小説を生成するAIはかなり以前から存在しましたが、最近はその性能が格段に上がってきています。
日本語の小説を生成するサービスもかなりクオリティの高いものが出てきました。
完全にAI任せだと、起承転結のあるようなストーリーはさすがに作れないようですが、文脈に合った数行程度の文章くらいならほぼ違和感のないものができるようになってきました。
理屈としては理解していても、生成された文章を目の当たりにすると、これをコンピューターが作っているという事実が感覚的に受け入れがたく感じられることすらあります。
こういったAIをゲームに登場するNPCのセリフなどに使用する試みも、ちらほらと出始めているようです。
AIによる会話や選択肢の作成にもメリットとデメリットがありそうですね。
人間には、特に日本人にはなかなか思いつかない選択肢が出てくることもありますし……。
ただ、この手の技術は、ゲームに限らずさまざまな分野への応用が考えられるため、まだまだ発展途上という感じでしょうか？
ちなみに、上の「AIによる会話や」～「発展途上という感じでしょうか？」まではAIで自動生成した文章です。
学校で教わる英語の中には、ネイティブスピーカーにとっては違和感があるものがあるということはよく指摘されます。
「I’m fine thank you. And you?」とか普通は使わないと言われると、まあ確かにそんな気はしてましたという感じですよね。
ただ、「you」の単語の意味は「あなた」「あなたたち」と教わっていたのですが、ネイティブは「あなたたち」の意味で「you」を使うことは基本的にはないと聞いたときは驚きました。普通は「you guys」などと言うそうです。
日本語とは違って英語では「あなた」も「あなたたち」も同じ単語なんだとわざわざ理解したのに、それが間違っていたという衝撃でした（完全な間違いというわけではないのだと思いますが）。
世界には6,000以上の言語が存在します。
なぜ多くの言語が生まれたかというと、人々が空間的に離れた場所に住んでいるからと思われがちですが、実際にはその逆で、人口密度の高い地域のほうが多くの言語が生まれる傾向にあるそうです。
その理由は、敵に情報を盗まれないようにするためとも言われています。
ある意味、すべての言語は本来暗号であると言えるのかもしれません。
複素数を高校で習ったときは何の役に立つのかわからなかったものですが、ゲーム制作を行う中で、複素数がいかに便利な概念かを理解できました。
（２乗して負になる数というよりも、単独で２次元座標を表せる数というところを出発点にしたほうが、意義がわかりやすくて勉強する気になりやすかったような気がしなくもないです）
数学以外にも、国語・英語・理科・音楽・美術・技術はほとんどのゲーム制作で多かれ少なかれ関係します。
また、社会についても歴史ものや地理ものは絶大な人気シリーズがありますし、体育についてもスポーツゲームがあります。
そう考えると、学校の勉強のやる気を出したかったらゲーム制作を目的にするのはけっこう有効な方法なのではないかと思っています。
動物を数える助数詞の「匹」と「頭」はどのように使い分けているでしょうか。
なんとなく、馬や牛といった大きめの動物は「頭」で数えて、魚や猫といった小さめの動物は「匹」で数えるイメージですね。
昔はすべて「匹」で数えていたのですが、明治時代以降、西洋人が馬や牛を「head」で数えていたのを真似て「頭」という単位を使い出し、さらに他の大型の動物にも使うようになったとのことです。
さらにややこしいことに、学術的には昆虫の数え方にも「頭」が使われます。
この由来は、西洋の動物園でよく蝶を展示していたからだとか、諸説あるようです。
日本語を勉強する外国人に怒られたらぐうの音も出ません。
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話し言葉でプログラミングできるシステムが、近日中に試験的に公開されるようです。
おそらく商用の大規模なソフトウェアを話し言葉だけで作るのはまだまだ無理があるのかなと想像しますが、ゲームの面白さを検証したりするためのプロトタイプ程度なら、プログラマーでなくてもこういうもので簡単に作れたりすると便利そうです。
早くゲームエンジンに搭載されることを期待します。
「が行」と「か行」など、同じ字の濁音と清音は、基本的に、調音部位（口蓋）と調音方法（破裂音）は同じで、有声音と無声音という点だけが異なります。
ただし「ば行」と「は行」だけは例外で、「ば行」を無声音にした音は「ぱ行」となります。
また、五十音の中で「あ行」と「ん」および半母音的な子音である「や行」～「わ行」を除いた「か行」～「ま行」は、調音部位が口の奥（口蓋）から手前（唇）という順で並んでいるのですが、ここでも「は行」だけが例外となります。
実は、奈良時代以前は「は行」は現代の「ぱ行」で発音されていたそうです。
それだと、上記の例外がどちらも解消され、整合性が取れます。
昔のシステムのほうが整合性があるというのは言語特有の現象な気がするので面白いですね。
（英語も昔はスペルと発音が一致していたようですし）
猿に、脳に埋め込まれたデバイスを使ってビデオ卓球ゲームをプレイさせるというデモンストレーションが発表されました。
ブレイン・マシン・インタフェースの研究は以前からありましたが、最近のアクセシビリティ（どのような人でも使えるようにするための機能）への注目度の高まりとも相まって、今後、発展のスピードが加速しそうです。
操作以外の活用方法としては、脳波によってゲームの展開や敵の行動を変えたりするような使い方もできそうです。
心を読んでくる敵とか、ホラーゲームに出てきたら怖いですね。
あと、テストプレイヤーの脳波を記録して、ゲームの改善に役立てることもできるかもしれません。
ゲームの進化は止まったという意見を目にすることもありますが、こういったインプット・アウトプットの部分はまだまだ膨大な進化の余地があるのではないでしょうか。
私が高校生くらいの頃と比べて、最近ではインターネット上でたくさんの講義を視聴することができて、恵まれた環境だなと思います。
特に勉強しやすくなったのは英語のリスニングではないでしょうか。私もときどき見て、学校では習わなかったことを知れたりすることがあります。
英語の発音記号で/ɑ/というものがあります。
これは「box」や「hot」などに含まれる音で、学校では普通「口を大きく開けて『ア』と発音する」などと習ったかと思います。
一方、/ɔ/という音は「soft」「call」などに含まれるとされ、こちらは普通「口を大きく開けて『オ』と発音する』などと習ったかと思います。
最近知ったのですが、アメリカ英語では上記の２種類の音を区別して喋っている人は少ないそうです。
これを知らないためにリスニングで苦労している人も少なからずいるのではないでしょうか。
ついでに、/ʌ/と/ə/も同じという話もあります。
英語の母音は26種類あるなどと言われると恐れをなしてしまいがちですが、/ɑ/・/ɔ/（アとオの中間）、/æ/（アとエの中間）、/i/（イとエの中間）、/u/（ウとオの中間）、/ʌ/・/ə/（アとエとオの中間）くらい覚えれば、あとは日本語に近いものがある母音か、多重母音やR母音といった組み合わせに過ぎないので、思ったほどは難しくないなと思いました。
最近、テキストアドベンチャーゲームを自動生成するAIが話題になっていました。最初にリリースされたのは2019年ですが、最近になってかなり首尾一貫したストーリーを作れるようになってきたようです。
テキストアドベンチャーとは、画面に表示されるテキストを頼りに、自然言語（英語など）でコマンドを打ち込んで進行していくものです。もちろん、普通は開発者があらかじめ想定したコマンド以外を入力しても無効になりますが、今回のものではどんなコマンドに対してもそれらしいテキストを生成してくれるというわけです。
今はゲームのクリア条件などが無いようなのであまりゲームっぽくないですが、あらかじめ定められたクリア条件に基づいて（またはクリア条件さえも自動生成して）シナリオが自動生成されるようになれば、テーブルトークRPGのゲームマスターをAIに担当してもらっている感じになりそうな気がしました。
あとはもちろん、グラフィックの追加もめざしているようです。夢が広がりますね。
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最近、説明文を入力するだけでそれに合った画像を生成するAIが話題になっています。
突飛なお題に対してもかなり的確な画像を生成できるようなので、例えば企画書のイメージ画像なんかにも使えるかもしれないなと期待しています。
今は静止画ですが、音声や動画についてもこれくらいの精度で生成できるようになるのもそう遠い未来の話ではないでしょう。
自分の好きな俳優が出演する自分の好きな筋書きの映画を生成する、なんてことも、もう今の技術の延長線上に来ているように思えます。
クリエイティブ分野の仕事はAIに奪われる時期は比較的遅いと考えられていますが、そこまで楽観視できないなという気がしてきました。
ただ、完全にAIが人間の能力を上回っても、「この作品は人間に作られた」というところに価値が認められる時代はしばらく続き、一握りのクリエイターは残るのではないかと思います。
皆さんがんばりましょう。
12月は大きなお笑いの大会やネタ番組が目白押しですが、それも終わるといよいよ年末という実感が強まります。
ここ数日は漫才の定義が話題になっているようです。
私の考えとしては、複数人の演者がいて、彼らが「台本無しで話す演者自身」を演じるということが本質だと思っています。
（途中でコントの役に入った場合、「その場で聞いた設定でコントの役を演じる演者自身」を演じるという入れ子構造になる）
なので、漫才の条件としてよく言われるような掛け合いの有無などは私としてはまったく気になりません。
私が個人的に漫才っぽくないと感じてしまうのは、コント漫才でツッコミ役がボケ役の言っていない情報に対してツッコんだりするときです（その情報をツッコミ役が知っているのはおかしいと感じてしまうので）。
ただ、これも別に気にならない人も多いと思いますので、やはり人それぞれということでいいのでしょうね。
11月30日は、「いい(11)みりん(30)」ということで本みりんの日です。
また、「いい(11)みらい(30)」ということで年金の日でもあります。
はたまた、「いい(11)みとられ(30)」ということで人生会議の日であったりもします。
11月は、記念日を量産できるところが魅力ですね。
いい夫婦の日は有名ですが、他にも、いいお産の日、いいりんごの日、いい歯の日、いい手の日、いい買い物の日、いいひざの日、いい石の日、いいいろ塗装の日、いい家の日、いい乾物の日、いい夫妻の日、いい風呂の日、いい鮒の日、いい肉の日などがあります。
「いい夫婦の日」とは別に「いい夫妻の日」があるのがミソです。
特にオチを思いつかなかったのですが、今日は「いい未練の日」ということで終わりにしたいと思います。
日本の民間銀行の預金残高が過去最大になったというニュースがありました。
一瞬、定額給付金をみんなあまり使っていないのかなと思いましたが、よく考えたら、普通に店で買い物したら、まず間違いなくそのお店の銀行預金が増えることになるので、お金を使ったかどうかと銀行預金残高が増えたかどうかは関係ないですね。
私たちは一国全体を扱う経済（マクロ経済）の考え方に慣れていないので、ついミクロ経済のいち個人的な感覚で、預金が増えた→消費していないと連想してしまいがちです。
ニュースを見るときは気をつけないといけないと思いました。
人間のポジティブな感情は、生存・繁栄や、有用な知識・技術の習得につながる行動をとったときに生じるように進化してきたはずですが、滑稽なものに対する笑いだけは、なぜ生じるようになったのか不思議だなと思います。
楽しいときに笑うこと自体は、自分が楽しんでいるということを他の人に伝えるためだと思うのですが、なぜ滑稽なものを見ると楽しいのかがよくわからないのです。
この笑いの楽しさを生み出す要因としては、他人に対する優越感だとか、予期したことが実際にそうはならなかったときの不一致だとか、昔からいろいろな説がありますが、なぜ進化の過程でそれが獲得されたのかについて、個人的に腑に落ちる説明に出会ったことがありません。
これが解明されるとしたら、汎用AIに機械学習をさせた結果、AIが笑うようになったときでしょうね。
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人間の意識を機械にアップロードする研究が、最近、ニュースなどでも取り上げられるようになっています。
数年前はまだSFのような話としてまともに受け取られていなかったように思いますが、いよいよ現実味を帯びてきたということでしょうね。
ただ、そういった研究は、大抵は脳の情報のアップロードをめざしていて、脳以外の器官を無視あるいは軽視していることがしばしばあります。
私は感覚器や運動器も自分を構成する重要な要素だと思うので、脳の情報だけが機械にアップロードされても、アップロードされた側の意識としては、アップロード元から連続した自分だとは思えないような気がするのですが、どうなのでしょうか。
いずれにせよ、こういった技術が実現すると、哲学にも大きな影響を与えそうなのが面白いですね。
哲学はプラトンからあまり進歩していないとか言われることもありますが（さすがに言いすぎだとは思いますが）、それ以来の大きな進歩が果たされるのかもしれません。
先月７日の日誌で、自然言語からプログラミング言語への機械翻訳の登場への期待を綴ったのですが、
それから１～２週間くらいでGPT-3が話題沸騰になり、図らずもタイムリーな話題になりました。
文章の自動生成もできる（むしろそれが主目的）ようなので、ゲームのNPCの会話に使うことなんかも期待できるのではないでしょうか。
10年以上前からゲームの開発費高騰が問題になっていますが、こういった技術に期待していきたいですね。
ここ数ヵ月、機械翻訳技術における各企業の競争が激しくなっており、以前にも増して著しいスピードで精度が向上しています。
本格的なディープラーニングを使った機械翻訳サービスがリリースされたのが４年前くらいですが、今回はそれに次ぐインパクトかもしれません。
そんな中、プログラミング言語同士の機械翻訳の研究もかなり本格的な成果が出てきているようです。
プログラマーの方々にとっては、嬉しくもあり恐ろしくもあり、といったところでしょうか。
この次に期待される展開としては、いよいよ自然言語からプログラミング言語への機械翻訳ではないでしょうか。
これが実用化されて一般的になったら、ゲーム業界の構造も相当大きく変わりそうです。
プランナーである私は、AIに読ませるための仕様書を作る技術でも磨こうかと思います。
将棋の棋士の対局の制限が解除されました。
大半の対局が中止ではなく延期のため、かなり忙しいスケジュールになっているようです。八大タイトルのうち４つのタイトル戦が同時開催になるのではないでしょうか。
複数のタイトル戦に登場する棋士は、どれに力を入れるかという戦略も重要になりそうですね。
将棋は、囲碁やチェス等と比べて終盤での逆転が発生しやすいのが魅力のひとつなのではないかと個人的には思います。
持ち駒ルールは、優勢な方をさらに有利にする効果があるように見えるので、チェスよりも逆転が発生しやすいのは意外に思う人もいるようです。
確かに、持ち駒ルールにはそのような効果もあるでしょう。しかし一方で、劣勢な方も簡単に王手を掛けることができるので、優勢な方も守りに手を抜くことができず、僅かなミスで詰まされてしまうのです。
ゲームを作るとき、逆転の可能性を大きくしようと思ったら優勢な方が不利になるようなルールを入れがちですが、そうすると優勢になるのが楽しくなくなってしまうという問題があります。
持ち駒ルールは、優勢になるのが楽しく、かつ、逆転の可能性も大きくなるので、ものすごく良くできたルールだと思います。
AIにゲームのプレイ映像を見せるだけで、それを模倣した実際にプレイできるゲームを生成させるという技術が先日発表されました。
普通に考えれば私達ゲーム開発者が仕事を取られる危機なのかもしれませんが、ワクワクしてしまいます。
今はまだ単純なグラフィックの2Dゲームにしか使えませんし、何万回分ものプレイ動画が必要であるようです。
しかし将来的に、3Dのゲームにも適用できたり、少ないプレイ動画からでも足りない情報をAIの推論で補えるようになってくれば、先にプレイ動画を模した映像を作って、そこから本物のゲームを生成するということもできるかもしれません。
長生きしたいと思いました。
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