が何を意味するかについては、よく考える必要があります。

前回のセミナーで見た、ソフトウェア開発サイクルの変化の中でのAI Agentの役割は、AIがLLMモデルの成功によって獲得した人間のことばの意味を理解する能力に基づいています。

そこで見たAI Agentの中核には、全てLLMが存在していました。そこでは、人間の自然言語による荒い指示の残余を、AIがその意味理解能力によって埋めることが「AIの自律性」と考えられているように思います。

今回取り上げるDreamerV3は、まぎれもなく自律して行動するAI Agentですが、ただ、そこには、LLMは存在しません。それは LLM登場以前の「強化学習モデル」に基づいています。

それは、Agentの自律性という概念が、その言語能力とは独立したよりプリミティブなものであることを意味していると思います。

【 AIのMulti Modal化 】

言語能力以前から存在しうるAgentの自律性？ 
知性の無いAI Agentに自律的な行動ができるのか？　
と考えるかもしれませんが。

でも、いったんAIの世界を離れて見れば、人間のような言語能力を持たないバクテリアや昆虫が、自律的に行動しているのは明らかだと思います。

抽象的なレベルでAgentの自律性を構成しているものを考えてみましょう。

第一に、自律性の前提として、Agentとその外部（「環境」と呼ぶことにしましょう）とが、へだてられていることが必要です。

第二に、Agentは外部から完全に切り離されて孤立しているわけではなく、その環境と相互に双方向に、次のような関係を持ちます。

　　●  環境 → Agent:
　　 　 Agentは、外部の環境から「情報」を受け取ることができます。
　　●  Agent → 環境:
　　 　 Agentは、環境に対して「反応」して、環境と環境との関係を変えることができます。

「自律的なAgent」の成立には、Agentが環境からの多様な情報を受け取る能力の拡大が必要なのです。この能力は、AIの世界では、「AIのMulti Modal化」と呼ばれています。

現在、熱い注目を集めている「AI のAgent化」は、は発生史的には、この 2023年9月の「AIのMulti Modal化」を起源にしていると僕は考えています。

このことは、今回紹介するDeepMindのDreamerV3を、こうした「自律的AI Agent」の発展のもう一つのあらわれとして捉える上で、注目すべきことです。

【 人間の力 】

僕がDeepMind DreamerV3に注目する理由を最後に述べてみたいと思います。

ゲームをするAIは、珍しいものではありません。
特に、同じDeepMindが開発したAlpha GO は、画期的なものでした。画期的すぎて、人間はプロを含めて誰もAlpha GOに勝てなくなって、DeepMindはそれ以上の開発を中止しました。

あの衝撃的な事件以来、多くの人がゲームでは人間はAIに勝てないと心に刷り込まれたかもしれません。

でも、違うんです。

DreamerV3は、確かに素晴らしい！

ただ、彼は、高価なGPUを数十台並べ、おそらく膨大な電力を消費して、 Minecraftで一個のダイアモンドを発見すると探索をやめてしまいゲームを終了します。

人間は、Minecraftで小学生だってダイアモンドを採掘できます。でも、ダイアを見つけたからといって、Minecraft のゲームをやめる小学生はいないと思います。ダイアモンド製のツルハシを作って、新しい冒険に向かうはずです。

Alpha GOとは違って、 DreamerV3は、コンピュータには解けないけど人間が楽しめるゲームがあることを示しているのだと思います。

【 DeepMindのAI開発のビジョン 】

今回のセミナーでは、後半でDeepMindのAI開発のビジョンを紹介したいと思います。

具体的には、次の三つのプロジェクトを紹介します。

　　● DreamerV3 　　● Alpha Geometry 　　● Alpha Evolve


<<< お詫び >>>

＊＊＊ 予告編動画 操作ミスで5:10 から6:10 くらいまで画面が ＊＊＊ 
＊＊＊ フリーズしています。申し訳ないですが、プログレスバー ＊＊＊ 
＊＊＊ でスキップしてください。                                          ＊＊＊ 

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https://maruyama097.blogspot.com/2025/06/6ai.html

マルレク「AI とマインクラフトの世界」まとめページ　
https://www.marulabo.net/docs/dreamerv3/

マルレク「AI とマインクラフトの世界」のショートムービーの再生リスト
https://www.youtube.com/playlist?list=PLQIrJ0f9gMcNT-iHwnkWJ5379ztVAbatX

ショートムービー「 「AI とマインクラフトの世界」予告編 」のpdf
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ショートムービー「「AI とマインクラフトの世界」予告編 」
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