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AI通過(guò)觀看正在播放的游戲從零開(kāi)始創(chuàng)建了《吃豆人》

倩倩 ? 來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)分析沙龍 ? 2020-07-03 14:35 ? 次閱讀
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Nvidia以其圖形卡而聞名,但該公司還對(duì)人工智能AI)進(jìn)行了大量投資,而他們的最新項(xiàng)目之一是一個(gè)AI系統(tǒng),僅通過(guò)觀看正在玩的游戲即可重新創(chuàng)建《吃豆人》游戲。

該軟件未使用任何編碼或任何預(yù)渲染的圖像。AI系統(tǒng)可處理正在播放的游戲的視覺(jué)數(shù)據(jù)以及隨附的控制器輸入。由此,它逐幀重新創(chuàng)建了游戲。最終產(chǎn)品是可播放的,Nvidia計(jì)劃在將來(lái)在線(xiàn)發(fā)布它。

AI版本不是完美的。圖像有些模糊,并且AI可能無(wú)法“捕獲游戲鬼魂的確切行為,每個(gè)鬼魂都具有規(guī)定其動(dòng)作的特定個(gè)性進(jìn)行編程”。但是,游戲的基本動(dòng)力在那里-吃掉顆粒,避免鬼魂并盡量不死。

英偉達(dá)(Nvidia)模擬技術(shù)副總裁Rev Lebaredian在簡(jiǎn)報(bào)中對(duì)記者說(shuō):“它僅通過(guò)觀看就可以了解所有這些東西?!?/p>

Lebaredian補(bǔ)充說(shuō):“ [這類(lèi)似于人類(lèi)程序員如何在YouTube上觀看《吃豆人》的許多情節(jié),并推斷出游戲規(guī)則并重新構(gòu)建它們?!?/p>

Lebaredian說(shuō):“這項(xiàng)工作是與Pac-Man的創(chuàng)造者Bandai Namco共同完成的,Bandai Namco昨天(5月22日)慶祝了街機(jī)經(jīng)典40周年?!?/p>

英偉達(dá)(Nvidia)認(rèn)為,這樣的工作表明人工智能可以在未來(lái)的游戲設(shè)計(jì)中使用-開(kāi)發(fā)人員可以將他們的工作放到AI中并使用它來(lái)創(chuàng)建變體或設(shè)計(jì)新關(guān)卡。

Nvidia多倫多研究實(shí)驗(yàn)室主任Sanja Fidler對(duì)記者說(shuō):“您可以使用它來(lái)將不同的游戲融合在一起,通過(guò)(將它們?nèi)诤显谝黄穑⒉煌挠螒蛉诤显谝黄?,從而賦予游戲開(kāi)發(fā)人員更多的力量?!?/p>

可以?xún)H通過(guò)觀察動(dòng)作來(lái)學(xué)習(xí)虛擬世界規(guī)則的AI也是機(jī)器人編程的標(biāo)志。

Lebaredian說(shuō):“最終,我們希望它學(xué)習(xí)現(xiàn)實(shí)世界的規(guī)則?!盇I可能會(huì)“例如觀看機(jī)器人手推車(chē)在倉(cāng)庫(kù)中導(dǎo)航的視頻,并使用該信息設(shè)計(jì)自己的導(dǎo)航軟件”。

重新創(chuàng)建新的Pac-Man的程序稱(chēng)為GameGAN。GAN代表生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),并且是“機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的通用架構(gòu)”。

GAN的基本原理是它分為兩個(gè)部分-首先,“一半的GAN嘗試復(fù)制輸入數(shù)據(jù),而后半部分將其與原始數(shù)據(jù)進(jìn)行比較”。然后,如果它們不匹配,則“生成的數(shù)據(jù)將被拒絕,生成器將對(duì)其工作進(jìn)行調(diào)整并重新提交”。

AI以前曾被用來(lái)生成虛擬世界(例如在視頻游戲中),但Nvidia的研究“引入了幾個(gè)新方面,包括“內(nèi)存模塊”,該模塊使系統(tǒng)能夠存儲(chǔ)游戲世界的內(nèi)部地圖”。這樣可以提高游戲世界的一致性,“這是“重新制作吃豆人迷宮時(shí)的一個(gè)關(guān)鍵特性”,并且”還允許將游戲世界中的靜態(tài)元素(例如迷宮)與動(dòng)態(tài)元素(例如迷宮)分開(kāi)。鬼魂),這符合公司使用AI產(chǎn)生新關(guān)卡的目標(biāo)”。

Google的AI研究人員大衛(wèi)·哈(David Ha)從事類(lèi)似的工作,他對(duì)The Verge表示,這項(xiàng)研究“非常有趣”。Ha說(shuō),團(tuán)隊(duì)已經(jīng)嘗試使用GAN重新創(chuàng)建游戲世界,“但據(jù)我所知,[這]是第一個(gè)展示出良好成績(jī)的人”。

“總的來(lái)說(shuō),這是一篇非常令人興奮的論文,我期待使用這種方法獲得更多的發(fā)展,” Ha說(shuō)。

該過(guò)程中的某些元素肯定需要更多工作,并表現(xiàn)出“學(xué)習(xí)新任務(wù)時(shí)人工智能的特殊脆弱性”。菲德勒告訴記者,要重新制作《吃豆人》,GameGAN必須接受大約50,000集的訓(xùn)練。從人類(lèi)那里獲取游戲數(shù)據(jù)是不可行的,因此GameGAN背后的團(tuán)隊(duì)使用了AI代理來(lái)生成數(shù)據(jù)。不幸的是,“人工智能特工非常擅長(zhǎng)游戲,幾乎沒(méi)有死亡”。

菲德勒說(shuō):“這使得AI很難重新創(chuàng)建游戲來(lái)學(xué)習(xí)死亡的概念?!?/p>

取而代之的是,在AI生成的吃豆人的早期版本中,“ GameGAN調(diào)整了游戲,使鬼魂實(shí)際上從未到達(dá)過(guò)標(biāo)題角色,而是像小鴨子跟隨父母一樣直接落后于標(biāo)題角色”。

菲德勒說(shuō):“這是我們培訓(xùn)方式的有趣效果?!?/p>

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