《吃豆人》40周年献礼,NVIDIA用AI学习5万次“创造”出了PAC-MAN

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近日,NVIDIA联袂万代南梦宫公布,为庆贺经典电子游戏《吃豆人》(PAC-MAN)降生40周年,将运用人工智能(AI)对这款街机游戏进行革新。NVIDIA研究人员在5万个《吃豆人》(PAC-MAN)情节中练习出一个名为NVIDIA GameGAN的全新AI模型,并在没有游戏引擎支撑的情形下,打造了一个功能齐全的新游戏版本。无中生有缔造出一个游戏,NVIDIA是怎么做的?

(原文来自www.777n.com)


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说起《吃豆人》,相信老玩家们都不会生疏。作为游戏史上的经典之作,这款游戏最初显现在任天堂FC游戏机和街机上,陪伴着略有些“魔性”的音乐,玩家们操控吃豆人PAC-MAN在随机生成的迷宫中吃完屏幕上的所有豆子,并要在过程中躲开鬼魂的干扰。


据不完全统计,仅在1981年一年时间里,美国人就往游戏机里投了几十亿个25美分硬币,也就是花在这款游戏上的金额跨越10亿美金,总游玩时间达到75000小时。在之后的几十年中,这款热点游戏络续推陈出新,在电脑、游戏机和手机上推出了多个版本。



而现在,这款被加入世界游戏名作殿堂的经典游戏借助于NVIDIA AI手艺再度更生。NVIDIA的研究人员经由5万个回合的游戏练习,已经可以在无需根蒂游戏引擎的情形下生成完整版的《吃豆人》游戏。也就是说,该AI即使没有游戏引擎和数据的支撑,甚至在不认识游戏的根基划定前提下,也能够完美再现这款经典游戏。完成这一看起来弗成思议的义务的,恰是NVIDIA推出的用于进修游戏引擎的AI模型——GameGAN。


GameGAN,全球首款进修游戏引擎的AI模型

GameGAN是首个经由行使生成匹敌收集(GAN)模拟较量机游戏引擎的神经收集模型。基于GAN的模型由两个互相匹敌的神经收集,即生成器和判别器构成,可以生成足以以假乱真的真切图像。不少玩家或者已经经由NVIDIA GauGAN体验过GAN这款深度进修模型,它由NVIDIA Research斥地,能随意地将随意涂鸦酿成真切的佳构,令人赞叹不已。


GameGAN可以加快游戏斥地者的创作过程,因为它能够主动生成游戏新关卡。GameGAN还能够匡助AI研究人员更轻易地斥地出用于练习自立机械的模拟器系统,让AI在与实际世界中的物体交互之前,先进修情况划定。


▲NVIDIA GameGAN经由达到数万次的游戏过程进修,就可以在无须认识游戏引擎和设计数据的情形下,自立生成这款经典游戏的完整版。


GameGAN是首个行使生成式匹敌收集(GAN)模拟较量机游戏引擎的神经收集模型。GAN模型由两个互相匹敌的神经收集构成,一个生成器(generator)和一个分辨器(discriminator),其可以进修建立足以媲美原版内容的新内容。


▲NVIDIA研究人员兼该项目的首席作者Seung-Wook Kim透露:“这是首个使用GAN神经收集模拟游戏引擎的研究。我们想看看AI是否能够仅经由旁观游戏中智能代理的行为来进修融会游戏情况划定。事实证实它做到了。”


当智能代理试玩GAN生成的游戏时,GameGAN会对代理的行为做出响应,从而实时生成新的游戏情况框架。在使用游戏分歧品级或版本的游戏脚本进行练习后,GameGAN甚至能够生成从未有过的游戏关卡。


游戏斥地人员能够行使此功能主动生成新的游戏品级关卡,AI研究人员则能够使用此功能更轻松地斥地用于练习自立机械的模拟器系统。


GameGAN,重现经典PAC-MAN

▲经由络续的进修,GameGAN就能完全懂得《吃豆人》的游戏划定,并生成一款几乎和原版一模一般游戏体验的“新”游戏。



无论是哪一款游戏,GAN都能够经由从曩昔的游戏中提取屏幕录像和智能代理的按键轨迹来进修其划定。游戏斥地人员能够将原关卡中的游戏脚本作为练习数据,使用该对象为当前的游戏设计新的品级关卡。


行使万代南梦宫研究有限公司(BANDAI NAMCO)所供应的数据,NVIDIA研究人员及《吃豆人》GameGAN项目的首席作者Kim和他在多伦多NVIDIA AI 研究院的同事们一路在NVIDIA DGX系统上使用《吃豆人》游戏对该神经收集进行了总计数万帧的练习,同时到场了AI代理在游玩这款游戏时的键盘轨迹。


NVIDIA透露,经由练习后的GameGAN模型可以生成静态情况元素,例如统一的迷宫外形、豆子和强化道具,以及作为仇敌的鬼魂和吃豆人自己等移动元素。该模型可以进修简洁和复杂的要害性游戏划定。例如,和原版游戏一般,吃豆人无法穿过迷宫墙。他需要一边四处移动,一边吃豆。当他吃到强化道具后,鬼魂会酿成蓝色并四处逃窜。当吃豆人从一侧脱离迷宫时,他会被传送到迷宫的另一侧。一旦吃豆人碰着鬼魂,屏幕就会闪烁并竣事游戏。

▲用GameGAN AI生成的吃豆人游戏拥有和原版几乎一般的游戏划定与体验


因为该模型能够区分配景与运动的脚色,是以其能够将游戏中的迷宫替代成绿篱墙式的迷宫,还能够将吃豆人换成你最喜欢的脸色符号。同时,斥地人员也能够使用这项功能测验新的脚色创意或游戏主题,从而开创出更多、无限的游戏或者性。


万代南梦宫公司的Koichiro Tsutsumi透露,“在看到这个究竟时,我们都感应震惊,人人都无法相信能够在没有游戏引擎的情形下再现了南梦宫的经典游戏《吃豆人》。这项研究将匡助游戏斥地人员加速新关卡、脚色甚至游戏的斥地。一想到这一点,我们就感应十分兴奋。”


▲GameGAN版本依靠神经收集而非传统的游戏引擎来生成《吃豆人》情况。AI持续追踪这个虚拟世界,记录已生成的内容以包管帧与帧之间的视觉一致性。


GameGAN,不止于游戏

其实,自立动作的AI机械人平日也需要在模拟器中接管练习,模拟器中的AI能够在与实际世界中的方针进行交互之前,进修情况划定。对于斥地人员而言,建立模拟器是一个相当耗时的过程。斥地人员必需编写有关若何与方针互动,以及及光在情况中若何示意等划定。

▲模拟器的AI行为进修是一个非常复杂的过程


模拟器被普遍用于斥地各类自立机械,例如进修若何抓握和移动物体的仓库机械人、或是需要在人行道上运输食物或药品的物流机械人等。而GameGAN的显现,为其带来了一种或者性——在将来的某一天,神经收集练习将能庖代此类义务中编写模拟器的工作。

好比你在汽车上安装一个摄像头。该摄像头能够记录道路情况或驾驶员的行为,例如迁移偏向盘或踩下油门等。这些数据可被用于练习一个深度进修模型,其可以展望在实际世界中,人类驾驶员(或主动驾驶汽车)在做出猛踩刹车等动作时会发生什么后果。


正如NVIDIA多伦多研究实验室主任Sanja Fidler所说,“我们最终将练习出一个AI,其只需经由旁观视频和视察方针在情况中所接纳的动作,就能模拟驾驶划定或物理定律。GameGAN是朝这一方针所迈出的第一步。”


所以,我们也完全相信,GameGAN的感化毫不仅仅是练习出一个完整的《吃豆人》游戏,也毫不会仅仅面向游戏应用,它的将来,或许将是星辰大海,拭目以待!而作为游戏玩家,我们当然也进展GameGAN能获得普遍的应用并进一步深入拓展,让游戏的世界更有趣、更好玩、更有挑战性。


最后,据NVIDIA最新发布的新闻显露,,NVIDIA将于本年晚些时候在AI Playground上发布这款由AI再现的《吃豆人》。届时,所有玩家都能够在DEMO中亲自体验这一研究演示究竟。


注释:本文翻译参考资料起原NVIDIA官方资料


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