人間のようにマウスやキーボードを操作してゲームをプレイできるAIフレームワーク「Cradle」が開発される

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人間のようにマウスやキーボードを操作してゲームをプレイできるAIフレームワーク「Cradle」が開発される
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近年ではAIの性能が飛躍的に向上し、現実世界の複雑なシナリオでタスクを実行できるAIエージェントが開発されています。しかし、これらのAIエージェントは複数のシナリオ間で一般化されたタスクを実行する際に失敗することが多いそうで、これは各環境で必要な観察や行動の違いに起因するとのこと。そこで中国の研究チームが、最も統一化されたインターフェースである「スクリーン」を入力に、「キーボード」と「マウス」を出力に使用することで、まるで人間のようにゲームやアプリを操作できるAIフレームワーク「Cradle」を発表しました。

研究チームはAIエージェントをさまざまなシナリオ間で一般化するため、スクリーンの入力に対してマウスとキーボードで出力してソフトウェアと対話する「General Computer Control」を提案しました。

コンピューターは人間とデジタル世界をつなぐ最も重要かつ普遍的なインターフェースであり、AIエージェントが操作できるアプリやゲームなどのソフトウェアを提供すると同時に、ハードウェア要件や故障といった現実のロボットにまつわる問題を回避します。これらの仮想環境をマスターすることは、AIエージェントを一般化する方法として有望です。 GCCの達成には、「スクリーンを通じた視覚情報の適切な理解とそれに基づいた意思決定」「コンピューターと対話するためのキーボードやマウスの正確な制御」「複雑なタスク実行のための推論や経験の保持」「より優れた戦略と解決策を自立的に発見する自己改善」といったさまざまな能力が必要です。そして、GCCに向けた予備的な試みとして開発されたのが、大規模言語モデルを活用したAIフレームワークのCradleです。が使用されており、「1:マルチモーダルなインプットを処理する情報収集モジュール」「2:過去の経験を再考する自己反省モジュール」「3:次に行う最適なタスクを選択するタスク推論モジュール」「4:特定のタスクに関連したスキルを生成・更新するスキル収集モジュール」「5:キーボードとマウスによるアクションを決定するアクション計画モジュール」「6:過去の経験とスキルを保存するメモリモジュール」の、合計6つのモジュールで構成されています。これらのモジュールによってCradleはさまざまなタスクを実行し、ゲームをプレイすることも可能だとのこと。

Cradleはゲームのプレイにおいて、「NPCを追いかける」「特定の場所に行く」といった単純なタスクでは、かなり高い成功率を発揮したと研究チームは報告しています。その一方で、空間認識や時間に関連する意思決定が苦手なため、「危険で曲がりくねった道を進む」「リアルタイムの戦闘や捜索タスクを実行する」といったタスクになると成功率は下がるそうです。

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