そういうコンセプトでゲーム作ってくれるクリエイターが出現するのを、楽しみに待っている。技術的には、もうかなりいいところまでいけると思う。今こそ、ゲームではご家庭用GPUを描画に使うんじゃなくて、AIの推論に使うとき。
NPCキャラが同じ台詞を言ったり、プログラムされた思考ルーチンで戦ったりするんじゃなくて、生成AIを組み込んで、NPCが自分の判断で喋ったり戦ったりしたら面白くない？
それと、これらのNPCの思考・言動と連携して、シナリオライターAIが動的に物語を作るのも楽しそう。ただしメインストーリーのシナリオはちゃんと定義してあって、そのシナリオに沿って物語を紡ぐ感じ。TRPGのGMを生成AIにやらせるような。
ローグライクというジャンルで、マップの自動生成は受け入れられているのだから、シナリオの自動生成だって受け入れられる余地は十分あると見ている。 [参照]
実はこの記事を開くまでは、そんな批判をするつもりはなくて、「生成AIでゲームを作るのもありだけど、ゲームに生成AI組み込むアプローチ流行らないかなあ」と書こうと思ってた。
でもなんかゲームクリエイターの生成AI観ってそういう感じなのか…とちょっとびっくりしてしまった次第。
>長編のRPGやアドベンチャーゲームのように大量の情報の繋がりを処理する必要のある作品においては、現代のAIではまだまだ再現することは難しい
本当にそうかなぁ。そりゃ、「長編のRPG作って」というプロンプトで一発で完成するAIはまだ現代にはないけど、ちゃんとプロンプトを細かく与えて、タスクを細分化し、AIに無理な部分は人間が補完していけば、結構、再現も見えてる状況にあると思うんだよな。
ナラティブが無いというのは確かにそうで、AIの作る物語は性質上、「それっぽい」だけで面白くないし、ストーリーに論理性も特にない（それっぽい話だから、たまたま辻褄が合って論理性があるように見えるだけ）。だったら、ナラティブは人間が注入すればいいだけなのでは。具体的には、プロットを入れて、このプロットを膨らませてシナリオを作れ、というプロンプトを最初に実行する。
生成AIで長編のRPGが作られていないのは、AIにその能力がないからというより、まだ人類にAIを使って長編RPGを作る能力がないだけなんじゃないかな。生成AIを利用するツールもまだまだ少ないし、生成AI生成物を作品に組み込むことの社会的合意もまだ怪しいし、その辺含めて、人類の能力不足を感じる。
そもそも、ベッドシーンの後に唐突にロケットの発射映像が差し込まれるの、「発想の飛躍」じゃないの？
それこそ人間にはできない発想で、ちょっとおもろいやん。（発射、ってそういう…みたいな）
やっぱり、LLMは「考えて」生成してると誤解してるパターンかな。
やつらは何も考えてはいない、入力（プロンプト）の続きをひたすら出力するだけのプログラム。判断にかかる時間はゼロ。
>AIはあらゆるデータを高速で学習することができるが、そこに判断を下すのはあくまで人間だ。ある入力に対してAIが出した出力が合っているかどうかを人間が”教育”してやらなければ、AIはデータを正しく扱うことができない。「文」はAIが得られるデータの量に対して1回の判断にかかる時間が長いため、「絵」よりも”教育”が遥かに困難なのだ。
これも前半部分はおそらく、SFTやRLHFの話だと思うんだけど、後半がわからん。「判断にかかる時間」とは具体的に何だろう。
全体的に、生成AIのことを微妙に理解してない感じの主張なのが気になるなあ。
例えば、
>これらの要素をAIの目線で見たとき、情報量が多いのは「絵＞音＞文」の順となる。一般的な画像ファイル、音楽ファイル、テキストファイルの容量を考えてもらうと分かりやすいだろう。
これはどういう意味？ファイル容量とAIの理解する情報量（が何かも正直良くは分からないが）に全く関係はないでしょ？
これ記者が何か勘違いしてる可能性あるかも。スライドにある中国語文内の「威士忌」ってウイスキーのことなので、これは「AIには琥珀色の液体がウイスキーだと分からない」という内容の話ではなかったはず。
https://news.denfaminicogamer.jp/kikakuthetower/241219j
>AIは「琥珀色の液体といえば酒」というような、「言外の意味」を理解することが難しいのである。
>「グラスの中に油が入っているかも」「天ぷら屋の鍋に蜂蜜が入っているかも」という可能性を、人間のように自然に排除することができない。
いやいや、LLMにとって一番得意な分野じゃん。むしろ、油や蜂蜜という回答を出せないのが弱点なのであって。
身の回りの電動お清めグッズを見渡すと、洗浄時間が固定なもの（洗濯機など）と、使用者の裁量に委ねるもの（掃除機など）に別れてるな。
掃除機には埃センサーが付いてるものもあるが、本当に必要なのは免罪符としての「ここはもう掃除した」お知らせ機能なのではあるまいか。掃除機がけが常に同じ時間で終わる（終われる）のに良さがある…？
清める行為は「儀式」だから手動である必要がある、というわけでもなく機械で良い、というかむしろ、お清め達成度が機械の動作時間で定量化できるという良さもあるということなんだな。
https://x.com/yontengoP/status/1869733770930352550
月ノ美兎委員長も、タイマー付き電動歯ブラシは、「歯が磨かれた」状態が確約されるので、この先もし虫歯になったとしても、責任転嫁が出来る点が良いと言っていた。
食洗機の件もそうだけど、何かを清める行為には、汚れが取れるという直接的効果よりも、精神的な意味合いが強く、やや宗教チックになるものかもしれないな。
知らなかったけどCOBOLだとLENGTH関数なんだな。len派とlength派は1950年代に袂を分かったのか。
https://docs.python.org/ja/3/faq/design.html#why-does-python-use-methods-for-some-functionality-e-g-list-index-but-functions-for-other-e-g-len-list
これには公式解答があった。しかし、「私はlenは関数の方がいいと思ったからそうしてる」以上の説明ではないな。別に悪くはないが。
ただ、length()でもsize()でもなくlen()なのは、BASICの影響を受けてる気はするんだよな。と思ったけどもっと遡ればFortranか。
GitHub Copilotの設定で、補完に関しては言語単位でオプトアウト/オプトインできるので、ドキュメント（txtとかjsonとかyamlとか）は補完効かないようにしておけば良いんだけどね。
ただ、個人用のスクリプト、わざわざ設定とかを外出ししてないんよなー。自分用のスクリプトなんか、個人情報でもなんでも雑に突っ込むでしょ。そういうのをOpenAIに見せたくない。
しかしパケットキャプチャすれば分かるんだが、Copilot Chatのresponseのchunkに、逐一moderation結果が付与されているのはゲンナリする。この検閲が心底イヤで、それだけでクラウドAIには一切情報を渡したくない気持ちが高まるのだけど、どうも分かって貰えない。
https://x.com/0x3b800001/status/1869520931649208462
Pythonでlen(x)が関数な理由は、BASICの影響だと思ってた。Pythonはオブジェクト指向言語でもあるけど、マルチパラダイム言語だから、手続き型言語のように、よく使う処理は関数として呼べるようになってるよね。
Pythonのインスパイア元のABC言語のインスパイア元の一つはBASICなので、影響があっても不思議じゃない。
