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《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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发表于 2020-5-23 20:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
克日,NVIDIA携手万代南梦宫公布,为庆贺经典电子游戏《吃豆人》(PAC-MAN)诞生40周年,将运用人工智能(AI)对这款街机游戏举行改造。NVIDIA研究职员在5万个《吃豆人》(PAC-MAN)情节中训练出一个名为NVIDIA GameGAN的全新AI模子,并在没有游戏引擎支持的情况下,打造了一个功能齐备的新游戏版本。无中生有创造出一个游戏,NVIDIA是怎么做的?



我的关键词 《吃豆人》40周年献礼,NVIDIA用AI学习5万次“创造”出了PAC-MAN  新闻资讯



提及《吃豆人》,信赖老玩家们都不会陌生。作为游戏史上的经典之作,这款游戏最初出如今任天国FC游戏机和街机上,陪同着略有些“魔性”的音乐,玩家们操控吃豆人PAC-MAN在随机天生的迷宫中吃完屏幕上的全部豆子,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高出10亿美金,总嬉戏时间到达75000小时。在之后的几十年中,这款热门游戏不绝推陈出新,在电脑、游戏机和手机上推出了多个版本。


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而如今,这款被列入天卑鄙戏名作殿堂的经典游戏借助于NVIDIA AI技能再度重生。NVIDIA的研究职员颠末5万个回合的游戏训练,已经可以或许在无需根本游戏引擎的情况下天生完备版的《吃豆人》游戏。也就是说,该AI纵然没有游戏引擎和数据的支持,乃至在不相识游戏的根本规则条件下,也可以美满再现这款经典游戏。完成这一看起来不可思议的使命的,正是NVIDIA推出的用于学习游戏引擎的AI模子——GameGAN。


GameGAN,举世首款学习游戏引擎的AI模子
GameGAN是首个通过利用天生对抗网络(GAN)模拟盘算机游戏引擎的神经网络模子。基于GAN的模子由两个相互对抗的神经网络,即天生器和鉴别器构成,可以或许天生足以以假乱真的传神图像。不少玩家大概已经通过NVIDIA GauGAN体验过GAN这款深度学习模子,它由NVIDIA Research开辟,能容易地将随意涂鸦变成传神的佳构,令人惊叹不已。


GameGAN可以或许加快游戏开辟者的创作过程,由于它可以主动天生游戏新关卡。GameGAN还可以资助AI研究职员更容易地开辟出用于训练自主呆板的模拟器体系,让AI在与实际天下中的物体交互之前,先学习情况规则。


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▲NVIDIA GameGAN通过到达数万次的游戏过程学习,就可以或许在无须相识游戏引擎和计划数据的情况下,自主天生这款经典游戏的完备版。


GameGAN是首个利用天生式对抗网络(GAN)模拟盘算机游戏引擎的神经网络模子。GAN模子由两个相互对抗的神经网络构成,一个天生器(generator)和一个辨别器(discriminator),其可以或许学习创建足以媲美原版内容的新内容。


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▲NVIDIA研究职员兼该项目的首席作者Seung-Wook Kim表现:“这是首个利用GAN神经网络模拟游戏引擎的研究。我们想看看AI是否可以仅通过观看游戏中智能署理的运动来学习意会游戏情况规则。究竟证实它做到了。”


当智能署理试玩GAN天生的游戏时,GameGAN会对署理的运动做出相应,从而及时天生新的游戏情况框架。在利用游戏差别品级或版本的游戏脚本举行训练后,GameGAN乃至可以天生从未有过的游戏关卡。


游戏开辟职员可以利用此功能主动天生新的游戏品级关卡,AI研究职员则可以利用此功能更轻松地开辟用于训练自主呆板的模拟器体系。


GameGAN,重现经典PAC-MAN
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▲通过不绝的学习,GameGAN就能完全明白《吃豆人》的游戏规则,并天生一款险些和原版如出一辙游戏体验的“新”游戏。





无论是哪一款游戏,GAN都可以通过从已往的游戏中提取屏幕录像和智能署理的按键轨迹来学习其规则。游戏开辟职员可以将原关卡中的游戏脚本作为训练数据,利用该工具为当前的游戏计划新的品级关卡。


利用万代南梦宫研究有限公司(BANDAI NAMCO)所提供的数据,NVIDIA研究职员及《吃豆人》GameGAN项目的首席作者Kim和他在多伦多NVIDIA AI 研究院的同事们一起在NVIDIA DGX体系上利用《吃豆人》游戏对该神经网络举行了总计数万帧的训练,同时到场了AI署理在嬉戏这款游戏时的键盘轨迹。


NVIDIA表现,颠末训练后的GameGAN模子可以或许天生静态情况元素,比方同一的迷宫外形、豆子和强化道具,以及作为仇人的幽灵和吃豆人自己等移动元素。该模子可以或许学习简单和复杂的关键性游戏规则。比方,和原版游戏一样,吃豆人无法穿过迷宫墙。他必要一边随处移动,一边吃豆。当他吃到强化道具后,鬼魂会变成蓝色并随处逃窜。当吃豆人从一侧脱离迷宫时,他会被传送到迷宫的另一侧。一旦吃豆人遇到鬼魂,屏幕就会闪烁并竣事游戏。
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▲用GameGAN AI天生的吃豆人游戏拥有和原版险些一样的游戏规则与体验


由于该模子可以区分配景与运动的脚色,因此其可以将游戏中的迷宫更换成绿篱墙式的迷宫,还可以将吃豆人换成你最喜好的心情符号。同时,开辟职员也可以利用这项功能实验新的脚色创意或游戏主题,从而开创出更多、无穷的游戏大概性。


万代南梦宫公司的Koichiro Tsutsumi表现,“在看到这个结果时,我们都感到震动,各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《吃豆人》。这项研究将资助游戏开辟职员加快新关卡、脚色乃至游戏的开辟。一想到这一点,我们就感到非常高兴。”


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▲GameGAN版本依靠神经网络而非传统的游戏引擎来天生《吃豆人》情况。AI一连追踪这个假造天下,记载已天生的内容以包管帧与帧之间的视觉划一性。


GameGAN,不止于游戏
实在,自主办法的AI呆板人通常也必要在模拟器中担当训练,模拟器中的AI可以在与实际天下中的目的举行交互之前,学习情况规则。对于开辟职员而言,创建模拟器是一个相称耗时的过程。开辟职员必须编写有关怎样与目的互动,以及及光在情况中怎样体现等规则。
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▲模拟器的AI运动学习是一个非常复杂的过程


模拟器被广泛用于开辟各种自主呆板,比方学习怎样抓握和移动物体的堆栈呆板人、或是必要在人行道上运输食品或药品的物流呆板人等。而GameGAN的出现,为其带来了一种大概性——在将来的某一天,神经网络训练将能代替此类使掷中编写模拟器的工作。
好比你在汽车上安装一个摄像头。该摄像头可以记载蹊径情况或驾驶员的运动,比方转动方向盘或踩下油门等。这些数据可被用于训练一个深度学习模子,其可以或许推测在实际天下中,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结果。


正如NVIDIA多伦多研究实验室主任Sanja Fidler所说,“我昧攴斧将训练出一个AI,其只需通过观看视频和观察目的在情况中所采取的办法,就能模拟驾驶规则或物理定律。GameGAN是朝这一目的所迈出的第一步。”


以是,我们也完全信赖,GameGAN的作用绝不但仅是训练出一个完备的《吃豆人》游戏,也绝不会仅仅面向游戏应用,它的将来,大概将是星辰大海,拭目以待!而作为游戏玩家,我们固然也渴望GameGAN能得到广泛的应用并进一步深入拓展,让游戏的天下更风趣、更好玩、更有挑衅性。


末了,据NVIDIA最新公布的消息表现,NVIDIA将于本年晚些时间在AI Playground上发布这款由AI再现的《吃豆人》。届时,全部玩家都可以在DEMO中切身段验这一研究演示结果。


表明:本文翻译参考资料泉源NVIDIA官方资料

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