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海外招待セッション ENG   VR Now!

ゲーミングとVRにおけるマシーン・ラーニングの未来 The Future of Machine Learning in Gaming and VR

日時 : 8月24日(水) 11:20~12:20
会場 : R304
形式 : レギュラーセッション
難易度 : 激辛(知的刺激を求める人へ)
写真撮影 :
SNS公開 :
受講スキル
上級。ゲーム開発者/ゲーム・VR業界のテクニカルマネージャー/コンピューター・サイエンティスト

Intermediate. Game developers / Technical managers in gaming and VR industry / Computer Scientists.
受講者が
得られるで
あろう知見
ディープ・ラーニングネットワークの革命がAIおよび業界に及ぼしている影響の検証。
このテクノロジーをゲームやVRの開発の世界に応用するためのいくつかの具体的アイデア。

A view at the revolution of deep learning networks and its impact on AI and industry;
A few concrete ideas for transferring this technology to the world of game and VR development.

セッションの内容
ディープ・ニューラル・ネットワークは、かつてない深さと複雑さで、多層構造の問題領域を学習する。その結果、人工知能(AI)を新たなレベルに引き上げ、スーパーヒューマンAIへの道をふたたび開こうとしている。そもそも従来のデータ・マイニングのタスクとロボットの知覚に限られていたAIが、革命的な変化により、今ではゲーム理論、意思決定、自動プランニング、制御等の他のAI領域に到達しつつある。実際に、ディープ・ラーニング・ネットワークのアプリケーションは、ロボティクス、自動車、金融などの業界だけでなく芸術にまで及ぶ多様な領域に出現している。
このセッションでは、この進化がゲームとVRの世界にどのような影響をもたらす可能性があるかを検討する。ディープ・ニューラル・ネットワークとそれが他業界に及ぼす影響について、ハイレベルなテクニカルな見解を提供する。そして、ゲームやVRへの応用の可能性を検討する。特に、問題解決とコンテンツ創造という2つの用途への可能性に着目する。
セッションでは、ゲーム分野における問題解決の立場を再検証する。AI技術をビデオゲーム開発に大量に利用することへの反発は昔からあるが、それはある種類のゲームについては理解できることである。しかし、問題解決については依然として業界における未決の課題となっている。ディープ・ニューラル・ネットワークを使った最近の象徴的なAtariのゲームについてお話する。このテクノロジーは、非常に長い学習プロトコルという新しい制約をよぎなくしている。したがって、AI技術をゲーム業界で利用するには、ゲーム開発の新たなプロトコルとビジネス・モデルが必要となる。
次に、この課題をゲーム開発の視点から、とりわけアニメーションのような拡張コンテンツ創造からみてみる。ディープ・ネットワークの最も魅力的な特性のひとつは、学習したアート・スタイルのデータを再生してコンテントを生み出す能力である。端的にいうと、ヴァンゴッホの絵で訓練されたネットワークは、ヴァンゴッホのアートスタイルのイメージを描くことができる。これは、非常にリッチで意味深いゲームコンテントの創造を自動的に行える機会を意味する。最後に、この方向性を目指している具体的な研究の概要について紹介する。

Deep neural networks learn multi-layer representations of a problem domain with a depth and complexity never reached before. As a consequence, they are bringing Artificial Intelligence to a new level, and (re-)opening the road towards super-human AI. First limited to the traditional tasks of data mining and robotic perception, this revolution is now reaching other domains of AI such as game theory, decision making, automated planning, and control. Indeed, applications of Deep Learning networks are currently appearing in many domain of industry, such as robotics, automotive, finance, even in art. This talk will examine the possible impact of this evolution on the world of gaming and VR. We will give a high-level technical survey of deep neural networks, and their impact on other domains of industry. Then we will examine their possible use in gaming and VR. We will insist particularly on two potential use of this technology: for problem solving and content generation.

We will re-examine the position of problem solving in gaming and argue that, although traditional arguments against the heavy use of AI techniques in video games make sense for some types of game, problem solving is still an important open issue for this industry. We will review recent works on solving iconic Atari games using deep neural networks. This technology imposes new constraint, such as very long learning protocol. Therefore, transferring them to our industry requires new protocols and busyness-models for game development.

Next, we will look at the topic from the point of view of game developers, and particularly for the generation of expansive content such as animations. One of the most fascinating properties of deep networks is their ability to generate content reproducing the artistic style of the data they have learned. In short, a network trained on Van Gogh paintings can generate images with Van Gogh’s artistic style. This represents a tremendous opportunity for automatically generating rich and meaningful game content. The end of the talk will outline several concrete research projects aiming in this direction.

講演者プロフィール

Nicolas Meuleau

Nicolas Meuleau
Unity Technologies
ニコラは、自律的意思決定、自動プランニング、マシーン・ラーニングを専門とする人工知能の研究者。25年のキャリアを持ち、宇宙探査、航空、自動車、金融などの多分野に応用するための意思決定システムを開発し導入してきた。MIT、米航空宇宙局(NASA)やApple社の研究チーム等の多くの最先端研究機関に勤務。いくつかの賞を受賞しており30以上の出版物を執筆している。彼は最近、人工知能研究のディレクターとして、ユニティ・テクノロジーズに入社し、ユニティ社内の行動(ビヘイビア)と問題解決ツールの促進と開発を担当している。

R&D in Computer Science and Artificial Intelligence. Expertise in autonomous decision making, automated planning and machine learning.
Developed real-world applications and prototypes in different domains such as space, aeronautics, electronic trading and automotive, among others. Worked in cutting-edge research institutions such as the MIT and NASA Ames Research Center. Received several awards. Authored more than 30 major publications. Has been a member of the reviewing committees of the most prestigious AI journals and conferences.

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