MetaHuman の効果は素晴らしいです!しかし、メタバースだけを考えると、パターンは少し小さくなります。

この記事はAI新メディアQuantum Bit（公開アカウントID：QbitAI）より許可を得て転載しています。転載の際は出典元にご連絡ください。

Epic Games のゲーム技術は再び混乱を招いている:

本物の男が裸で大きな剣を振り回しているだけだと思ったのですか?

いやいや、時にはあなたが見ているものが真実ではないこともあります。

このビデオの背後にある真実は次のとおりです。

そうです、あなたが考えていることは間違っています。

しかし、動画で示された効果は非常にリアルだったため、多くのネットユーザーを驚かせ、Twitterで2,399件のいいねを獲得した。この感覚を感じてみましょう:

一部のネットユーザーは「一瞬、どちらが現実世界なのかわからなかった！」と叫んだ。

この人が使用しているテクノロジーは、Epic Games のMetaHumanです。

そうです、またしても「メタ」です。本物か偽物かは、まだ判別しにくいですね… おそらくこれを見て、最近大人気のメタバースを思い浮かべたのではないでしょうか。

これらの言葉が頭に浮かんだとしても、慌てて文句を言わないでください。

実は、現実と虚構の区別がつきにくくなるゲーム技術は、メタバースを形成するための単なるツールではなく、密かに現実の技術の進化を促し、さまざまな産業の発展を加速させる重要な力なのです。

そうです、ゲームを作ることは本当に世界を変えることができます。

ゲーム技術は何が変化しているのでしょうか?

まず、この問題を業界の観点から見てみましょう。

近年のテクノロジー業界で最もホットなプロジェクトは何かと問われれば、自動運転は間違いなく避けて通れないものの一つです。

そして、ゲーム技術がこの「AIの集大成」の加速的な発展を推進しています。

自動運転技術においては、実際の道路状況に基づいたテストが、道路上での実用化を確実にするための重要なステップとなります。

業界では一般的に、車両が道路を走行できるレベルに到達するには、177億キロメートルのテストデータを蓄積する必要があると考えています。これは何を意味するのでしょうか?これは地球と太陽の間を往復する4.9回にほぼ相当します。

そのため、仮想シミュレーション技術は自動運転の実現を推進するために必要不可欠なツールとなっています。

実際の路上テストのさまざまな制限は、仮想環境に配置することで十分に回避できます。このプロセスの実現は、ゲーム内で現実に近いシーンを作成することと非常に似ています。

上記のようなシミュレーション システムが、幾何学的な画像、物理法則、動作ロジックなどを含む現実のシーンを高度に復元できることは容易に理解できます。

このプロセスで非常に重要な点はリアリズムであり、シミュレーション システムは可能な限り現実世界に近くする必要があります。

これには、光の変化、風や雪の天候の変化などが含まれており、これらの要因が自動運転センサーに与える影響を正確に測定して、実際の道路上での安全を確保できます。

ゲーム技術、より具体的にはゲームエンジンは、このプロセスにおいて重要な役割を果たします。

業界でセンセーションを巻き起こしたUnreal Engine 5と同様に、細部の変化を非常によく捉えており、ネットユーザーからは「バーチャル？ 現実？ 違いが分からない」との声も聞かれるほどだ。

したがって、ゲーム技術の利点をうまく活用して仮想シミュレーションシステムを構築し、それを現実世界にできるだけ近づけることができれば、自動運転の実現が大きく促進されることは間違いありません。

自動運転に加えて、ゲーム技術も映画やテレビ業界に大きな影響を与えています。

また、Unreal Engine 5 のリリース後、映画およびテレビ業界は、ゲーム技術が映画に与える破壊的な影響をすぐに察知したようです。

今年の上海映画祭では、初めて「映画技術体験展示エリア」が設けられました。バーチャルプロダクションが展示の中心となり、Unreal Engineも初めて展示に参加するよう招待されました。

もう一つの例は、テレビシリーズ「王の化身」です。この作品では、中国で初めてゲームエンジン技術が導入され、劇中の男性主人公（ヤンヤン）の現実シーンとゲームシーンの切り替えが完全に統合され、非常に自然になりました。

このバーチャルプロダクションは、これまでのサウンドフィルム、カラーネガ、光学合成、モーションコントロール、デジタル合成などと同様に、映画およびテレビ業界における最新の技術革命です。

バーチャルプロダクションでは、俳優とバーチャルキャラクターの直接的なやり取りが可能になるだけでなく、撮影チームがシーンをリアルタイムで制御し、Unreal Engine などのゲームテクノロジーを通じてリアルタイムレンダリングを実現できるため、多くの時間とリソースを節約できます。

産業に加えて、ゲーム技術は科学研究の発展も推進しています。

そうです、「ゲーム」と「科学研究」は一見矛盾した言葉のように思えますが、その組み合わせはまさに学術の発展を促進しています。

例えば、国内トップクラスの大学である北京大学情報科学技術学院では、李文馨教授が博士課程の学生を率いて「王家の栄誉」に関する科学研究を行っていた。

彼らが行う必要があるのは、限られた時間とリソース内で最適な意思決定モデルをトレーニングし、それをゲーム AI バトル サーバー プラットフォームに展開することです。

これは「秘薬を精製する」プロセスのようなもので、インテリジェント エージェントがトレーニングを通じてさまざまな「スキル」を練習し、他の人のインテリジェント エージェントと戦うことを可能にします。

彼らの目には、ゲーム用 AI でさえも本物の人工知能なのです。

彼らは、「ゲーム」は「現実」の抽象化と模倣であると信じています。ゲームでは、現実に近い幸せで成功した経験を得ることができますが、現実での間違いやエラーによって引き起こされる実際の損失は避けられます。

このため、ゲームは試行錯誤と反復的な成長に非常に適した仮想環境です。

現実の問題環境をゲームに仮想化し、ゲーム内で大量の試行錯誤を繰り返しながら問題解決を最適化していくことは、「教育と研究の重要な手段」です。

…

つまり、現在のゲーム技術は、産業と科学研究の両方において微妙な役割を果たしているのです。

これはまさに、最近のゲーム業界のイベントである、テンセントゲームアカデミーが主催する2021 テンセントゲーム開発者会議(TGDC) で議論されたホットな話題です。

例えば、自動車を製造していないテンセントは、ゲーム技術を活用して自動運転の仮想シミュレーションシステム「TAD Sim」を開発し、自動運転シミュレーションのリアリティを向上させました。

TAD Sim は、シーン編集と道路データ再生シミュレーションのサポートに加えて、ゲームエージェント AI に似たテクノロジーを使用して、大量の道路データで交通流 AI をトレーニングし、非常にリアルでインタラクティブな交通シーンを生成することもできます。

もう 1 つの例としては、MetaHuman テクノロジを使用して忠実度の高いデジタル ヒューマンを生成することが挙げられます。「Juewu」や「Kaiwu」などの AI エージェントまたはプラットフォームは、強化学習や戦略トレーニングの開発に役立ちます...

同時に、テンセントゲームズの副社長兼テンセントゲームアカデミーの学長である夏林氏も、ゲーム、テクノロジー、学術界の「織り交ぜ」の成果を紹介した。

例えば、テンセントゲームアカデミーは国内外の16の大学と科学研究や学術協力を行い、30のプロジェクト成果、8つの国家特許、5つのレポートを発表しています。

テンセントと清華大学が共同で設立した中国初の「インタラクティブメディアデザインとテクノロジー」修士課程も2年目に入った。

[[437553]]

△ テンセントゲームズ副社長兼テンセントゲームズアカデミー学長 夏林

シャーリーンの意見：

非常に学際的な業界であるゲームは、デジタル仮想世界と現実世界の交差点に位置しています。

世界のゲーム市場で大きな変化が起きる中、ゲーム産業の高品質化、グローバル化、多様化の傾向はさらに顕著になるでしょう。

これを読んで、なぜゲーム会社が分野横断的な技術の研究開発と応用に投資するのかと不思議に思う人もいるかもしれません。

しかし、実際には、ゲームとテクノロジーの発展の歴史を深く掘り下げれば、テンセントがなぜそれをそれほど重視しているのか理解するのは難しくありません。

ゲームは常に最先端技術の最高の「実験場」であった

ゲームは最先端技術の「実験場」であるというのは事実です。

最も強力な証拠は、現在急速に発展しているAI 技術です。

おそらくAIといえば、チェスで人間に勝利したIBMの「ディープ・ブルー」やGoogleの「AlphaGo」を思い浮かべる人が多いだろう。

実際、チェスはビデオゲームの最も古い主要な形式でした。

汎用コンピュータの誕生からわずか5年足らずの1950年に、人類はすでに人工知能と対戦していました。

当時、コンピューターは主に研究室で使用されていたため、コンピューターを他の用途に使用できれば非常に斬新だと感じられました。

コンピュータでチェスをプレイしますか、それともコンピュータと対戦しますか?

この件は既に国民の想像を超えているのかもしれない。そのため、バーティー・ザ・ブレインがカナダ国立博覧会で展示されたとき、大きな注目を集めました。

これは三目並べに似たゲームです。プレイヤーは 9 マスの操作ボード上で手を動かすことができます。コンピュータは手を動かす前に少しの間「考え」ます。同時にゲームの状況が大画面に表示され、ゲームの難易度も調整できます。

「人工知能の父」アラン・チューリングによる機械知能の定義によれば、

機械が機械であると識別されることなく人間と（テレタイプを介して）会話できる場合、その機械は知的であると言われます。

そうすると、バーティ・ザ・ブレインは、初期の人工知能の姿なのかもしれない。

このゲームベースの形式は、実際に多くの科学者がAI を研究する方法です。

1944 年、フォン・ノイマンは著書「ゲーム理論と経済行動」の中で、2 人ゲームのためのミニマックス アルゴリズムを初めて提案しました。

1947 年、チューリングは最初のチェス プログラムを記述しました。

1950 年、シャノンは「コンピュータ チェス プログラム」という論文を発表し、コンピュータ チェスの理論的研究が始まりました。

1951 年、チューリングの親友であるクリストファー・ストレイチーが世界初のビジュアル ゲームであるチェッカーを作成しました。

「バーティー・ザ・ブレイン」とは異なり、「チェッカーズ」はチェッカーに似たゲームですが、難易度はより高くなります。ただし、どちらも人間対コンピューターのゲームであるという点は同じです。

その後、1959年に「機械学習」という用語を普及させた人工知能の先駆者であるアーサー・サミュエルも、IBMの商用コンピューターでチェッカーゲームを作成しました。

この時のチェッカーゲームは大きく異なっています。マシンはもはや単にプログラムに従って動くのではなく、自律学習を通じて課題に応答できるからです。サミュエルはプログラムに報酬メカニズムも設定しました。

ここで、強化学習の影がすでに見えてきます。

その後の数十年間、AI 分野の科学者たちはチェスのゲームに夢中になり、チェッカー、チェス、囲碁などに挑戦したようです。

Unix の父、ケン・トンプソンはかつて、Belle と呼ばれるチェス用コンピュータを開発しました。これはまた、世界初の「マスター」レベルに到達できるチェス用コンピュータでもありました。

このことは全国的な注目を集めた。当時、ベルは競技のためにソ連に向かう途中だったが、「ソ連に最新鋭の兵器を輸送しようとした」という理由で米国政府により税関で拘留された。

実際、アメリカとソ連の競争はコンピューターチェスゲームにも及んでいた。

AIは誕生以来、常に技術開発の最前線に立っており、電子ゲームは常にAIがその力を発揮する重要な場面であったことがわかります。

ゲームは最先端技術の「実験場」であるだけでなく、一般の人々が最先端技術にアクセスするための重要なチャネルでもあります。

天文学、生物学、医学などの研究分野ではゲームは常に存在しています。

例えば、新型コロナウイルス感染症の流行との戦いに参加したゲーム「Foldit」 。

タンパク質構造予測と宇宙パズルゲームのアイデアを組み合わせたものです。プレイヤーは、最終的な構造が必要なスコアに到達できるように、タンパク質の側鎖、骨格、その他の構造を常に調整する必要があります。

昨年、新型コロナウイルス感染症の流行が起こった際、科学者らはウイルス抗体の構造をできるだけ早く解明するため、当時の最新の研究成果をゲームに導入し、プレイヤーが研究の参考にゲーム内で新たな構造の設計に挑戦できるようにした。

さらに、Foldit が科学研究に貢献するのは今回が初めてではありません。

以前、このゲームのプレイヤーによってエイズ逆転写酵素の構造が解明されました。プレイヤーたちは、科学者が10年以上も予測できなかった構造物を10日以内に作り出すことができた。

ネイチャー誌も2010年にこのゲームを特に賞賛した。

偶然にも、『ボーダーランズ3』のDLC「銃と愛と触手：ウェディングバトル」にも科学研究プロジェクトが存在する。

開発者は、ゲーム内のアーケード マシンで、異なる色のレンガが異なるヌクレオチドを表すシンプルな DNA 分類ゲームを設計しました。

プレイヤーはルールに従い、一列に並んだレンガの色を揃えるだけでレベルをクリアできます。配置のプロセスは、実際には DNA の正しい分類です。

得られたデータは、マギル大学が糖尿病やうつ病などの病気の臨床研究に重要なヒト腸内微生物叢をマッピングするのに役立つ可能性があります。

それだけでなく、多くのハイテク技術もゲームを通じて一般の人々に受け入れられています。

例えば、これまで何度も民間人の宇宙旅行体験を可能にしてきたSpaceXは、昨年、宇宙シミュレーションプログラムを立ち上げた。

ゲーム内で宇宙船が宇宙ステーションにドッキングするプロセスを体験することができます。

さらに、空間状態の復元は非常にリアルで、ちょっとした操作で力の変化が起こり、プレイヤーにとっては試練にもなります。

明らかに、ビデオゲームはもともと大衆を楽しませる手段と考えられていましたが、数十年にわたる開発を通じて、予想外の役割を多く担うようになりました。

DeepMindの創設者であるハサビス氏はかつてこう言いました。

ゲーム AIは汎用 AI への足がかりです。私たちがこれらのゲームを研究する本当の理由は、それがアルゴリズムを開発するための非常に便利なテストの場だからです。

この文は、VR、AR、シミュレーションなどの科学分野にも拡張される可能性があります。

今では、ゲームについて語るときに、自動運転、AI、メタヒューマンなどの言葉は珍しくなくなってきました。

テンセントが開催するゲーム開発者カンファレンスでは、ディープラーニングや都市構造モデリングなどの分野にわたる大学の研究成果が数多く発表されるのもこのためです。

ゲームと最先端技術の融合と発展はこれで終わりではないと感じています。最先端技術が最も集中的に応用された芸術と娯楽の形態として、ゲームは他の産業を前進させるだけでなく、技術の進化を促進し、より多様な価値を生み出します。

今後、どれだけの最先端技術がゲームを通じて進化し、実装されていくのでしょうか？

一緒に待って見てみましょう。