開発AI海外記事GoogleのDeepMindはAIに対人戦と協力戦の両方での対戦プレイを教えている。Flagで,対戦できるだけでなく人間との協力プレイでも「人間レベルの成績」を達成した。DeepMindの研究は,天気予報やヘルスケアなどに関する複雑な問題を解けるようなプログラムを作ろうとAI学習の境界を拡大している。そのために,研究チームはゲームをより小さな問題を解決する学習プログラムの「練習場」のように使っており,そしていまや共同作業を教えるようになっている。2のチームプレイを教える方法に近いが(関連英文記事),DeepMindの焦点はチーム構成と対戦相手の多様性の両方にあった。Flagを人間や別のAIと対戦プレイすることで学習している。「この星には何十億の人々がそれぞれ独自の目標と行動を伴って暮らしています。それでもチームや組織,社会を通して協働できており,集合知を印象的に示しています」と研究結果を知らせる公式Blogで語っている(参考URL)。「これは我々がマルチエージェント学習と読んでいる設定で,たくさんの個別のエージェントは独立して行動しなくてはならず,さらにほかのエージェントとの連携と協力を学ばなくてはなりません。これは非常に難しい問題です。Arenaで40人の人間を含むトーナメントでAIをチームメイトや対戦相手としてランダムマッチングを行い,熟達した人間と同等のレベルまで学習した。最終的にAIは勝率でグループ内の最強の人間を上回った。2のAIと同様に,AIはベースキャンピングといった人間に人気の戦略を取り始めたのだ。「将来的に,我々は現在の強化学習と人口ベースの強化法を大きく改良していきたいと思っています」と書き込みは結んでいる。