ゲーム業界の業務を生成モデルはどのように改善するか｜piqcy
本記事では、ゲーム業界において生成モデルがどのように業務の改善に貢献するか分析します。ゲーム業界でAI/MLの活用推進を検討されている方、またAI/MLの開発に携わっておりゲーム業界への提案を検討されている方に参考にしていただければ幸いです。 「ゲーム業界」として、スマートフォン向けのモバイルゲームを開発している会社を想定します。ゲームに応じて様々な課金タイミングがあり、ビジネスモデルは一様ではありません。ただ、ビジネスモデルによりゲームの開発プロセスに大きな差異は発生しないと想定します。 ゲームプラットフォームおよびゲームにおける課金タイミング「生成モデル」として、創作に用いられるような生成モデルを想定します。近年のChatGPTやStable Diffusionなどです。創作に用いられる生成モデルについては、次の記事にまとめています。 記事の流れは、ゲーム業界の課題の理解、AI/MLに
GitHub - google-deepmind/open_spiel: OpenSpiel is a collection of environments and algorithms for research in general reinforcement learning and search/planning in games.
OpenSpiel is a collection of environments and algorithms for research in general reinforcement learning and search/planning in games. OpenSpiel supports n-player (single- and multi- agent) zero-sum, cooperative and general-sum, one-shot and sequential, strictly turn-taking and simultaneous-move, perfect and imperfect information games, as well as traditional multiagent environments such as (partia
西川善司の3DGE：囲碁でトッププロに勝利したDeepMindのAIは，「StarCraft II」でも人間に勝てるか？
西川善司の3DGE：囲碁でトッププロに勝利したDeepMindのAIは，「StarCraft II」でも人間に勝てるか？ ライター：西川善司 北米時間2018年3月26〜29日の会期で開催されたGPU Technology Conference 2018（以下，GTC 2018）では，とにかく機械学習ベースの人工知能（Artificial Intelligence，以下 AI）に関するセッションが多かった。 GTC 2018で支配的だったのは自動運転関連だが，機械学習ベースのAIをゲームに応用するセッションもいくつかあり，なかでも個人的に興味を惹かれたのとしては，DeepMindによるセッション「StarCraft II as an Environment for Artificial Intelligence Research」（AI研究開発環境としてのStarCraft II）が挙げら
PythonとKerasを使ってAlphaZero AIを自作する | POSTD
自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、
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