Аркадная игра Pac-Man впервые появилась в 1980 году на игровых автоматах. Разработкой игры занималась японская компания Namco. Тогда, 40 лет назад, на дизайн, написание кода и выпуск игры ушло целых 17 месяцев, что по современным меркам очень большой срок для разработки подобной игры.
Спустя 40 лет нейросеть GameGAN смогла полностью воссоздать игру Pac-Man за 4 дня, только наблюдая за гемплеем.
NVIDIA GameGAN — это новая мощная нейросеть, созданная компанией NVIDIA Research.
В GameGAN для обучения подали 50’000 игровых эпизодов из Pac-Man. В результате нейросеть создала игру Pac-Man. Это означает, что не понимая основополагающих правил игры, искусственный интеллект (ИИ) может воссоздать игру, которая будет повторять оригинал. Причем ИИ не создает игровой движок, не имеет доступа к исходному коду игры, а фактически генерирует игровой процесс в реальном времени — формирует уровни, управляет персонажами и объектами в игре.
Подобное исследование по обучению нейросети с помощью геймплея в NVIDIA проводили впервые. Авторы проекта хотели посмотреть, сможет ли искусственный интеллект просто наблюдая за геймплеем игры сэмулировать игровой движок, и ему это удалось.
В игру, созданную GAN, играет ’искусственный агент’, GameGAN реагирует на действия агента и создает новые кадры игровой среды в режиме реального времени. GameGAN даже может генерировать новые игровые макеты, которые нейросеть никогда не видела, если обучается на экранах из игр с несколькими уровнями. Эта возможность может быть использована разработчиками игр для автоматической генерации новых игровых уровней.
Игровой тематикой обучение подобной нейросети не ограничивается. Ее можно применять и в других областях, например, при разработке роботов, которые могут обучаться и взаимодействовать с объектами в реальном мире. То есть создание симулятора, который будет воспроизводить какие-либо действия.
В NVIDIA отмечают, что за последние годы было создано множество игровых агентов, управляемых ИИ, которые могут играть в игры, но впервые была создана нейросеть, которая воссоздала игру. В конечном итоге может получиться ИИ, который научится имитировать правила вождения, законы физики просто наблюдая по видео за каким-либо процессом.
Источник: blogs.nvidia.com
Комментарии