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リヴァイアサンプレス: 古代ギリシャ語では、ゲーム（パイディア）と教育（パイデイア、知性と精神の育成と形成を指す）は同源語であり、教育と娯楽を組み合わせた意味を持っています。ゲームは人間の本質の一部であるため、教育と娯楽を組み合わせるという考えは有効です。
この性質は、他の 2 つの人間の性質と一致しています。1 つは、集団発展の本能です。人間はゲームに対して強い欲求と必要性を持っています。現代のゲームの強力な技術的要件は、コンピュータ業界全体の発展を推進します。 2 つ目は、未知のものを探求する本能です。これが、ゲームが多くの科学研究者を魅了する理由です。しかし、本能以外にも当然他の要因は存在します。
科学者がゲームを愛する理由<br /> 科学実験というと、埃のない実験室、白い作業服、真面目そうな学者を思い浮かべることが多いが、2016年に開始されたビッグベル実験は、それほど「真面目」には見えない。その本質は、世界中で 10 万人以上のプレイヤーが参加する電子ゲームです。
このゲームは、世界が量子力学で説明されるほど本当に狂っているかどうかという、単純に聞こえる事実を検証しようとしています。
ゲームプレイは非常にシンプルです。プレイヤーはコンピューターまたは携帯電話を使用して Web ページ上のゲームにログインし、ゲーム ページ上のボタンをクリックしてゲーム内のキャラクターの進行を制御します。速いほど良いです。あるいは、ボタンを押して隠されたボールの色を推測し、それが正しいか間違っているかは完全に運次第です。一定のスコアを超えると次のレベルに進むことができ、ゲーム全体では 6 つのレベルがあります。 © Gfycat ゲームのグラフィックは子供向けで、ゲームプレイはあらゆる年齢層に適しています。
プレイヤーがクリックするたびに「0」または「1」の 2 つの数字が生成されるため、1 ゲームの後に 2 進数のシーケンスが生成されます。これらの膨大な数値列は世界中の 12 の研究室 (中国科学技術大学の潘建偉院士の研究室も関与) にアップロードされ、研究チームは収集したデータを使用して量子力学に関する実験的観察を検証します。 (ゲームリンクは、museum.thebigbelltest.org/#/contribute?l=EN でご覧いただけます) このような単純なウェブ ゲームは、科学者が量子論を検証するのにどのように役立つのでしょうか?
量子もつれの概念について聞いたことがあるかもしれません。量子粒子のペアは、どれだけ離れていても情報を瞬時に伝達することができ、情報伝達速度は光速よりもはるかに速いということです。とても奇妙だ。
© クアンタ/NIST しかし、アインシュタインの相対性理論では、超光速の情報伝達は不可能であり、これが彼が量子論に疑問を抱いた主な理由です。
アインシュタインは、超光速の情報伝達を可能にする古典物理学の論理とも一致する、未知のより深いメカニズム（隠れた変数）が存在するはずだと信じていました。私たちが量子論を奇妙だと思う理由は、単に私たちがそれを十分に理解していないからです。
しかし、アインシュタインの反対者（偉大な物理学者ボーアなど）は、量子力学はあまりにも奇妙だと信じていました。ジョン・スチュワート・ベルはこう言った。「量子力学は根本的に古典物理学の決定論を記述するものではありません。」 これってただの喧嘩の原因じゃないですか？
その後、ベルは、量子力学に関するアインシュタインとボーアの間の1世紀にわたる論争を、哲学的な議論から実験によって決定できる意見の相違へと変えることができる実験方法を提案した。残念なことに、長年にわたる数々の実験の結果は、すでに亡くなったアインシュタインにとって失望以外の何ものでもありませんでした。 ジョン・スチュワート・ベル。 © リア 2015年に実施されたビッグベル実験がビデオゲームの形で実行されなければならなかった理由は、研究チームがいわゆる「自由選択の抜け穴」を埋めるために、人間の自由意志（ゲーム内のボタンのクリック）を使って大量の乱数を生成する必要があったためです。この抜け穴は、量子もつれに関して太古の昔から存在していた、未知ではあるが可能性のあるメカニズムがあることを示唆しています。
そのようなメカニズムが存在する場合、機械やサイコロによって生成される乱数は真の乱数ではないでしょう。なぜなら、これらの物理システムも粒子に関連している可能性が高いからです。世界のすべてのものは互いに独立しているように見えますが、過去に共通の源から来たものかどうかは誰にもわかりません。
これらの乱数を使用して実験を行うことは、生徒に独自のテスト用紙を作成するように要求するようなものであり、実験は無意味になります。
こうした干渉を排除できるのは、人間が自由意志に基づいて行う選択だけです。この論理が有効であるための前提は、人間が実際に「自由意志」と呼ばれるものを持っていることですが、これは別の話題です。
ビッグベル実験の結果はどうでしたか?たとえ人間の自由意志をデータソースとして使用したとしても、量子というのはまだとても奇妙です。アインシュタインはまたしても間違っていた。 科学者たちは長い間、ゲームという大きな肉片に注目してきた。ビッグベル実験以外にも、科学研究を目的としたゲームは無数に存在します。たとえば、タンパク質の折り畳み構造を解読することを目的としたビデオゲーム「Foldit」は、人間の脳が本来備えている3次元グラフィックスのマッチング能力を利用して、大量の計算能力を必要とするコンピューター作業を置き換えることを目指しています。このゲームでは、プレイヤーは科学者が10年以上研究してきたタンパク質の構造を解明し、この成果は抗エイズ薬の開発に役立つだろう。
「Foldit」のゲーム画面。 © Gfycat ゲーム「EyeWirers」では、プレイヤーは網膜のニューロンを配置する必要があり、これはプレイヤーの力を借りて脳の神経地図を描くプロセスです。約700個のニューロンからなるマウス網膜モデルが完成し、研究者らが脳の謎をさらに研究するのに役立つだろう。 © eyewirers ブログ また、「Quantum Moves」と呼ばれるゲームもあり、プレイヤーはレベルを通過するために液体のプールを動かす必要があります。高得点の操作は、科学者が研究室での操作技術を最適化するのに役立ちます。 この種の例は無数にあります。
これらの社会的目的志向のビデオゲームは、目を引くグラフィック、達成感をもたらすチャレンジ、人々がプレイし続ける報酬など、ゲームの一般的な特徴を当然備えています。それだけでなく、ゲームでしかできないようなタスクも達成できます。
2009年、英国議会は公金の不正流用を含む大規模な汚職の存在について追及された際、世論の圧力を受けて詳細な会計報告書を公表せざるを得なかった。しかし、議会が公開した100万件以上の報告書は機密扱いではないだけでなく、スキャンや写真などさまざまな形式のデータで満たされており、コンピューターで効果的に簡素化することはできない。
© アップタウン 議会は、そうすることで、膨大な量のデータのために人々を欺き、データの使用を思いとどまらせるのに十分だと考えた。しかし、英国の新聞「ガーディアン」は、膨大な計算作業を「クラウドソーシング」して一般に公開するというアイデアを思いついた。
彼らは簡単なオンラインゲームを書くために誰かを雇いました。ユーザーは Web サイトにアクセスしてファイルを請求し、自分で計算を行うことができます。彼らはまた、プレイヤーの貢献度ランキングリストを思慮深く設計しました...このゲームの名前も非常に直接的で、「議員の経費を調査する」です。
3 か月も経たないうちに、レポートの準備作業はすべて完了しました。国民は参加に非常に熱心で、議員が報告した燃料費と実際の燃料費の差額を計算するほどでした...
会計士の仕事を台無しにしてしまうほどの膨大な作業も、ゲーマーが分担すれば簡単にこなせるようになります。コンピューティングパワーは人々の力から生まれます。 計算能力は空と同じくらい大きい<br /> これらのゲームがプレイヤーに最も求めているのはコンピューティング能力であることがわかります。
ここで言うコンピューティング能力とは、デバイスのデータ処理能力を指し、通常はゲーム デバイスの CPU (中央処理装置) と GPU (グラフィックス処理装置) に依存します。現代のゲームでは、デバイスの高密度データ処理能力に対する飽くなき需要があり、これは半導体業界の急速な変化を必要とするだけでなく、業界の進歩の方向性を推進します。
最も強力なチップ計算能力を持つ者が業界のリーダーとなるでしょう。半導体業界では、計算能力が最も重要です。現代の科学研究では、大量のトン数の計算が必要になることが多く、科学者でさえこの脂肪塊に注目しているのはそのためです。
ゲーム機の計算能力はどれほど恐ろしいものなのでしょうか?例えば、現在でも世界販売記録（1億5000万台以上）を保持しているゲーム機「PS2」は、日本から海外市場への展開を準備していた当時、日本から「外国為替及び外国貿易法」に基づいて輸出が規制されていました。なぜなら、同法には「価格が5万円を超え、軍事用途に転用される可能性のある製品を日本から輸出する場合は特別の許可を申請しなければならない」という明確な規定があったからだ。
PS2の発売を待ちながら夜通し列に並びながらPS1をプレイしていたプレイヤーたち。 ©レディット ゲーム機は軍事的にどのような用途があるのでしょうか?当時の PS2 のベクター グラフィックスの計算能力は 1 秒あたり 300 万ベクターにも達し、同時期の同世代製品のスーパー グラフィックスのレンダリング能力をほぼ上回っていたことが判明しました。確かにミサイル誘導システムのシミュレーションや開発に利用することは可能であり、イラクは過去にそうしたことがあると言われている。
ゲーム機にとって、これはまた別の名誉です。
しかし、啓蒙時代のビデオゲームはハードウェアに過度な要求を課すものではありませんでした。結局のところ、あの「物質不足」の時代では、画面上のピクセルの数は肉眼で数えることができました。
1985 年にリリースされた最初のスーパーマリオ ゲーム (そう、最初にキノコを食べ、最後にカメを倒し、最後に旗竿を滑り降りてプリンセスを救出するゲーム) の容量は、わずか 40 KB しかありません。比較すると、SWITCHの主力ゲーム「ゼルダの伝説 ブレス オブ ザ ワイルド」の容量は13.4GBと高く、オリジナルのマリオ335,000体を保存できます... © Gfycat 初期のゲームのグラフィックにはあまり期待しないでください。しかし、コンピュータ業界の急速な発展に伴い、ゲームにおけるグラフィック効果がますます重要になってきました。コンピューティングの需要が大量生産へと移行し始めると、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) と呼ばれる特殊なコンピューティング チップが誕生しました。
1999 年 8 月、NVIDIA は世界初の真の GPU を発売し、GPU は CPU から独立したコンピューターのもう 1 つの重要なコンピューティング ユニットになりました。これは新たな物語の始まりです。
GPU と CPU の違いは何ですか?不適切な例えを使うと、CPU は牛を屠殺するシェフのようなものです。前進、後退、深度移動が得意で、論理的計算能力が得意です。 GPU は肉工場の肉挽き機のようなものです。龍の頭でも、首でも、スプーンの柄でも、足の指でも、どれも大きな肉の塊をくわえて出てきます。特に高スループットのデータタスクに適しています。
世紀の終わりには、NVIDIA の RIVA TNT2 グラフィック カードが栄光を手にしました。 ©ウィキ 今日の GPU はますます強力になり、計算能力においては従来の CPU をはるかに上回っています。処理すべき大量のデータに直面すると、GPU が言うことは常に 1 つだけです。「やらせてください。」
初期の頃、アンドリュー・ン氏は Google Brain チームを率いて、1,000 台のコンピューターを組み立てるために 100 万ドルを費やしました。 16,000 個の強力な CPU を駆使し、ついに人工知能が 1,000 万枚の写真から猫を認識できるようにすることに成功しました。
CPU を GPU に置き換えた後、わずか 16 台のコンピューターと 64 個の GPU で同じタスクを簡単に達成できました。
この恐ろしい GPU は、シリコンバレーの中国人起業家 Huang Renxun 氏が設立した奇跡の工場、Nvidia から生まれました。
見つけるのに 16,000 個の CPU を要した猫の写真。 © ジム・ウィルソン/NYTIMES 世の中には、天国が存在する前に人勒が存在したという諺があり、グラフィック カードがあれば神々を倒すことができる。新世紀の初め、Intel と AMD が依然として主要な周波数戦場で互いに争っていたとき、Huang 氏は大胆な賭けに出ました。彼は、CUDA というプロジェクトを社内で秘密裏に立ち上げ、それを使って新しいチップの世界を切り開き、自らを王者として確立しようとしたのです。
GPU の開発を直接推進したのは、ゲーム効果に対するプレイヤーの要求の高まりであると言っても過言ではありません。モノクロからカラーへ、2D から 3D へ、1 秒あたり 1 ピクセルずつ変化していた初期の飛行機シューティング ゲームから、スムーズな 1 秒あたり 240 フレームへ...需要があるところに市場は存在します。
しかし、老黄氏のビジョンは明らかにもっと大きい。黄氏は、GPU は単なるグラフィック処理チップであってはならないと考えています。これからのコンピューティング需要の高まりの時代には、一般的な並列コンピューティング アーキテクチャが適しています。
CUDA がリリースされて間もなく、Andrew Ng 氏はそれを使って猫を狩りました。こうして、上記の物語は生まれました。黄氏と彼が築き上げたNVIDIAは現在、主にGPUの強力なコンピューティングリソースと人工知能の膨大なデータ処理ニーズをどのように組み合わせるかを研究している。業界には多数のAIスタートアップ企業が存在するが、そのすべてがNVIDIAが提供するハードウェアプラットフォームを選択しており、そのためNVIDIAの株は長い間「手の届かないもの」となっていた。 「神の言語」
2年前にパリのノートルダム大聖堂が火災に遭ったとき、ゲーム「アサシン クリード」がノートルダム大聖堂の外観のゲームモデルを大量に保存しており、この古代の教会の再建に役立つかもしれないという噂がありました。
ビデオゲーム「アサシン クリード」に登場するノートルダム・ド・パリ。 © ピンタレスト ノートルダム大聖堂はまだ修復されておらず、このゲームが実際の再建作業にどの程度貢献するかはまだ不明だ。しかし、このような噂は、現代のゲーム グラフィックスの洗練度が、長い間、一般の人々の間で高いレベルの成果として認識されてきたことを側面から示しています。 GPUのゲーム以外の用途にも大きな期待を寄せています。
現代の大規模ゲームでは、リアルタイムのパフォーマンスと画質に対する要求が異常に高くなっています。これはハードウェア開発の驚異的なスピードによるだけでなく、あらゆる世代のプログラマーが自分の髪の毛を犠牲にして行った努力のおかげでもあります。
料理が上手な人は米なしでは料理ができません。コンピューティング能力を有効に活用した初期のゲーム開発者の天才的なアルゴリズムがなかったら、最も素晴らしいハードウェアでさえも単なる自画自賛に過ぎなかったでしょう。バイナリの世界では、アルゴリズムは神の言語であり、プログラマーは神です。
ゲーム アルゴリズムについて語るとき、避けて通れない人物が 1 人います。それは、「プログラミング界のモーツァルト」として知られる魔法使い、ジョン D. カーマック II です。
ジョン・カーマック。 © ジフィー 白髪になったこの老人は一体何をしたのでしょうか？彼は世界初の一人称視点シューティング（FPS）ゲーム「ウルフェンシュタイン3D」を制作し、初期のゲームで一般的だった「神の視点」からプレイヤーを現実世界に連れ戻し、人生を体験できるようにした。
今日のゲーマーにとって、これは大したことではないように聞こえるかもしれません。しかし、これまでは、2D ゲーム画面上に 3D ゲーム画面を作成する方法を思いついた人はほとんどいませんでした。これは次元の逸脱です。
カーマックはどうやってそれをやったのか？簡単に言うと、カーマックは「レイキャスティングアルゴリズム」と呼ばれる2Dイメージング技術を「Wolfenstein 3D」に適用しました。このアルゴリズムは、プレイヤーが発射した弾丸がヘッドアップ視点で敵に当たったのか壁に当たったのかをコンピューターが判断するのに役立つだけでなく、プレイヤーが見ることができない場所でコンピューターが計算能力を無駄に消費するのを防ぐこともできます。したがって、遠近感の高い擬似 3D 画像をレンダリングするために必要な計算リソースはわずかです。
© アジェンダデジタル 中国人にとって馴染みのある「Half-Life」や「Medal of Honor」、さらには近年人気の「Overwatch」などのゲームも、すべてカーマックのアルゴリズムのコンセプトに基づいて誕生しました。
現在、「レイキャスティングアルゴリズム」はゲーム用途に限定されず、磁気共鳴画像法やリモートセンシング技術でも広く使用されています。人体内の病変を見つけるのにも使えますし、世界の風景を描写するのにも使えます。これは、ゲーム アルゴリズムが非プレイヤーに利益をもたらす典型的な例です。
カーマック氏はこのアルゴリズムの最初の発明者ではなかったが、間違いなく最も重要な推進者であった。さらに、カーマックは、バイナリ空間分割とカーマック反転という 2 つの重要な貢献をコンピューター グラフィックスにもたらしました。
バイナリ空間分離は難しそうに聞こえますが、実は疑似3Dゲーム内のシーンの立体感を高める技術です。この技術は、ゲームシーン内のオブジェクトを空間関係に基づいてツリー構造に分類するために使用することができ、ゲーム画面は統一された影の効果ではなく、異なる影の度合いを持ち、近距離と遠距離の関係を強化し、ゲームの被写界深度を大幅に向上させます。
© ウィキ カーマックは、この技術をゲーム「Doom」で初めて採用しました。ゲームでは、プレイヤーに近いシーンはより明るく、遠いシーンはより暗く表示されるため、「Wolfenstein 3D」よりもさらに没入感のある立体感が生まれます。
ゲーム「Wolfenstein 3D」のスクリーンショット。 © フラップス カーマック反転とは、データの平方根の逆数を素早く計算するアルゴリズムのことで、コンピューターでレンダリングされた画像における照明の角度や投影および反射効果の変動を処理する際に、計算電力の消費を大幅に削減できます。このアルゴリズムを最初に発明したのは誰なのかはまだ不明ですが (カーマックはこれを明確に否定しています)、カーマックがこのアルゴリズムを「Quake」に適用したことは世間の注目を集めました。
中国人にとって馴染み深いゲーム「カウンターストライク」もこのゲームエンジンをベースに開発されました。
1999年、カーマック氏はタイム誌によってテクノロジー分野で最も影響力のある50人の1人に選ばれ、第10位にランクされました。ベテランのゲームプログラマーとして、カーマックのゲームにおける革新は、コンピュータグラフィックスの発展を促進しただけでなく、社会の進歩も促進しました。
ゲーム プログラムのアルゴリズムが強力になるにつれて、ゲーム エンジンが作成できる仮想世界はより現実的で魅力的なものになっています。現在最も強力なゲームエンジンは、Epic が開発した Unreal シリーズ エンジンです。
業界関係者は、主に 2 つの理由から、Unreal 5 は画期的なゲーム エンジンであると考えています。まず、Unreal 5で導入された新しいレンダリング技術であるNabiteは、映画やテレビレベルの超高精度モデルをゲーム内で直接リアルタイムにレンダリングできるため、ユーザーはゲーム画面が建築物なのか現実なのかを視覚的に区別することが難しくなり、空間シミュレーションをさらに実現します。 © レディット 2つ目は、ダイナミックグローバルイルミネーションテクノロジー「ルーメン」です。この技術により、ゲーム内の光と影が、設定された光源の変化（朝や夕暮れなど）やゲーム視点の進行に合わせて同期して調整され、ゲーム世界を時間軸から信じられるようになります。
このような強力な機能により、Unreal Engine 5 の応用レベルは当然ながらゲーム分野をはるかに超えています。昨年の人気テレビシリーズ「マンダロリアン」のショットの半分以上は、Unreal Engine 5 を利用して制作されました。NASA はまた、Unreal Engine 5 を使用して宇宙シミュレーション環境を構築し、宇宙飛行士の地上での訓練をより良く支援する方法を研究しています。 人間よりも一生懸命働く
© トゥイークタウン Unreal 5 は、1 秒間に数十億の小さな三角形の面を吐き出し、非常に欺瞞的なシミュレーション世界を作成できます。これはアルゴリズムと計算能力の勝利であり、対話可能なシミュレートされた環境を作り出すというゲームの魅力でもあります。
シミュレーション環境として、ゲームは当然、ほぼ無限の試行錯誤の機会と人工知能の成長に影響を与える要因を提供します。ゲームは誕生以来、人工知能の実験と応用のための未開拓の空間であり、それは今日でも変わりません。
今年2月、MITは不確実な状況に対処できるよう人工知能を訓練するために、ゲームをプレイすることを教えていると発表した。スーパーマリオではキノコを食べ、アングリーバードでは豚と戦います。 Uber チームは、シミュレーション環境に基づいて構築された「GTA5」のサンセット大通りで人工知能を運転させることさえしました。走行データは実際の自動運転研究にフィードバックされます。
『GTA5』の人工知能が、いつかNPCの車のドアを開けて車を盗むようになるかどうかはわかりません。
人工知能は誕生以来、ゲームと密接に結びついています。 1950年にトロントで開催されたカナダ博覧会では、巨大なディスプレイ画面を備えた高さ4メートルの機械が出展者たちに囲まれていました。この機械は「バーティ・ザ・ブレイン」と呼ばれる三目並べゲームをプレイします。このゲームでは、人間と画面の後ろのコンピューターが、小さな電球でできた大きな画面上で次々に動きます。 この図は単純ですが、マス分野における人工知能の最も初期の登場と考えられています。
この古代の三目並べのゲームから、チェッカー プログラムにおける「機械学習」の概念の先駆者である IBM の電気技師アーサー サミュエル、そしてトップ クラスの人間のプレイヤーを破った AlphaGo まで、ゲームにおける人工知能の成長は世界に衝撃を与えるのに十分です。このプロセスは、始まりから現在までわずか 70 年ほどしか続いていません。
舞台上では柯潔が敗北後に流した涙しか見えませんが、舞台裏でAlphaGoがどれだけ努力したかは分かりません。 それで、どれくらい難しいのでしょうか?
AlphaGo がイ・セドルとチェスをプレイしたとき、1,920 個の CPU と 280 個の GPU が使用され、1 回のゲームあたりの平均電気代は 3,000 ドルでした。
柯潔と対決する時が来たとき、AlphaGo は従来の CPU + GPU アーキテクチャを直接放棄し、代わりに機械学習と推論用に特別に設計された「Tensor Processing Unit」と呼ばれるプロセッサ プラットフォームに移行しました。
柯潔の涙は、彼自身の不本意の結果であると同時に、科学技術の繁栄に対する人類の喜びの涙でもある。 * * *
2017年にリリースされた新バージョンのAlphaGo Zeroは、自分自身とチェスをすることで学習し、わずか40日間で以前のすべてのバージョンを上回りました。
黄氏はグラフィックスコンピューティングの可能性を強く信じています。 「私たちが行うすべてのことは人類にとって根本的なことだということを世界はまだ完全には理解していない。」 カーマック氏は2013年に早くもOculus VRの最高技術責任者に就任し、次なる戦場へと向かった。
次の戦場はどこでしょうか？人工知能が人間の営みを継続するサイバーワールドだと言う人もいれば、NFT技術が生み出したメタバースだと言う人もいれば、人間とコンピューターのインターフェースを通じてすべての人がつながる新しい未来だと言う人もいます。どの予測が実現するかはわかりませんが、一つだけ確かなことは、ゲーマーの飽くなき欲求がなければ、コンピュータ業界全体は存在しなかっただろうということです。コンピュータ業界から世界全体に至るまで、ゲームは大きな変化を遂げています。 作者：Kokyo 校正/ウサギの軽い足音 この記事はクリエイティブ・コモンズ・ライセンス（BY-NC）に基づいており、KokyoがLeviathanに掲載しています。 この記事は著者の見解を反映したものであり、必ずしもリヴァイアサンの立場を代表するものではありません。 | 
