あの懐かしいDoomシリーズがSwitchとXbox OneとPS4に登場

週末に何をして過ごそうか悩んだりするだろうか?もうその心配はいらない。Doomが、さらにDoom IIとDoom 3もが、Switch、Xbox One、そしてPS4でプレイ可能となったからだ。これらのクラシックゲームをプレイしない理由はない。いつまでも、何度でもやりまくれ!

これらのゲームの再登場は、QuakeCon 2019で発表された。id Software(イド・ソフトウェア)が、年に1回、通常は最新作を披露する、同社のゲームのコアなファンの集いだ。この場合、披露したのは最新作ではなく、最古作だった。

オリジナルのDoomと続編のDoom IIは、それぞれ価格は5ドル(約540円)。いずれも古き良き時代の楽しさを、何十時間も味あわせてくれるだろう。久しぶりにプレイしてみると、レベルのデザインは眼を見張るようだ。DishonoredシリーズやDivision 2などに比べれば単純だが、ゲームプレイもエレガントで、丹念に調整されたものであることがわかる。そして、プレイしていて今でも怖くなるのは、すごいことだ。

もう何十年もプレイする機会がなかったので、だいぶ忘れてしまっているかもしれない。でも、PCプレーヤー用の無料のマップが、まだいくらでも見つかるはずだ。どれかのゲーム機を、いつものようにサラウンドシステムと大きなスクリーンにつないで、Doomをプレイしてみよう。そうした不朽のクラシックゲームをプレイできる状態にしておくことに、少なくとも10ドル以上の価値があると納得できるはずだ。

画面を4分割して対戦プレイや協力プレイができるという機能もしっかりと再現されている。これも、かなり懐かしく感じられるのではないだろうか。

Doom 3に関しては、当時リークされたアルファ版をプレイしていたことを、はっきりと思い出す。それだけでも、むちゃくちゃ怖かったので、本物のゲームをやりたくないと思ったくらいだ。当時としては、非常に進歩したグラフィックを実現していた。あえて採用したわざとらしいライティングは、今見てもクールだ。もちろん、別の言い方をすれば古臭いのだが。

これを今でもプレイする価値があるかって?10ドル(約1086円)出して自分で確かめよう。

DoomとDoom IIには、正式なiOS版、Android版も登場する(日本向けApp Storeでは、現時点ではDoomのみだが、すでに600円で配信されている)。驚くべきことに、これらは1990年代に登場したオリジナル版のほぼ10倍の解像度で動作する。

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(翻訳:Fumihiko Shibata)

ルンバを使って自宅のDoomレベルを作る「DOOMBA」

クリスマスに新しいロボット掃除機をもらったラッキーな人もいることだろう。実はこれ、あなたが思っている以上に役に立つ。家をきれいにしてくれるだけでなく、周囲をスキャンして我が家のDoomのレベルを作ることもできるのだ。新年を迎えるにふさわしい!

残念ながらこれはiRobotの公式機能ではなく、ベテランのゲームエンジニアRich Whitehouseが成し遂げたハックだ。彼はRoombaがセンサーを使って非常に詳細な周辺データを集めていることを知り、この能力を25年続くビデオゲームに応用すべきだと当然のごとく思った。

DoomとRoombaを組み合わせることによって、Whitehouseはちょっと面白い何かを作るだけでなく、「人類を悩ませる本当にひどいダジャレを放てる」ことに気がついた:その名もDOOMBA。

しくみこうだ、ただしあなたがRoomba 980を持っていなければ、一切動く保証はない。特別なツールを使ってパソコンがワイヤレスネットワークの中でRoombaを見つけると、移動を追跡してデータを収集する。ロボットが仕事を終えると、データはファイルに保存され、Whitehouseの画像/モデル変換アプリNoesisのプラグイン、DOOMBA経由でDoom WADに変換できる。

レベルの形状はあなたの場所に基づいて作られるが、もちろん見た目は少々異なる。おそらくモンスターの数が多い。乱数の設定によって、新しい地獄のようなバージョンの我が家にどんな武器やモンスターが登場するかが決まる。

DoomとRoomba以外は完全無料なので、両方持っている人は今すぐ始めよう。この楽しい暇つぶしを作ってくれたRichに感謝!

[原文へ]

(翻訳:Nob Takahashi / facebook

MacBook Proの新しいTouch BarでDoomを走らせた勇者現る

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「その上でDoomが走るのか?」というのは何か新しいデバイスが登場するたびに繰り返されてきた質問だ。もちろんそのデバイスはDoomをプレイするために開発されたわけではない。不適切極まりない試みだ。しかし必ず「イェス!」と報告する人間が現れるのが通例だ。もっともこの答えは正確に言えば「イェス。しかしそもそもやらない方がいい」だろう。

その最新の例がこちらになる。もちろんこの一人称視点ゲームの古典は 2560 x 1600ないし2880 x 1800の高精細度ディスプレイでプレイするのが当たり前だ。しかし手近に新しいRetinaディスプレイがあるなら使ってみたくなるというもの。Touch Barは2170 x 60という極端に横長のサイズだが、Retinaであるのは間違いない。

Facebookのエンジニアの一人、Adam Bellはこの課題に挑戦した。結果は予想通りおそろしく見にくい表示となったものの、「Doomが走る」ことを実証した。Bellはまたツイートにもあるように、Touch BarをゲームのHUDに使ってみた。こちらの方が(相変わらず実用性はないが)表示としてはやや見やすいようだ。

AppleはTouch Barのこうした非公認の利用法を歓迎しないだろうが、MacBook Proのキーボード上部のリボン状ディスプレイを奇妙な目的のために利用しようという勇者は今後も数多く出てきそうだ。高解像度の利用法からいうとこちらのNyan Catの方が少し増しかもしれない。

[原文へ]

(翻訳:滑川海彦@Facebook Google+

科学者が人間を狩り殺すことを機械に教えている ‐ ただしDoomの中で

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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。

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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)