レトロゲームの攻略をAIに学習させてスーパープレイを生み出すことが可能な「Gym Retro」

AIに関する非営利の研究機関として設立されたOpenAIは、レトロゲームの攻略をAIに学習させる強化学習(RL)用のプラットフォーム「Gym Retro」をリリースしました。Gym Retroを使用することで、RLの学術研究に役立てたり、効率的なゲームの攻略法をAIに編み出させたりすることができるとのことです。

Gym Retro
https://blog.openai.com/gym-retro/

OpenAIによると、Gym RetroはRLアルゴリズムの研究を行うために開発しており、1つのゲーム攻略だけでなく、複数のゲームを一つのAIに学習させることが可能です。

また、学習に使用できるゲームはメガドライブ、セガ・マスターシステム、ファミコン、スーパーファミコンやゲームボーイなどの幅広いプラットフォームのものに対応。これらのゲームエミュレータで動作するROMイメージを用意すれば、Gym Retroでゲームを学習させることができます。

Gym Retroは以下のような学習ツールを使用して、ゲームの「残機」や「スコア」などを学習させることで……

AIにさまざまなゲームをプレイさせることが可能です。

しかし、アクションゲームなどで「スコアを上げること」のみを目的として、AIに学習させてしまった場合、以下のように敵を倒した後に……

ステージを2回移動して、元のステージに移動。

そして、同じ敵を倒して再び移動するという無限ループに陥ってしまうことがあります。このため、学習は工夫して行う必要があると、OpenAIが述べています。

Gym Retroでうまく学習させることができれば、今まで誰も気づかなかった最適な手順をAIが生み出して、ノーダメージクリアするなんてことも夢ではありません。特にグラディウスのようなスクロール系のゲームの場合、学習の難易度は比較的低いとしています。

Gym RetroはWindows、Linux、macOSに対応しており、動作させるにはPython 3.5または3.6が必要です。インストール方法などは、Gym Retroのドキュメントで説明されています。