ИИ от NVIDIA создал игру Pac-Man с нуля за 4 дня, наблюдая, как играет другой ИИ

ИИ от NVIDIA создал игру Pac-Man с нуля за 4 дня, наблюдая, как играет другой ИИ

Когда Pac-Man появился 22 мая 1980 года, он установил рекорд по времени, затраченному на разработку, потребовав колоссальных 17 месяцев для разработки, кодирования и завершения. Теперь, 40 лет спустя, NVIDIA потребовалось всего четыре дня, чтобы обучить свой новый игровой ИИ, полностью воссоздать Pac-Man, основываясь только на наблюдении за игрой другого ИИ. Об этом сообщают в блоге компании.

Получивший название GameGAN, он представляет собой генеративную состязательную сеть, аналогичную тем, которые используются для создания (и обнаружения) фотореалистичных изображений людей, которых в реальности не существует. В общем случае GANs работают путем сопряжения двух нейронных сетей, генератора и дискриминатора. Генератор обучается на большом образце набора данных, а затем получает инструкции по созданию изображения на основе того, что он видел. Затем дискриминатор сравнивает сгенерированное изображение с образцом набора данных, чтобы определить, насколько они похожи друг на друга. Переключаясь между этими сетями, искусственный интеллект будет постепенно создавать все более и более реалистичные изображения.

В случае с GameGAN, генеративная сеть была обучена на использовании 50 000 игровых сессий, а затем ей велено воссоздать ее в целом — от статических стен и гранул до призраков, самого Pac-Man и правил, регулирующих их взаимодействие. Весь процесс проходил на четверке GP100s. GameGAN, однако, не был обеспечен каким-либо базовым кодом или доступом к движку игры. Вместо этого ИИ следил за игрой другого ИИ и воссоздавал сам движок и все составляющие игры.

«В последние годы было создано много ИИ, которые могут играть в игры. Но это первый созданный GAN, который может фактически воспроизвести саму игру».

Рев Лебаредиан, вице-президент NVIDIA по технологиям моделирования

Это такой же процесс создания, как и методы процедурной генерации, которые существуют с конца 70-х годов, но гораздо более эффективный метод. Этот метод мог бы также улучшить время разработки реальных автономных машин. Поскольку роботы, работающие на складах и сборочных линиях, могут представлять угрозу для безопасности своих коллег-людей, эти машины обычно сначала обучаются виртуально, так что если они совершают ошибку, то никакого реального вреда не причиняется. Проблема заключается в том, что разработка этих цифровых сценариев обучения является трудоемкой и трудоемкой задачей. Сейчас же можно просто обучить модель глубокого обучения, способную предсказывать последствия своих действий, и использовать ее вместо этого.

В конечном итоге может появиться искусственный интеллект, который может научиться имитировать правила вождения, законы физики, просто просматривая видео и наблюдая за действиями агентов в окружающей среде. GameGAN — первый шаг к этому.

GameGAN Pac-Man от NVIDIA — это полностью функциональная игра, в которую смогут играть как люди, так и ИИ, когда компания выпустит ее онлайн позже этим летом.

Читать еще:

В Гонконге создали бионический глаз с чувствительностью лучше, чем у человека.

Треть медиков, работающих с больными COVID-19, рассказали о манипуляциях со статистикой.

ИИ впервые смог обмануть капчу Microsoft.

Загрузка…

Источник

Добавить комментарий