そもそもNEROの開発は、テキサス大学オースティン校のコンピュータサイエンス学部におけるNeural Networks Research Groupにて進められたが、このプロジェクトは学生教育用の演習およびコンピュータにおける機械学習能力の研究という2つの側面を有していた。
このゲームはプロプライエタリ扱いのTorqueゲームエンジンを使用しているが、Linux、Mac OS X、Windows用のバイナリがフリーで入手可能となっている。今回のリリースはバージョン2.0とされており、2005年の公開時から最初のメジャーアップデートリリースとなる。なお現状でも1.xシリーズのバイナリはダウンロードできるようになっているので、新旧両バージョンの違いを比べてみてもいいだろう。どちらのリリースも自己完結型の構成となっているので、両バージョンを同時インストールしてもコンフリクトの心配はないはずだ。
Linux用バイナリはtarボールをgzip化した形態で配布されているので、各自のシステムの適当なディレクトリにダウンロードすればいい。ただしコンパイルされているのは32ビットIntelアーキテクチャLinux用のものだけであり、サウンド再生にはOpenALを必要とする。ゲームを起動するには抽出後のディレクトリで./nero.binを実行するだけである。
ここで一言注意しておこう。私が手元の環境で試した限りにおいて、NEROにフォーカスを移動するとCPU処理能力が独占されてしまうのだ。実際、動作中のNEROをバックグラウンドに移動させると、CPU使用率が目に見えて低下することが分かる。オフィシャルなバグ/フィードバック用フォーラムも運営されているが、この問題が報告された形跡は見あたらない。それでもこの現象は今回試した2つのLinuxマシンで再現されているので、自分がプレイする場合はその辺を覚悟しておく必要があるだろう。元々このソフトウェアは研究プロジェクトの一環として作られたものであり、多少のバグの残留は致し方ないと言ったところかもしれない。とりあえず、かなり長期間のトレーニングセッションを実行中のNEROに対するコアダンプを取ることはできたので、これがどの程度の功を奏すかは今のところ不明だが、取得結果を保存するようにはしている。
これから初めてNEROをプレイするユーザは、オンラインドキュメントに目を通しておくべきだが、ここに説明されているのは実質的にゲームのメニュー構成と設定オプションだけである。実際にプレイするには、ゲームに組み込まれたチュートリアルを実行する必要があるだろう。基本チュートリアルは、このゲームにおけるコントロールシステムの操作法およびロボット部隊のトレーニング法の基礎を解説しているが、上級チュートリアルはNEROの根幹を成す機械学習モデルを詳しく解説しており、少なくとも理屈上は、その辺の知識を押さえておくことでロボット部隊のトレーニングを効果的に行えるはずである。
ゲームの進行はNERO 1.xと変わりなく、時間をかけて自分のロボット部隊をトレーニングしてから、対戦相手との間で集団戦を繰り広げさせてトレーニングの成果を試すだけである。ただしNERO 2.0では、ゲームを構成するこれら双方のセグメントにおいて大幅な変更が施されている。
ゲームのコントロールシステム
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| NERO 2のトレーニングモード。ヘッドアップ表示部が縮小され、放射状のコンテクストメニューが採用されている |
古参のNEROプレーヤが最初に気づくのは、ゲームのコントロールシステムが一部変更された点だろう。
トレーニングモードにおけるヘッドアップ表示部はかなりの縮小化が施されており、プレイフィールドに対する見通しが改善されている。ここには、本ゲームの中核であるペナルティ/リワード（賞罰）のスライダが表示されるが、これは次世代以降に誕生するロボット部隊の能力をも規定する非常に重要なパラメータである。これらスライダへの設定変更は、Applyボタンが押されるのを待つことなく直ちに適用されるようになった。
画面表示の改善については、NERO 1.x版のトレーニングセッションの一隅を占めていたPlace Enemiesツールボックスの廃止が大きく寄与している。そこに割り当てられていた機能は放射状のコンテクストメニューでアクセスする方式に改められており、オブジェクトの追加操作は、トレーニングマップ上の任意の場所を右クリックして必要なものを選択すればいい。訓練用の敵兵、障害物となる壁、フラッグなども同様の手順で配置できる。
その他のトレーニングコントロール（approach enemy rangeやlifetimeスライダなど）でも、ラベル表示を廃止することで画面スペースの節約に成功している。その反面これらの操作性は悪化しており、どれが何のコントロールであるかを確認するには、小型アイコン上にマウスポインタを移動してツールチップ方式で表示される説明文を読まなければならない。またスライダの設定値は数字表示されないため、すべての調整は目分量で行うしかなくなっている。
新規にトレーニングモードに追加されたのがGraphsボタンであり、これを使うとロボット部隊の能力試験を行う際に、そのニューラルネットワークの学習データをリアルタイムで確認することができる。もっともこのグラフに関しては、ゲームの付属ドキュメントなりチュートリアルなりでの説明を欲するところである。これらの示す意味は、NEROのプログラマ陣や人工知能研究者には説明不要の事柄なのかもしれないが、ゲームで役立てるにはプレーヤに対するそれなりの説明が必要なはずだ。実際、fitnessやbrainなどのカテゴリ分けがされた16ものメトリックが用意されており、これらの具体的な意味が分かればより有効な活用ができるはずである。
1つ大事なことを言い忘れていたが、トレーニングモード時の敵兵を描画する3Dモデルもアップグレードされている。旧バージョンのNEROでは、自軍に向けて砲撃してくる“turret”（ターレット＝砲塔）という名称の敵兵として3種類を選ぶことができたが、これらの描画モデルはどれも同じであり、しかも砲撃してこないタイプの敵兵と同じモデルが使い回されていたのだ。新バージョンにおいては、ターレットという名称に相応しいデザインに改められた上で、これら3種類のモデルが区別されるようになっている。欲を言えば、これらのモデルが本番の戦闘画面において動き回る姿が見られないのが残念なくらいだ。