StarCraft IIはここのところAlphabetのDeepMind AI研究のターゲットとなっていた。英国のAI企業（DeepMind）は、昨年からBlizzardのこのSF戦略ゲームに参加し、ゲームに基づいたオープンなAI研究環境を構築する計画を発表していた。この環境を用いて、誰もが世界のトップStarCraftプレイヤーに打ち勝つことのできるような、仮想エージェントの構築に参入することができるようにするためだ。そして今回、DeepMindとBlizzardは、その扉を環境に対して開いた。機械学習API、大規模なゲームリプレイデータセット、DeepMindのためのオープンソースのツールセットなどの新しいツールが提供される。
今回のStarCraft II APIのBlizzard側の新しいリリースには、クラウドの中で実行できるように作られたLinuxのパッケージだけではなく、WindowsとMacへのサポートも含まれている。それにはオフラインでのAI同士の対戦サポートも含まれ、さらにエージェントを教育するために匿名化された実際の人間によるゲームのリプレイデータも含まれている。これはまずは6万5000の完全なマッチデータから始まり、次の数週間のうちには50万以上になる予定だ。
StarCraft IIは基本的にAIの研究にとって非常に有用な環境だ、なぜなら、ゲームは複雑で多様であり、個別のマッチの勝利のために複数の道筋があるからだ。プレイヤーはまた、資源の管理や生成だけでなく、軍隊への指揮、守りを固める構造物の配備など、さまざまなことを同時に行う必要がある。さらに、ゲームボードに関するすべての情報がすぐに利用できるわけではない、つまりプレイヤーは敵の行動について仮定と予想を行わなければならないということだ。
それは実際に大規模なタスクだ、そこでDeepMindとBlizzardは、異なるサブタスクを「管理可能なチャンク」に分解する「ミニゲーム」も含めている。その中には特定のユニットの構築、リソースの収集、地図を用いた移動などを教えてくれるティーチングエージェントも含まれている。こうしてゲームを区分化することで、試合全体をマスターする複雑なエージェントを最終的に組み合わせる前に、個々の研究者たちからの技法を比較検証し詳細化してみることが可能になる。
ここでの目標は、StarCraft IIをどんな人間よりも上手くプレイできるAIを作り出すことだ。これはDeepMindが古の物理ボードゲーム囲碁に対して、AlphaGoソフトウェアで行なったことと同じ目標だ。DeepMindはこのことを通じて既存の研究を前進させたいと考えている、それゆえに大きなリサーチコミュニティへのアピールと、今回のようなツールのオープン化を行なったのだ。
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（翻訳：Sako）
