「私たちが探索し、創造する必要がある可能性を秘めた未発見の国がそこにはあります。」
Dagstuhl セミナー 15051「ゲームにおける人工知能と計算知能: 統合」の初日の月曜日の朝、Michael Mateas は不可能なゲームについて話しています。マテアを覚えているかもしれません最初のエレクトリック・ドリームズの記事- 彼は、インタラクティブ ドラマと人工知能における画期的なゲーム実験である Facade の背後にある科学研究者の 1 人でした。現在、彼はカリフォルニア大学サンタクルーズ校で Expressive Intelligence Studio を運営しています。このスタジオは、世界最高のゲーム研究者と、まもなく最高になるゲーム研究者のつながりです。今年の 1 月、マイケルと私を含む約 50 人のゲーム研究者がドイツに 1 週間集まり、この分野の将来について話し合い、私たちが現在直面している最大の研究課題について協力して議論しました。
前回の Electric Dreams では、ゲーム業界における人工知能の歴史についてお話しました。この第 2 部では、現在について、そして科学研究がこれらすべてとどのような関係があるのかについて話したいと思います。ゲーム研究が破綻しており、ゲームに本来あるべき利益をもたらしていないと私が考える理由について少し光を当てようと思いますが、最後は前向きなところで終わり、素晴らしい人々と研究を紹介したいと思います。今世界中で起こっています。
マテアス氏がゲームの「未発見の国」について語ったとき、どういう意味だったのでしょうか?彼は、物語主導のゲームと、AI を使用して人間には到底不可能な規模のゲームを作成する方法について話していましたが、彼の言葉は私たち全員と私たちの研究に当てはまる可能性があります。先週「ゲームにおける AI」について話したとき、多くのコメント投稿者の頭はすぐにゲームにおける AI 敵の古典的な例、つまり AI War のようなリアルタイム ストラテジーの偉人、または Halo や FEAR のような一人称視点 AI の躍進を思い出しました。 。ただし、AI がゲームのデザイン、開発、さらにはゲームプレイの将来に影響を与える方法は他にもたくさんあり、これを実現しようとしている多くの人々が Dagstuhl にたどり着きました。
ミルジャム・エラダリさんもその一人です。ミルジャムはゲームと AI のさまざまな側面を見てきました。2000 年に、Liquid Media という会社でミステリー ゲームのプログラミングを始めました。そこから修士号と博士号を取得し、研究者になりました。最近まで彼女はマルタ大学で働いていましたが、ダグシュトゥールでは何か新しいことについて興奮して話していました。それは、独立した研究者と開発者のハイブリッドとして、数年間単独で活動するチャンスです。カワウソ遊び。ミルジャムはいつも空いた時間に、研究とゲームのアイデアを組み合わせた小さなプロジェクトに取り組むよう努めてきましたが、教育、論文執筆、カンファレンス、資金調達とのバランスを取るのは困難です。 「ある時点で、自分が超人ではないことを自覚しなければなりません。私はこの分野で長年働いてきました。これで得した気分です。」と彼女は食堂で語った。
ダグシュトゥールで別のキャリアを考えていたのはミルジャム氏だけではなかった。ほんの数例を挙げると、次のとおりです。アダム・スミスAI を使用してパズルや教育ゲームを発明する優秀な若いポスドクは、フリーランスのコンサルティングを試し始めました。イアン・ホースウィル暇なときに密かに AI を活用したロールプレイング パズル ゲームを開発しています。トミー・トンプソンAI に関する独創的で面白いビデオや講演に資金を提供するために Patreon を運営しています。最近リリースされた Dagstuhl 主催者の一人でさえ彼自身の Android ゲーム）。より伝統的なキャリアルートをたどる人々の多くは、大学システムから課せられる要求にプレッシャーを感じ、疲弊しているように見えたが、明確な代替案も見出せなかった。どこを見ても、標準的な学術的なキャリアパスとは少し異なるものを探している人がいるように見えました。
ゲーム研究者にとってその道がそれほど悪いものになっているのはなぜでしょうか?一部の研究者にとって、それはまったく悪いことではないことは明らかです。多くの人々は、教育、管理業務、監督、そして副業で少しの研究をバランスよくこなしながら、素晴らしいキャリアを積んでいます。しかし、一般に、学者としてのキャリアは少々混乱しています。その大きな原因は、人々が研究をするのが上手になるにつれて、研究の頻度を減らすことを奨励していることです。大学での講義やテニュアトラックの仕事は、公的研究の分野で信頼でき、確実に雇用される唯一の方法ですが、学者たちにプレッシャーを与え、彼らを教育、学生の監督、奉仕活動へと引き寄せます。彼らはまた、特定のジャーナルに執筆したり、特定の目標を達成したりするなど、特定の種類の学術活動を他の活動よりも優先します。私たちが10年と何十万ポンドも費やして訓練した人材は、私たちが訓練したことを実行する機会がますます少なくなる役割に徐々に移されています。
研究者の時間に対する要求が競合するというこれらの問題に加えて、学術資金の仕組みが研究を非常に特定の方向に偏らせています。研究者はできる限りどこにでも資金を申請しますが、当時流行っていなかった分野の研究者にとっては、本当にやりたくない研究をすることになったり、本当に達成するつもりのない助成金申請書を書いたりすることになる可能性があります。研究者の中には、これがまさにこのシステムの仕組みだ、と言う人もいます。つまり、自分の計画が自分の研究目標と、その年に資金提供機関が望むものの両方に重なるように資金を申請するのです。しかし実際には、資金提供は研究者が何をどのように行うのかを導き、影響を与えます。文化的影響よりも経済的影響が重視されます。資金提供機関によって特定された社会問題は、研究者が特定する社会に利益をもたらす機会よりも重要です。業界での適用可能性は、エンジニアや科学者にとっての偉大な成果である聖杯として掲げられており、これが、前の記事で説明した主流への熱狂的なラッシュにつながります。
優れた研究は必ず成功します。トミー・トンプソンの支援活動は、エキサイティングな活動と並行して行われています。洞窟探検彼の生徒たちが取り組んでいるボット API は、ボット コンテストや手続きレベルのジェネレーターなどへの道を切り開いています。ヌール・シェイカーは、プレーヤーの好みを理解する手続き型コンテンツ生成の先頭に立って取り組んでいます。 Jon Tremblay と彼の同僚は、ロボット工学のアイデアを再利用して、ステルス ゲームのレベルを分析および生成しています。ジリアン・スミスは、次にどこに進むべきかをよりよく理解するために、コンテンツ生成の歴史についてデジタル考古学を行っています。カンファレンスに参加するたびに、ゲーム研究の世界がいかに活気にあふれ、精力的なものであるかを思い出します。そして、私はそのほんの一部だけを見て、人工知能と交差しているだけです。しかし、それは困難であり、代償も伴います。人々は他の業界に去ったり、静かな生活を求めて定住したりしています。宿泊者はホテルのバーでビールを飲みながら、睡眠スケジュールや旅程についてジョークを言いますが、実際には誰も笑っていません。
ダグシュトゥールでは週の半ばに、グループは周囲の雪に覆われた森を散歩しました。私は今日あなたに提起した問題のいくつかについて数人の研究者と話すために1時間を費やしました。私と特にもう一人の研究者の間で浮かんだ疑問は、次のステップはどうあるべきかということでした。彼らは、研究は内部から変えることができ、適切な組織と闘い、圧力をかければこれらのシステムを改善できると肯定的でした。よくわかりません。 Electric Dreams の後半では、ゲーム業界の様相の変化は他の選択肢があるかもしれないことを意味し、ゲーム業界と大学生活の間に新しいエキサイティングな研究ができるスペースを作り出すことが可能かもしれないと主張するつもりです。そうすれば、新しいエキサイティングなゲームを作ることができます。ゲーム業界の他の部門と同様に、ゲーム研究者もゲームの将来に貢献する必要があります。私たちがこの仕事ができる場所を作らなければ、マイケル・マテアスの「可能性の国」は永遠に発見されないままになるかもしれません。
とりあえず、簡単なことをやってみましょう。これを読んでいるあなたがゲーム研究者であると自認している場合、ゲーム研究、AI とテクノロジー、ゲームの社会的影響、デザイン、その他の分野に携わっている場合は、私に質問してください。よろしければ、RPS 読者に自己紹介として以下のコメントを残してください。たとえそれがあなたの名前と研究上の興味を記した一文であっても。コメント セクションをみんなとのちょっとした交流の場にして、そこで行われている驚くほど多様な作品を披露しましょう。 Electric Dreams の次のパートでは、研究をしばらく置いておいて、人工知能の特に優れた使用法として最近目立ったゲームを見ていきます。それらは何が違うのでしょうか?そしてそれは、優れたテクノロジーがどのように優れたゲームを生み出すことができるかについて何を教えてくれるでしょうか? 2週間以内に分かるでしょう。
