PAC-MAN telah kembali, dan ini akan berlaku setelah uit pertama kali dikeluarkan 40 tahun yang lalu! klasik retro telah dilahirkan semula, berdasarkan ihsan AI. Dilatih dalam 50,000 episod permainan, model AI baru yang dibuat oleh NVIDIA Research, yang disebut NVIDIA GameGAN, dapat menghasilkan versi PAC-MAN yang berfungsi sepenuhnya.
Itu tanpa enjin permainan yang mendasari. Itu bermakna bahawa walaupun tanpa memahami peraturan asas permainan, AI dapat mencipta semula permainan dengan hasil yang meyakinkan.
GameGAN adalah model rangkaian neural pertama yang meniru mesin permainan komputer dengan memanfaatkan jaringan musuh generatif, atau GAN. Terdiri daripada dua rangkaian neural yang bersaing, generator dan diskriminasi, model berdasarkan GAN belajar untuk membuat kandungan baru yang cukup meyakinkan agar sesuai dengan yang asli.
"Ini adalah penyelidikan pertama yang meniru mesin permainan menggunakan rangkaian saraf berdasarkan GAN," kata Seung-Wook Kim, seorang penyelidik NVIDIA dan pengarang utama projek ini. "Kami ingin melihat apakah AI dapat mempelajari peraturan lingkungan hanya dengan melihat lakaran ejen yang bergerak melalui permainan. Dan ia berjaya. "
Sebagai ejen buatan memainkan permainan yang dihasilkan GAN, GameGAN bertindak balas terhadap tindakan ejen tersebut, menghasilkan bingkai persekitaran permainan baru dalam masa nyata. GameGAN bahkan dapat menghasilkan tata letak permainan yang belum pernah dilihat sebelumnya, jika dilatih di layar dari permainan dengan beberapa tingkat atau versi.
Keupayaan ini dapat digunakan oleh pembangun permainan untuk secara automatik menghasilkan susun atur untuk tingkat permainan baru, serta oleh para penyelidik AI untuk mengembangkan sistem simulator dengan lebih mudah untuk melatih mesin autonomi.
"Kami terpesona ketika melihat hasilnya, dengan tidak percaya AI dapat mencipta kembali pengalaman PAC-MAN yang ikonik tanpa mesin permainan," kata Koichiro Tsutsumi dari BANDAI NAMCO Research Inc., syarikat pengembangan penyelidikan penerbit permainan BANDAI NAMCO Entertainment Inc., yang menyediakan data PAC-MAN untuk melatih GameGAN. "Penyelidikan ini menyajikan kemungkinan menarik untuk membantu pengembang permainan mempercepat proses kreatif mengembangkan susun atur, karakter dan permainan tingkat baru."
Nvidia akan memberikan penghormatan kepada AI untuk permainan yang tersedia akhir tahun ini di AI Playground, di mana sesiapa sahaja dapat merasakan demo penyelidikan kami secara langsung.
Pada tahun 1981 sahaja, orang Amerika memasukkan berbilion tempat untuk bermain 75,000 jam permainan yang dikendalikan dengan duit syiling seperti PAC-MAN. Selama beberapa dekad sejak itu, permainan hit telah melihat versi untuk PC, konsol permainan dan telefon bimbit.
Edisi GameGAN bergantung pada rangkaian neural, bukannya mesin permainan tradisional, untuk menghasilkan persekitaran PAC-MAN. AI melacak dunia maya, mengingat apa yang telah dihasilkan untuk mengekalkan konsistensi visual dari bingkai ke bingkai.
Tidak kira permainan, GAN dapat mempelajari peraturannya hanya dengan mengambil rakaman skrin dan penekanan tombol ejen dari permainan masa lalu. Pengembang permainan dapat menggunakan alat semacam itu untuk secara otomatis merancang tata letak tingkat baru untuk permainan yang ada, menggunakan lakaran layar dari tingkat aslinya sebagai data latihan.
Dengan data dari BANDAI NAMCO Research, Kim dan rakan-rakannya di Makmal Penyelidikan AI NVIDIA di Toronto menggunakan sistem NVIDIA DGX untuk melatih rangkaian saraf pada episod PAC-MAN (beberapa juta bingkai, secara keseluruhan) dipasangkan dengan data mengenai penekanan utama ejen AI yang bermain permainan.
Model GameGAN yang terlatih kemudian menghasilkan elemen statik persekitaran, seperti bentuk labirin, titik dan Power Pellet yang konsisten - ditambah elemen bergerak seperti hantu musuh dan PAC-MAN itu sendiri.
Ia mempelajari peraturan utama permainan, mudah dan kompleks. Sama seperti permainan asal, PAC-MAN tidak dapat berjalan melalui dinding labirin. Dia memakan titik ketika dia bergerak, dan ketika dia menggunakan Power Pellet, hantu berubah menjadi biru dan melarikan diri. Apabila PAC-MAN keluar dari labirin dari satu sisi, dia teleport ke hujung yang berlawanan. Sekiranya dia mengalami hantu, layar akan berkelip dan permainan berakhir.
Oleh kerana model dapat melepaskan latar belakang dari watak-watak yang bergerak, adalah mungkin untuk menyusun semula permainan yang akan berlangsung di labirin lindung nilai luar, atau menukar PAC-MAN untuk emoji kegemaran anda. Pembangun dapat menggunakan kemampuan ini untuk bereksperimen dengan idea watak baru atau tema permainan.
Robot autonomi biasanya dilatih dalam simulator, di mana AI dapat mempelajari peraturan persekitaran sebelum berinteraksi dengan objek di dunia nyata. Membuat simulator adalah proses yang memakan masa untuk pembangun, yang mesti membuat kod peraturan tentang bagaimana objek berinteraksi antara satu sama lain dan bagaimana cahaya berfungsi di dalam persekitaran.
Simulator digunakan untuk mengembangkan mesin autonomi dari semua jenis, seperti robot gudang belajar bagaimana menggenggam dan menggerakkan objek, atau robot penghantaran yang mesti menavigasi trotoar untuk mengangkut makanan atau ubat.
GameGAN memperkenalkan kemungkinan bahawa kerja menulis simulator untuk tugas seperti ini dapat suatu hari diganti dengan hanya melatih rangkaian saraf.
"Kami akhirnya dapat memiliki AI yang dapat belajar meniru peraturan memandu, undang-undang fizik, hanya dengan menonton video dan melihat agen mengambil tindakan di persekitaran," kata Sanja Fidler, pengarah makmal penyelidikan NVIDIA di Toronto. "GameGAN adalah langkah pertama menuju ke arah itu."
Baiklah NVIDIA, berikan RTX semasa anda menggunakannya juga?
Post A Comment:
0 comments so far,add yours