人工知能の進化する世界において、興味深い実験が登場しました：大規模言語モデル（LLM）を使って ポケモンファイアレッド を自律的にプレイさせるというものです。 Fire Red Agent と名付けられたこのプロジェクトは、ゲームプレイAIの最も効果的なアプローチとエンターテイメントへの広範な影響について議論を巻き起こしています。
Fire Red Agent プロジェクト
Fire Red Agent プロジェクトは、大規模言語モデルに ポケモンファイアレッド を自律的にプレイさせるという野心的な試みを表しています。開発者はLLMをゲームエミュレーターと統合し、メモリ読み取り、ナビゲーション、経路探索、バトル処理のためのシステムを実装しました。 RetroArch のエミュレーターによるプログラム的な入力制御に関する技術的な障壁に直面しましたが、このプロジェクトは、LLMが特別な訓練なしに複雑なゲーム環境を理解し、ナビゲートする可能性を示しています。
このプロジェクトが特に興味深いのは、開発者がこれをテレビの未来として位置づけ、AIのゲームプレイを単なる技術的なデモンストレーションではなく、エンターテイメントコンテンツとして捉えている点です。この視点は、AIエージェントが視聴者が観察し、場合によっては影響を与えることができるパフォーマーとなる、新しい形のインタラクティブメディアを示唆しています。
Fire Red Agent の主要コンポーネント
- エミュレータ統合
- ゲームメモリ管理
- ナビゲーションとパスファインディング
- ゲームテキスト解析
- LLM 統合（ GPT-4o を使用）
- バトル処理
- インタラクションと会話処理
AI ポケモンプロジェクト比較
| プロジェクト | 技術 | 進捗 |
|---|---|---|
| Fire Red Agent | LLM（ GPT-4o ） | 入力制御の問題により開発一時停止 |
| Claude Plays Pokemon | Claude 3.7 LLM | マチス（Lt. Surge）を倒し、ジムのパズルを解決 |
| AI Plays Pokemon | CNN と強化学習 | 数ヶ月の改良を経て、おつきみやま（Mt. Moon）に到達 |
LLM vs 従来型AIアプローチ
コミュニティの議論からは、LLMがこのタスクに最適なツールであるかどうかについて重要な論争が明らかになっています。一部のコメント投稿者は、経路探索、ビヘイビアツリー、目標指向行動計画（GOAP）を使用する従来のAIアプローチが、LLMよりも効率的かつ効果的に ポケモン をプレイできると指摘しました。
「ポケモンをプレイするAIを本当に作りたいなら、LLMよりもはるかに単純で安価なAIでそれを実現でき、ゲームをはるかに上手にプレイするでしょう。これは主に些細なことを過度に複雑化する練習にすぎません。」
しかし、LLMアプローチの支持者たちは、価値は最適化ではなく一般化にあると強調しています。 Claude 3.7 が特別に設計されていないにもかかわらず効果的に ポケモン をプレイできるという事実は、AGI（汎用人工知能）のGを示しています。一つのタスクには優れているが他のタスクには失敗する特化型システムとは異なり、LLMは多様な課題に対する適応性を示しています - これは一般的な知能の重要な特性です。
Claude Plays Pokemon と技術的実装
議論ではさらに、 Claude Plays Pokemon という別のプロジェクトにも言及されており、このプロジェクトはゲーム内で著しい進歩を遂げているようです。コミュニティの推測は、この実装がゲームデータをどのように処理しているか - メモリを直接解析しているのか、それともRAMデータを生のままLLMに供給しているのか - に集中しています。 Claude プロジェクトは、報告によれば、おつきのやま を越え、マチス を倒すところまで進んでおり、LLMベースのアプローチとしては印象的な能力を示しています。
この成果は、畳み込みニューラルネットワークと強化学習を使用した以前のAIポケモンプロジェクトと比較すると特に注目に値します。それらのプロジェクトは、おつきのやま に到達するまでに数ヶ月の反復と膨大な計算リソースを必要としたと報告されています。
エンターテイメント価値の提案
おそらくこれらのプロジェクトの最も興味深い側面は、そのエンターテイメントの可能性です。 Fire Red Agent の開発者は、AIが自動操縦でゲームをプレイしながら視聴者からの提案を取り入れ、インタラクティブなエンターテイメント体験を作り出すシステムを構想しています。一部のコメント投稿者は、この構想をさらに拡張し、AIロボットが剣闘士のように戦ったり、人間のコーチが管理するAIチーム間の競争的なゲームプレイを含めています。
この視点は、AIのゲームプレイを純粋に技術的な課題からエンターテイメント制作の形へと再構成し、人工的なエージェントがパフォーマーとなり、人間がその行動の監督者や影響者となる新しいカテゴリのメディアを生み出す可能性があります。
LLMが能力を向上させ続けるにつれて、AIリサーチ、ゲーム、エンターテイメントの境界を曖昧にするさらなる実験が見られるかもしれません。ボットが ポケモン をプレイするのを観ることがテレビの未来になるかどうかはまだ分かりませんが、これらのプロジェクトは、今後数年間で私たちが人工知能とどのように相互作用し、楽しむかについての興味深い可能性を確かに示しています。
参考： Fire Red Agent