GPUの開発、販売事業を展開するNVIDIAは、2020年5月22日に同社の技術で構築されたAI「GameGAN」を発表した。「Generative Adversarial Network」（GAN：敵対的生成ネットワーク）を採用したニューラルネットワークモデルだ。

　GameGANは、ゲームのプレイ動画を「見る」ことでゲームを模倣し、人間がプレイできる状態のアプリとして出力できるという。同社はパックマンでの実験結果を自社ブログで紹介した。

　NVIDIAの研究機関であるNVIDIA Researchは、パックマンの開発元であるバンダイナムコから提供されたパックマンのゲームプレイ動画約5万本をGameGANに「視聴」させ、同時にゲーム操作に対応するキー入力も学習させた。このプロジェクトはGPU「NVIDIA Quadro GV100」を4基搭載したワークステーション「NVIDIA DGXシステム」を使って進められた。

　GameGANの敵対的生成ネットワークは、「生成ネットワーク」と「識別ネットワーク」の2つの学習機構を持つ。生成ネットワークがゲームプレイ動画からパックマンの振る舞いをシミュレートしてゲーム環境を作成し、識別ネットワークが判断して結果を生成ネットワークにフィードバックする。これを繰り返して学習の精度を上げていく。

　GameGANはゲームの生成と検証を繰り返し、「パックマンは壁を通り抜けられない」「パックマンはドットを食べる」「パックマンがパワーエサを食べるとオバケモンスターが青くなって逃げ、それを食べることができる」「パックマンは迷路の端に至ると反対側にワープできる」「パックマンがオバケに捕まると画面が点滅してパックマンは消滅する」といった基本ルールを学び、再現していった。

　特筆すべきは、GameGANはゲームエンジンを持っていないのに、学習結果をアプリケーションとして出力できるという点だ。プレイ画面を見てゲームを模倣するならば、操作方法や動作アルゴリズム、キャラクターデザインなどはAIが自分で考えプログラミングしなければならない。4日間の学習で、GameGANはパックマンを再構築した。その出力結果の完成度は高く、バンダイナムコの関係者が驚くほどだったという。

　研究チームはこのプロジェクトの目標として「自律型コンピュータを開発する時のシミュレーション環境をAIによって生成する」と掲げている。自律型コンピュータ実用化のためには、現実の世界と同等の環境での実証試験やシミュレーションを繰り返す必要がある。AIが映像を見るだけでシミュレーション環境を設計できるような仕組みを作るということだ。

　実際にGameGANが開発したパックマンのデモは2020年の夏に公開予定だという。またパックマンと同じ研究がFPSゲーム「DOOM」でも取り組まれている。

---

上司X：　AIがパックマンの動画を見たたけでそれを再現した、という話だよ。

ブラックピット：　すごいですね。そしてパックマン40周年おめでとう。かつて地元のスーパーの屋上にあった小さなゲームコーナーで、50円を投入してパックマンをプレイしていた頃が懐かしいですよ。攻略パターンを暗記して挑んでました。

上司X：　パターン通りに動くとオバケ×4で1600ポイントだな、……ってなんだ？　その完全に昭和の「パックマンの思い出」は。それって昭和世代の記憶じゃないのか？

ブラックピット：　その話はいいとして、GameGANの話ですよ。

上司X：　そうそう。人間なら、ゲームの動画をしばらく見ればそれがどういうゲームか理解することはそれほど難しくないだろうが……。

ブラックピット：　ましてや再現までしてしまうなんて。

上司X：　ゲームエンジンを搭載していないというのもまたな。いまや市販ゲームだってゲームエンジンで開発されるのが一般的と聞いているぞ。

ブラックピット：　まあパックマンぐらい単純なら、エンジンなしでできる気もしますけどね。……おっと、何ですか？　その「ならオマエが作ってみろよ」的な視線は。

上司X：　まあキミの技量は置いておこう。このプロジェクトの大きな目標が自律型コンピュータの開発に一役買うってところがまたロマンのある話じゃないか。AIが仕事を奪うという議論もあるが、AIはこうして新たな地平を開こうとしているんだよな。