Nvidia воссоздала Pac-Man c помощью ИИ — игра работает без движка
Искусственный интеллект собирал информацию, наблюдая за игрой другого ИИ.
К 40-летию Pac-Man Nvidia воссоздала классическую игру с помощью ИИ GameGAN. Он состоит из двух нейросетей: генератора и дискриминатора, которые работают «друг против друга». Отсюда и GAN в названии — Generative Adversarial Network (генеративная состязательная сеть).
Игры, сгенерированные ИИ — явление не редкое. Как правило нейросети изучают логику и правила, а затем все их наработки переносятся на движок. Но случай с GameGAN особенный — в его версии Pac-Man не используется движок или игровая логика. Вместо этого ИИ пытается воссоздать то, что видел, пиксель к пикселю.
Нейросеть обучалась, наблюдая за 50 тысячами сессий в Pac-Man. Так она усваивала правила игры, а также распознавала, как та реагирует на действия пользователя. Впрочем, в Nvidia использовали игры не реальных людей — вместо этого в компании обучили ещё один ИИ играть в Pac-Man.
Последний, однако, быстро раскусил правила и стал показывать слишком хорошие результаты, ни разу не погибая. Из-за этого в GameGAN отсутствует часть важных данных, но собранной информации оказалось достаточно для того, чтобы воссоздать геймплей, внешний вид игры, управление и поведение призраков.
Каждый пиксель в каждом кадре этой Pac-Man сгенерирован ИИ, при этом игра работает при 50 FPS. Порой, впрочем, можно заметить графические артефакты.
В Nvidia считают, что у GameGAN есть потенциал в игровой индустрии. В будущем нейросеть сможет самостоятельно создавать уровни, тем самым экономя разработчикам время.
В конце концов, мы можем получить ИИ, который научится правилам вождения, будет способен имитировать физические законы, просто просматривая видео и наблюдая. GameGAN — это первый шаг на пути к этому.
Круто, но непонятно, зачем
Как это использовать? Баги не пропатчишь, монетизации не встретишь, новых уровней не сделаешь.
Включил нейросети стримы, а она тебе готовую копию игры выдала :)
Все эти, на первый взгляд, бесползные вещи, на самом деле, являются этапом накомления данных. Когда тебе в руки попадает новая "игрушка" ты первым делом пытаешься найти границы её приминения используя её где можно и нельзя. Со временем мы полностью осознаем сильные и слабые стороны ИИ и будет приминять для его "полезных" штук.
Заменитель программиста-художника-геймдизайнера. Говоришь ей - хочу что-то среднее между вот этими тремя играми. Вуаля ПакменЗомбиВыживач готов. )
Единственный способ для порименния - это обучение ботов в сложных играх на примере игр игроков. Но да этим давно уже дип майнд занимается ...
Ваша нейросеть это замаскированный if else где веса на узлах подбирались в ходе случайной калибровки узлов при обучении, пока результат не стал напоминать изначальный аглоритм заданный... парочкой строчек?
Ну и зачем ты так беспринципно раскрыл принципы разработки ИИ? Теперь миллионы сотрудников потеряют свою работу