とある研究の一端を見る機会があったときに、あなたはふと考える「これは興味深い技術的な問題だと思うけれど、AIに人間狩りと殺人を教えることは、人類の存続にとって危険な道を切り拓くのではないだろうか？」
これもその機会の1つだ。
カーネギーメロン大学では人類に対する裏切り者たちが、ニューラルネットワークアプローチを使い文字通りの殺人マシンとなるAIを作っている。まあおそらく私は正確には、フラッギングマシン（ゲームの中で敵を倒す機械）と呼ぶべきだろう、なぜならそれはDoomのデスマッチの中でのみ殺人を行っているからだ。さて、あなたはもちろん、それに何の問題が？その死は仮想的なものに過ぎない、と言うことができる。では何故それが問題になるのだろうか？コンピュータにとっては すべてが仮想的だ。それについて考えて欲しい。
あなたは疑問に思う：これはこれまでずっとゲームの中にいたボットとどう違うのか？コンピュータプレイヤーはずっと存在してきたじゃないか！
あなたは鋭い観察者であり状況の読み手だが、考えてみて欲しい：それらのボットはゲーム自身の中で走り回るプログラムで、全ての変数、座標、エッジ、銃の位置とスペック、そして回復キットの場所を知っている。任意のNPC（非プレイヤーキャラクター）と同様に、それらのロボットはあるゲーム内変数に、ある方法で反応するようにプログラムされている。
これに対してGuillaume LampleとDevendra Singh Chaplotによって作成されたAIは、ゲームを私たち人間がプレイするやり方でプレイする：スクリーンを見て、自分の状況と向きを認識し、マップ上での進路を決め、動くものを何でも攻撃する。それは本質的には、スペースインベーダーのようなより簡単なゲームを支配する方法を学ぶことと類似した手法を使い、スコアを最大化する入力を見つけ出すAIを、レベルアップしたものだ。
これがそのアクションシーンだ：
ニューラルネットは主にピクセルデータ ‐ つまり、あなたが実際に画面で見るものだ ‐ を使って訓練を受けている。しかし、作成者たちは、スクリーン上にあるものが敵かアイテムかの基本的な内部情報をゲームエンジンから送り込むという、ちょっとしたずるをしなければならなかった。
その強化戦略は以下の通り；アイテムを拾い、長く移動し、敵を倒せば加点されるが、ダメージを受けたり瀕死になると減点される。さらに発砲に対しても軽い減点が加えられるようになっている、そうしないとマシンは無差別に発泡して、敵がその照準の先に迷い込んで来るのを待つことが、最善のテクニックだと判断してしまうからだ。これで安心だ！
この設定下で彼らのシステムは、ゲーム中のコンピューターと人間プレイヤーの両者を上回るパフォーマンスを達成した。Doomにおけるゲーム内のコンピューターは全く高度なものではないため、彼らは易々と砲弾の餌食となった。
これは実際には2つのシステム（もしあなたがそう呼びたい場合には脳葉）に分割される。ナビゲーションサイドは移動とアイテムの収集を駆動し、そしておそらく環境映像を解釈する方法を学習している。そしてシューティングサイドは、敵がスクリーン上に現れると制御を握り、正しい方向に銃を向け銃爪を引く。
私たちは、スカイネットの誕生を目撃しているのだろうか？または、おそらく、程なくどこかのスタートアップ企業が、マルチプレイヤーゲームのための汎用戦闘AIを売り込んで来るのかも？どちらにしてもかなり怖ろしい話だ。
FPSをプレイするAIについて説明したLampleとChaplotの論文はArxivで無料で読むことができる 。
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（翻訳：Sako）