グーグルが開発中のゲームAI「DQN」が得意なゲームと苦手なゲーム

グーグルはDQNと呼ばれるゲーム攻略用AIを開発しています。

Human-level control through Deep Reinforcement Learning

そのDQNには得意なゲームと苦手なゲームがあるそうです。

Massively Parallel Methods for Deep Reinforcement Learning

得意なのはピンボールのような反射神経が重要なゲーム。

VIDEO PINBALL by ATARI

苦手なのはパックマンのようなルールを把握する必要があるゲーム。

DQNは単純にランダム操作を無数に試行する事で学習するというAI。
なので、ルールを推測する事を自力でする必要があるゲームには不向きなようです。

パックマンはモンスターの動きを予測し、モンスターに挟まれるような危険な場所は回避する。
パワーエサを食べてモンスターを食べ、逆襲。
モンスターがいないうちに「難所」を食べる。
などの推測をしたり、行動計画を立てる事が必要。
しかしDQNにはそのような機能は無かったわけです。

何と数秒先の予測すらできないそうで。
グーグルの人工知能「DQN」、ピンボールは得意でもパックマンは苦手

グーグルはDQNの元になったディープマインド社を買収したんですが、
その買収が果たして正解だったかは……。
まあ成長途上なので、現状で判断するのはナンセンスではあります。