Amazon SageMaker は、Xingzhe AI がゲーム コンテンツのフィルタリングで 96% の精度を達成するのを支援します

記者が星浙AI（成都千智人工知能科技有限公司傘下のブランド、星浙.ai）から得た情報によると、同社がアマゾンクラウドサービス（AWS）傘下のフルマネージド機械学習サービスであるAmazon SageMakerを使用して開発したゲームコンテンツフィルタリングサービスは、不適切コンテンツの識別率が96％を超えており、同様の製品のレベルを大幅に上回っているという。リリースからわずか3か月で、数十のゲーム顧客の支持を獲得し、「三国志演義」や「オートチェス」など多くのゲームを提供しています。 AWS クラウド サービスのおかげで、Xingzhe AI の立ち上げ時間は計画より 6 か月短縮され、運用効率は 76% 向上し、運用コストは 45% 削減されました。さらに、星浙AIはAWSクラウドサービスを利用して、AI戦闘ロボット、AI感情制御、AI自動テスト、ゲームデータプラットフォームなどの製品も開発しており、ゲーム企業にさらに価値の高いサービスを提供し、業務の改善と効率化に貢献します。

ゲーム運営においては、コンテンツのレビューが成否を左右します。下品、ポルノ、虐待的なコンテンツは、ユーザーに嫌悪感を与え、通常のコミュニケーション環境を混乱させます。違法でセンシティブなコンテンツはプラットフォームの修正とシャットダウンにつながります。悪意のある商業プロモーションやスパム広告は、ユーザーの損失や収益の損失につながります。手動レビューには多くの人的資源、時間、エネルギーが消費され、リアルタイムで包括的なレビューを実現することは困難です。しかし、現在市場に出回っている一般的な監査ツールの精度は不十分であり、モデルを更新できなかったり、更新サイクルが長かったりします。

この目的のために、Xingzhe AIは強力な機械学習機能を備えたゲームコンテンツフィルタリングサービスを開始しました。 ITインフラ構築を検討する際、チームはスタートアップ企業である星哲AIは20名強の従業員しかおらず、運用・保守への投資を可能な限り削減し、アルゴリズムにもっと力を入れる必要があることに気付きました。コンテンツ フィルタリング サービスの開発と運用には大量の GPU および CPU コンピューティング リソースが必要であり、ピーク需要は短期的かつ不連続です。データは人工知能の中核要素であり、データの災害復旧は不可欠です。そのため、Xingzhe AI は AWS クラウドを選択し、クラウドネイティブアーキテクチャで開発することを決定しました。

Xingzhe AI チームは、Amazon SageMaker 機械学習サービスを使用することで、基盤となるコンピューティングリソースや機械学習フレームワーク自体を操作および管理する必要なく、ワンクリックで機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイできるため、開発効率が大幅に向上します。コンテンツ フィルタリング サービスを開発する過程では、大量の機械学習とディープラーニングのトレーニングが必要になります。 Amazon SageMaker を使用すると、開発チームが新しいアイデアを思いついたら、すぐにアルゴリズムを検証し、結果に基づいて最適化と修正を行うことができるため、すべてのモデルトレーニングで SageMaker による効率性の向上の恩恵を受けることができます。

星浙AIの最高技術責任者である江天宇氏は記者とのインタビューで、同社の調査では「Amazon SageMakerは、すべてのクラウドベンダーの中で唯一のワンストップ機械学習サービスソリューションです。モデルの構築、トレーニング、テストから最終リリースまで、SageMakerは完全なソリューションを提供し、操作は非常に簡単で、基本的にワンクリックで完了できるため、開発者の時間を大幅に節約できます。SageMakerは、Tensorflow、PyTorchなど、市場のほとんどのディープラーニングフレームワークを非常によくサポートしています。AWSの技術サポートも整っています。モデルのリリースプロセスでは、星浙AIが多くの困難で複雑な問題をタイムリーかつ迅速に解決するのに役立ち、コンテンツフィルタリングサービスが予定より6か月早く開始されることを強く保証しました。」と述べました。

Amazon EC2 スポットインスタンスを使用することで、Walker AI のコンピューティングリソースに対する弾力的な需要の問題も解決されます。オンデマンドインスタンスと比較して、コストを最大 90% 削減できます。完全に管理された Amazon Elasticsearch Service を使用することで、Walker AI は、データストレージ、災害復旧、拡張などの運用上の問題を心配することなく、PB レベルのログデータを検索、分析、視覚化できます。

AI戦闘ロボットは、深層強化学習技術をゲームに適用します。プレイヤーの戦闘データを学習し、シミュレーション環境で大量の敵対的トレーニングを実施することで、ロボットはあらゆる状態で最適な決定を下し、熟練したプレイヤーの操作レベルに到達できます。同時に、パラメータを調整することで、さまざまな難易度のロボットを生成することができます。 AI戦闘ロボットは実際のプレイヤーデータでトレーニングされているため、人間のプレイヤーの実際の操作を模倣し、ゲーム内でのプレイヤー体験を向上させます。星浙AIの最高執行責任者（COO）陳宏宇氏は、「オートチェス」AI戦闘ロボットの1日平均通話回数が100万回に達し、1回の通話時間は約30分であると指摘した。

「ゲーム業界は長年、一般的に配信中心のビジネスで、人材も運用や保守など、ゲーム収益に明らかに関係する業務に集中してきた。相対的にAIの普及率は高くない」とAWSの担当者は話す。 「星浙AIは、自社開発のアルゴリズムに基づいてコンテンツフィルタリング、ゲームAI、データプラットフォームソリューションを立ち上げ、ゲーム企業にAIの力を与え、大きなビジネス価値をもたらしています。今後、ゲーム業界ではより多様な機械学習の応用シナリオが登場すると信じています。」