[NDC 26] Google DeepMindの成長の基盤には「ゲームDNA」があった
[NDC 26] 구글 딥마인드 성장 기반에는 '게임 DNA'가 있었다
2026.06.17 15:34 UTC+9
AIの概要
グローバルのAI最前線を牽引するGoogle DeepMindが、ビデオゲームを活用したAI研究の歴史と未来のビジョンを明かしました。汎用AIエージェント「SIMA」とワールドモデル「Genie」を組み合わせた好循環構造を通じて、安全なAGI発展を目指しています。ゲーム開発とAI研究の共通点に注目し、新しい経験を模索して世界に共有する人間の役割の重要性を強調しました。

Google DeepMindがビデオゲームを開発の中核拠点に据えていると言ったら、信じられるだろうか?
NEXON開発者カンファレン스 2026(以下、NDC26)の2日目となる17日、京畿クリエイティブ・イノベーション・センター地下2階の国際会議場にて「Google DeepMindはビデオゲームを通じて人工知能研究をどのように発展させているのか(How Google DeepMind is Advancing AI Research with Video Games)をテーマにセッションが行われた。現地では、Google DeepMind Inceptionチームを率いるアレクサンドル・ムパレクディレクターが、DeepMindのゲームAI研究の歴史と共に、AIエージェント「SIMA」やワールド生成モデル「Genie」が構築するAGI循環ビジョンを共有した。
ややユニークなことに、Google DeepMindは創立初期からゲームが持つ複雑で豊かなシミュレーション環境を研究に積極的に活用してきた。イ・セドル9段との対局で知られる囲碁の「AlphaGo」はその一例だ。Googleは以前から囲碁、チャンギ、Atari 2D、StarCraft IIなどのゲーム環境を人工知能のための安全な実験室として利用してきた。ゲーム内で変化する数多くの環境と因果が複雑な力学関係を学ぶ空間であり、限界を試す空間となったからだ。実際にGoogle DeepMindのデミス・ハサビスCEOをはじめとする数多くのチームメンバーがゲーム開発者出身であり、ムパレクディレクターは「当社内部には深い『ゲームDNA』が流れている」と強調した。

このようなシステムが構築されたきっかけは何だろうか?ムパレクディレクターは「ゲーム開発とAI研究のワークフローは非常に類似している」と答えた。仮説を立ててプロトタイプを作りテストし、反復プロセスを通じて数百万人のユーザーに適用可能なソリューションを見つけ出す過程が一致するというのだ。これを基に、DeepMindはグローバル開発会社と倫理的かつ緊密なパートナーシップを維持し、安全に研究を進めてきていると付け加えた。
Google DeepMindが注力する核心研究のひとつの軸には、人間のように環境を認識し自律的に行動する汎用AIエージェント「SIMA」がある。SIMAは「AlphaGo」や「AlphaStar」のように特定のゲームでのみ超人的なパフォーマンスを発揮する単一目的型のAIではなく、多様な環境に適応する「汎用性」のために開発中の汎用AIだ。そのためSIMAはゲームコードやテキストを認識せず、実際の人間のように画面に存在する視覚情報である「ピクセル」を見てキーボードとマウスで操作する方式で学習する。

同時に人間の「自然言語の命令」を理解する能力を備え、「宇宙船に乗って飛び立て」と命令すると、初めて見る3Dグラフィック環境でも自ら状況を認知して命令を遂行する。これをテストする環境を拡張するため、有名MMORPG『EVE Online』の開発会社とパートナーシップを結び、経済システムと長期的計画が必要な持続型世界で認知・メモリ・マルチプレイヤー相互作用をテストし、認知および反応に対する発展を成し遂げている。
もう一つの軸である「Genie」は、環境力学シミュレーションを提供する「ワールドモデル」だ。2024年2月に初公開されたGenieは、当時のバージョン1を皮切りに、約18ヶ月でGenie 3というタイトルを冠した次期バージョンが登場するほど急速に発展している。ムパレクディレクターが言及したGenie 3の核心は、たった1行のテキストや画像プロンプトだけでリアルタイム相互作用が可能なファンタジーおよび実写型3D環境を秒間24フレームで生成できるということだ。特に光の反射、重力、水と風の流れなど複雑な物理法則も自らシミュレーションし、画面から一時的に消えたオブジェクトやユーザーの行動を記憶する長期記憶能力を示し、圧倒的なパフォーマンスを証明する。

Google DeepMindが描く未来ビジョンの核心はまさにこの2つの軸がかみ合うことで始まる。エージェントとワールドモデルが互いにアクションを遂行して相互学習を行う「AGI研究フライホイール(好循環構造)」を作り出すことだ。これはGenieがリアルタイムで作り出す非常に見慣れない環境を、汎用AIエージェントSIMAが自律的な行動で探索しながら学習するメカニズムで実行する。この過程でSIMAが経験する試行錯誤などの数多くのデータは、Genieを訓練し改善することに使われる。このフィードバックループは、現実で発生しうるリスク要素を完全に排除したまま、統制された仮想環境の中でAIの学習速度を加速させる。

ムパレクディレクターはゲーム用AI研究の未来について、「反復するAI機能の一部または全部が必ず面白い経験につながるとは仮定しない。しかしそれを質問、仮説、アイデアとして扱い、テストして面白さを見つけるまで反復しなければならない」と指摘した。続けて「コミュニティを発展させ、研究や新しいゲームプレイの経験を提供するためには、口先だけで終わらせず実行しなければならない」とし、ゲーム業界全体が新しい経験を模索し世界中に共有するよう促す人間の役割が最も重要であると強調した。

구글 딥마인드가 비디오 게임을 개발 핵심 전초기지로 삼고 있다면 믿을 수 있을까?
넥슨 개발자 콘퍼런스 2026(이하 NDC26) 2일 차인 17일, 경기창조혁신센터 지하 2층 국제회의장에서 '구글 딥마인드는 비디오 게임을 통해 인공지능 연구를 어떻게 발전시키는가(How Google DeepMind is Advancing AI Research with Video Games)를 주제로 세션이 진행됐다. 현장에는 구글 딥마인드 인셉션 팀을 이끄는 알렉산드르 무파렉 디렉터가 딥마인드의 게임 AI 연구 역사와 함께 AI 에이전트 ‘SIMA’와 월드 생성 모델 ‘Genie’가 구축하는 AGI 순환 비전을 공유했다.
다소 독특하게도, 구글 딥마인드는 창립 초기부터 게임이 가진 복잡하고 풍부한 시뮬레이션 환경을 연구에 적극적으로 활용해 왔다. 이세돌 9단과의 대국으로 잘 알려진 바둑의 '알파고'가 그 예시다. 구글은 이전부터 바둑, 장기, 아타리 2D, 스타크래프트 II 등의 게임 환경을 인공지능을 위한 안전한 실험실로 이용해왔다. 게임 내에서 변화하는 수많은 환경과 인과가 복잡한 역학 관계를 배우는 공간이자 한계를 시험할 수 있는 공간이 됐기 때문이다. 실제로 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 CEO를 비롯한 수많은 팀원이 게임 개발자 출신으로, 무파렉 디렉터는 "우리 회사 내부에는 깊은 ‘게임 DNA’가 흐르고 있다"고 강조했다.

이와 같은 시스템이 구축된 계기는 무엇일까? 무파렉 디렉터는 "게임 개발과 AI 연구의 작업 흐름은 매우 유사하다"고 답했다. 가설을 세우고 프로토타입을 만들어 테스트하며, 반복 과정을 통해 수백만 명의 사용자에게 적용 가능한 솔루션을 찾아내는 과정이 일치한다는 것이다. 이를 바탕으로 딥마인드는 글로벌 개발사들과 윤리적이고 긴밀한 파트너십을 유지하며 안전하게 연구를 진행해 오고 있다고 첨언했다.
구글 딥마인드가 집중하는 핵심 연구의 한 축에는 인간처럼 환경을 인식하고 자율적으로 행동하는 범용 AI 에이전트 ‘SIMA’가 있다. SIMA는 '알파고'나 '알파스타'처럼 특정 게임에서만 초인적인 성능을 발휘하는 단일 목적형 AI가 아니라, 다양한 환경에 적응하는 ‘범용성’을 위해 개발 중인 범용 AI다. 그렇기에 SIMA는 게임 코드나 텍스트를 인식하지 않고, 실제 인간처럼 화면에 존재하는 시각 정보인 '픽셀'을 보고 키보드와 마우스로 조작하는 방식으로 학습한다.

함께 인간의 ‘자연어 명령어’를 이해하는 능력을 갖춰 "우주선에 타서 날아가라"고 명령하면, 처음 보는 3D 그래픽 환경에서도 스스로 상황을 인지하고 명령을 수행한다. 이를 테스트하는 환경을 확장하기 위해 유명 MMORPG ‘이브 온라인’의 개발사와 파트너십을 맺고, 경제 시스템과 장기적 계획이 필요한 지속형 세계에서 인지·메모리·다중 플레이어 상호작용을 테스트하며 인지 및 반응에 대한 발전을 이뤄나가고 있다.
또다른 축인 ‘Genie’는 환경 역학 시뮬레이션을 제공하는 ‘월드 모델’이다. 2024년 2월 첫 공개된 Genie는 당시 버전 1을 시작으로 약 18개월 만에 Genie 3이라는 타이틀을 붙인 차기 버전이 나올 정도로 빠르게 발전하고 있다. 무파렉 디렉터가 언급한 Genie 3의 핵심은 단 한 줄의 텍스트나 이미지 프롬프트만으로 실시간 상호작용이 가능한 판타지 및 실사형 3D 환경을 초당 24프레임으로 생성해 낼 수 있다는 것이다. 특히 빛의 반사, 중력, 물과 바람의 흐름 등 복잡한 물리법칙도 스스로 시뮬레이션하고, 화면에서 잠시 사라진 사물이나 사용자의 행동을 기억하는 장기 기억 능력을 보여주며 독보적인 성능을 증명한다.

구글 딥마인드가 그리는 미래 비전의 핵심은 바로 이 두 개의 축이 맞물리며 시작된다, 에이전트와 월드 모델이 서로간에 액션을 수행해 상호 학습을 해내는 ‘AGI 연구 플라이휠(선순환 구조)’을 만드는 것이다. 이는 Genie가 실시간으로 만들어내는 매우 낯선 환경을 범용 AI 에이전트 SIMA가 자율적인 행동으로 탐사하며 학습하는 메커니즘으로 수행한다. 이 과정에서 SIMA가 겪는 시행착오 등의 수많은 데이터는 Genie를 훈련하고 개선하는 일에 쓰인다. 이 피드백 루프는 현실에서 발생할 수 있는 위험 요소를 완전히 배제한 채, 통제된 가상 환경 안에서 AI의 학습 속도를 가속화한다.

무파렉 디렉터는 게임용 AI 연구의 미래에 대해 "반복하는 AI 기능의 일부 또는 전부가 반드시 재미있는 경험으로 이어질 것이라고 가정하지 않는다. 하지만 그것을 질문, 가설, 아이디어로 취급하여 테스트하고 재미를 찾을 때까지 반복해야 한다"고 짚었다. 이어 "커뮤니티를 발전시키고 연구나 새로운 게임 플레이 경험을 제공하기 위해서는 말만 하는 것에 그치지 말고 실행해야 한다"며, 게임 업계 전체가 새로운 경험을 탐구하고 전 세계와 공유하도록 영감을 주는 인간의 역할이 가장 중요함을 강조했다.
このニュースはAIによって翻訳されました。
ゲームと文章に専念しています。 viina@gamemeca.com
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