英国 人工知能にゲームをさせることからの学び

こんにちは、丸山満彦です。

戦争に人工知能を使うことの是非はあるでしょうが、禁止してもそれを明確に取り締まる運用と技術がなければ、なし崩し的に進められてしまうでしょうね。。。

もうこうなったら、人間が戦争をしなくても良いように、シミュレーションで決めればよいのにね。。。とか思いながら...

● GOV.UK

・2023.08.18 Learning from artificial intelligence with gaming

Learning from artificial intelligence with gaming	人工知能にゲームをさせることからの学び
Dstl (Defence Science and Technology Laboratory) took part in a recent 2-day workshop run by the Machine Speed Command and Control (MSC2) project on artificial intelligence (AI).	防衛科学技術研究所は先日、人工知能（AI）に関するMSC2（機械速度コマンド＆コントロール）プロジェクトが実施した2日間のワークショップに参加した。
The innovative workshop was run by one of the MSC2 partners, Cambridge Consultants. It combined multiple industry participants with the aim of building a common understanding of the opportunities and challenges of AI across this wider team.	この革新的なワークショップは、MSC2のパートナーの1つであるケンブリッジ・コンサルタントによって運営された。このワークショップは、AIの機会と課題について、より幅広いチーム全体で共通の理解を築くことを目的に、複数の業界関係者を集めて開催された。
Much of this shared understanding was explored through practical exercises, and commercial gaming technologies were used as a theme. They showcased the project’s novel AI approaches to Command and Control (C2) via gaming.	この共通理解の多くは、実践的な演習を通じて探求され、商業的なゲーム技術がテーマとして使用された。参加者は、ゲームを通じて、コマンド＆コントロール（C2）に対するプロジェクトの斬新なAIアプローチを紹介した。
Participants built ‘banana classifiers’ as part of the workshop - a simple AI tool to classify the ripeness of bananas from photos.	参加者はワークショップの一環として、写真からバナナの熟度を分類する簡単なAIツール「バナナ分類器」を作った。
The MSC2 project seeks to show ways to improve and transform C2. It achieves this by aiming to deliver faster and better C2 activities that can prepare for and adapt quicker than those of adversaries.	MSC2プロジェクトは、C2を改善し、変革する方法を示すことを目指している。MSC2プロジェクトは、敵国よりも迅速かつ優れたC2活動を提供し、敵国よりも迅速に準備・適応できるようにすることを目標としている。
The focus is broadly around the application of AI to C2 as realised in the enabling context of a Human Agent Collective (HAC). This C2 HAC combines human insight with machine-speed agents based on shared digital artefacts.	その焦点は、ヒューマン・エージェント・コレクティブ（HAC）の実現という文脈で実現されるC2へのAIの応用にある。このC2 HACは、人間の洞察力と、共有されたデジタル成果物に基づく機械速度のエージェントを組み合わせたものである。
This workshop was set up to not only raise collective understanding of AI as applied to the C2 domain, but to also examine commercial games like StarCraft II.	このワークショップは、C2領域に適用されるAIの集団的理解を高めるだけでなく、StarCraft IIのような商用ゲームについても検討するために設置された。
This is a commercial game which is used extensively for AI research by academia and industry. It has a programming interface available to support AI research and there’s also a strong esports community, which means that large amounts of human generated data and expertise exists.	これは、学界や産業界でAI研究に広く利用されている商用ゲームである。AI研究をサポートするためのプログラミング・インターフェースが用意されており、強力な専門家コミュニティも存在する。
StarCraft II made the news in 2019 when Deepmind’s AlphaStar AI was able to beat the majority of professional human players; a task significantly more challenging than previous game AI milestones, such as Chess or Go.	StarCraft IIは2019年、ディープマインドのAI「AlphaStar」が人間のプロプレイヤーの大半を打ち負かしたことで話題となった； これは、チェスや囲碁など、これまでのゲームAIのマイルストーンよりもはるかに困難な課題であった。
The MSC2 project is using StarCraft II to investigate the potential of gaming AI to support military C2-like problems.	MSC2プロジェクトは、StarCraft IIを使用して、軍事C2のような問題をサポートするゲームAIの可能性を調査している。
Furthermore, the work around StarCraft II is being projected into a number of Dstl’s International Research Collaborations, looking at using AI to support C2 in a multinational context.	さらに、StarCraft IIをめぐる研究は、Dstlの国際共同研究の多くに投影され、多国籍状況におけるC2をサポートするためのAIの利用が検討されている。
Dstl’s technical authority for MSC2, Dr Stephen Helsdon said:	DstlのMSC2担当技術責任者であるスティーブン・ヘルスドン博士は次のように述べている：
“The MSC2 project has been running for about 2 years now. This line of work has shown that we can relate AI in games like Starcraft II to military C2-like problems. These games allow us to investigate adversarial scenarios based on incomplete and uncertain information.	「MSC2プロジェクトは2年ほど前から実施されている。この研究により、スタークラフトIIのようなゲームのAIを軍事C2のような問題に関連付けることができることがわかった。これらのゲームでは、不完全で不確実な情報に基づく敵対的なシナリオを調査することができる。」
“Our AI enables the user to predict the location and type of red forces in real time based on incomplete data about the battlespace and shines a light through the fog of war. It empowers the user to understand the thinking of the AI by explaining how it produces its predictions and so the trust between the human and the AI is advanced to a higher level.	「我々のAIは、戦場に関する不完全なデータに基づいて、リアルタイムで赤軍の位置と種類を予測することを可能にし、戦争の霧の中に光を照らす。AIがどのように予測を行うかを説明することで、ユーザーはAIの思考を理解することができる。」
“Going forward, this gaming-centric research will continue with a focus on better explaining aspects of live human AI interaction. It will also look at inferring strategy based on observed behaviours. The workshop itself generated a number of interesting technical questions which we will follow up.”	「今後、このゲーム中心の研究は、生きた人間とAIの相互作用の側面をよりよく説明することに焦点を当てて継続される。また、観察された行動から戦略を推測することも検討する。 ワークショップ自体から、興味深い技術的な質問がいくつも出たので、それを追っていきたい。」