欧博亚洲官网开户网址:AI 模子 GameGAN 重写《小精灵》,目的:看影片就能学习的 AI

admin 6个月前 (06-15) 科技 59 0

NVIDIA放出一个使用 AI 模子 GameGAN 复刻的《小精灵》游戏,以致敬降生40周年的街机版《小精灵》。凭据NVIDIA公布的研究报告,GameGAN 目的是用神经网路取代游戏引擎。





它不同于以往用 AI 做游戏的例子。之前的Google DeepMind 和 Open AI 照样在现有游戏框架中,被用来「玩游戏」,相当于是智慧型发生一个游戏对手。例如 OpenAI 被用来在 Dota2 5v5中对战人类,OpenAI 2018年透过学习人类树模的玩法,在蒙特祖玛的复仇游戏中刷出了74500分的高分。



GameGAN 则被用来「创作」游戏,是对现有游戏程式码的取代。它在训练过程中摄入大量游戏剧本和键盘动作,透过考察场景和玩家的操作动作,展望下一格的游戏画面,而不存取底层游戏逻辑或引擎。



「当玩家按下左键的时刻,这个 AI 会预测画面的转变,而且发生一个「看起来是角色在往左走」的图像。 中心发生的事情,所有都在 AI 的黑盒子中。 没人知道 AI 是怎么明白玩家操作的,获得的只有最终的输出效果。」



除了发生下一格游戏画面,GameGAN 还学习环境的内在动力学,「我们有兴趣训练一个游戏模拟器,它可以模拟环境简直定性和随机性」。



GameGAN包罗动力引擎;影象模组;算绘引擎;匹敌性损失、循环损失训练和培训计画。





首先GameGAN要学习环境会若何追随使用者操作转变而改变,这涉及一些基本的规则,例如不能穿过墙壁。同时还要透过存取历史,发生一致性模拟。场景中的历久一致性实现透过影象模组实现,GameGAN使用影象体模组,记着发生的静态元素,如靠山,并在需要的时刻适当检索。神经算绘引擎卖力算绘模拟图像。此外,匹敌训练用来完成图像和影片的合成义务,GameGAN用匹敌性训练学习环境动力学,并发生真实的时间相关模拟。



这次复刻《小精灵》,主要训练的细节包罗小精灵的速率和移动能力;幽灵的运作方式;小精灵吃下鼎力丸后的转变;幽灵与小精灵相遇的场景。据了解,GameGAN基于PyTorch开发,模子研发已经进行了8个月,关于复刻《小精灵》只用了4天。



游戏开发商万代南宫梦为此次训练提供了总计几百万影格、50000集的《小精灵》剧本。该公司的 Koichiro Tsutsumi 示意:「在看到这个效果时,我们都感应震惊,人人都无法信赖可以在没有游戏引擎的情况下再现了南梦宫的经典游戏《小精灵》。这项研究将辅助游戏开发人员加速新关卡、角色甚至游戏的开发。一想到这一点,我们就感应十分兴奋。」



不外,复刻游戏只是最先,NVIDIA的目的是扩展模子来捕捉更庞大的现实天下环境。NVIDIA多伦多研究实验室主任 Sanja Fidler 示意:「我们最终将训练出一个 AI,其只需透过旁观影片和考察目的在环境中所接纳的行动,就能模拟驾驶规则或物理定律。」 而 GameGAN 只是第一步。



Nvidia GameGAN Research:

https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2020/05/Nvidia_GameGAN_Research.pdf



  • 本文授权转载自cnBeta

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