VRChat自律機械知能プロジェクト中間発表その1：クルツさんの挑戦！
詳細情報
※以下文章はスライド資料を元に自動生成されたものです。
発表のハイライト
- VRChat上に自律機械知能を生み出すプロジェクトの中間発表が行われました。
- VRChatの環境を「駆動系」、アバターを「思考系」と捉え、強化学習を用いて自律的な行動を生成する仕組みが紹介されました。
- 自律性を生み出すための報酬として、好奇心ベースの報酬を用いることで、VRChatの世界を探求するAIの開発を目指しています。
- 今後は、AIの学習と拡張、VRChat内の位置情報取得ツール「YAIBA」を使ったワールド探索などに取り組む予定です。
VRChat自律機械知能プロジェクトとは？
VRChatの世界で、自律的に行動するAIを作り、その行動を分析することで、知能そのものの理解を深めようとする、そんなワクワクするプロジェクトが「VRChat自律機械知能プロジェクト」です。クルツさんを中心としたML集会のメンバーが、この壮大な挑戦に取り組んでいます。
なぜVRChatでAIを作るの？
VRChatは、ユーザーが自由にアバターを作成し、3D空間で交流できるバーチャル空間です。このVRChatを舞台にAIを開発することで、以下のメリットがあると考えられています。
- 複雑な環境でのAI開発：現実世界を模倣した複雑な環境でAIをテストすることができます。
- 人間とAIの相互作用の研究：ユーザーとAIが交流することで、人間とAIのコミュニケーションや相互作用を深く理解できます。
- 新しいAI技術の応用：VRChatの機能を活用することで、新しいAI技術の開発や応用が期待できます。
自律機械知能ってどんなもの？
自律機械知能は、一言で言うと「自分で考えて動く機械」です。クルツさんは、この自律機械知能をVRChat上に作り出すことを目指しています。
自律機械知能を構成する要素
自律機械知能は、以下の5つの要素から構成されています。
- センサー: 環境の情報（例えば、VRChat内の画像や音）を取得します。
- 情報処理モデル: センサーで取得した情報を処理し、状況を理解します。
- アクチュエーター: AIの行動（例えば、アバターの移動や発言）を実行します。
- 行動アルゴリズム: 状況に応じて適切な行動を選択するためのアルゴリズムです。
- 報酬: AIが行動することで得られる「ご褒美」のようなものです。AIは、報酬を最大化するために学習していきます。
報酬の種類
AIが学習を進める上で重要なのが「報酬」です。AIは、報酬を最大化するために行動します。クルツさんは、VRChatという環境でAIが学習を進めるために、「好奇心ベースの報酬」を採用しています。
- 好奇心ベースの報酬：AIが未知の状況や新しい発見をした時に報酬を与えることで、積極的にVRChatの世界を探求するように促します。
エージェントの設計：好奇心でVRChatを探求！
クルツさんは、VRChat上で動作する自律機械知能のエージェントを、強化学習を用いて設計しています。エージェントは、Policy（方策）、Value（価値）、Embedding（圧縮/特徴抽出）、Dynamics（予測）、そしてReward（報酬）の5つの要素から構成されています。
- Policy（方策）: AIがどのような行動をとるかを決定します。
- Value（価値）: ある状態の価値を評価します。
- Embedding（圧縮/特徴抽出）: VRChatの画像や音などの情報を、AIが理解しやすい形に変換します。
- Dynamics（予測）: 未来の状態を予測します。
- Reward（報酬）: 前述のように、好奇心ベースの報酬を用いて、AIの学習を促進します。
今後の予定と可能性
クルツさんは、今後の予定として、AIの学習と拡張、そしてVRChat内の位置情報取得ツール「YAIBA」を使ったワールド探索などを計画しています。
自律機械知能の可能性
クルツさんは、将来的には、VRChatで移動以外の動作の実装や学習（例えば、物をつかむなど）、他のアバターや音声に対する反応など、様々な可能性を期待しています。
- ゲームワールドの対戦相手
- ギミック作動の操作役
- 中の人不在時の留守番役
まさに、VRChatの世界をさらに豊かにする可能性を秘めたプロジェクトです！
まとめ
クルツさんによるVRChat自律機械知能プロジェクトの中間発表は、VRChatというバーチャル空間でAIの可能性を追求する、非常に興味深いものでした。好奇心ベースの報酬を用いたAIの設計や、YAIBAを使ったワールド探索など、今後の展開が楽しみですね！