人間を説得し交渉するかつてないAI「CICERO」の可能性

複雑な意思決定や、戦略策定におけるAIの潜在的な能力の高さが明らかに

今週のテーマ：技術開発

DeepMindが2016年に発表した「AlphaGo」が世界トップレベルのプロ棋士に勝ったことから、今では囲碁や将棋といった対人ボードゲームを極める上で、AIはもはや必要不可欠なツールとなっています。これまで、AIの応用は難しいと考えられていた複数人が参加する戦略的なボードゲーム「Diplomacy」において、Meta AIが開発したAI「CICERO」が好成績を残したと発表され話題になりました。

?この記事から得られる３つのナレッジ
・Meta AIが発表した「CICERO」
・AIが交渉や説得をするまでの思考プロセス
・人間と会話し、説得できるAIの発展可能性

? この記事に登場する技術キーワード

・強化学習
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目次

AIでは操作が困難とされていたDiplomacyとは

CICEROの技術と特徴

大量の整備されたデータセットからAIを学習

ゲームプレイ中のCICEROの思考プロセス

Meta AIは、独自のAIシステム「CICERO」を発表しました。これは複雑な交渉ゲームとして人気の高い「Diplomacy」上で、最適な意思決定を行うことのできるシステムです。これまでもAIがボードゲームをマスターし、人間に勝利した例はいくつも知られています。囲碁では「AlphaGo」がトッププロに勝利したり、日本の将棋界でも藤井聡太プロがAIを活用して研鑽を積み多くのタイトルを獲得していることから、今では多くのプロがトレーニングに使用しているという話はご存知のことかと思います。

今回のCICEROは、囲碁や将棋のような対人型ボードゲームでなく、より複雑な要素を用いるゲームであるDiplomacyで人間の上位プレイヤーと同等の成績を残したとして注目されています。プレイ状況や、プレイヤーとの対話の履歴、言語や文型の知識など、さまざまな情報を活用して稼働するこのシステムは、AIとしての応用性が明確になっている段階ではありませんが、プロ・アマが混在する中で上位10％以内に入るなどの好成績を上げています。

AIでは操作が困難とされていたDiplomacyとは

CICEROがプレイするDiplomacyは、7人のプレイヤーが地図上で駒を動かしてヨーロッパの支配権を競い合うというゲームです。参加する複数のプレイヤーが同時に行動するだけでなく、各ターンの前に短い交渉時間が設けられ、プレイヤーが2人で話し合い、同盟を組んだり、ライバルを追い詰めるために結託したりする戦略性の高さが特徴です。交渉後、どの駒を動かすか、他のプレイヤーとの約束を守るか、反故にするかを決定する必要があります。数十年前からAIを用いてプレイするプロジェクトはありましたが、自然言語を使いながら人間を相手に複雑な交渉するAIエージェントとしての機能を備えている必要があるため、ほぼ不可能なチャレンジと見なされてきました。

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