Новости Software

ИИ научили воссоздавать движки игр посредством наблюдения за геймплеем

Исследователи Технологического института Джорджии научили искусственный интеллект не играть в игры, как это бывает обычно, а изучать принцип их работы. Они описали систему, способную воссоздать движок проекта вроде Super Mario Bros. посредством простого наблюдения за игрой. У искусственного интеллекта нет доступа к коду: он просто смотрит на пиксели и обучается. Результаты не идеальны, но всё же впечатляют.

Система имеет ряд ограничений. Она не способна узнать об игре всё с нуля. Изначально она имеет доступ к двум важным наборам данных: визуальному словарю спрайтов и базе основных концепций вроде расположения объектов и их скорости. Всё это ИИ использует, чтобы анализировать то, что он видит. Компьютер разбивает игровой процесс на кадры, помечает их и ищет правила, которые объясняют действия на экране.

«Для каждого кадра видео у нас есть анализатор, который собирает факты, — рассказал ведущий автор исследования Мэтью Гуздиал (Matthew Guzdial). — Например, в каком состоянии анимации находится Марио или с какой скоростью перемещаются объекты. Представьте случай, когда в одном кадре Марио находится над гумбой (злой гриб, один из противников главного героя — прим.), а в следующем кадре гумбы уже нет. Так появляется правило, из которого следует, что когда Марио находится прямо над гумбой и его скорость отрицательная, гумба исчезает».

Система записывает правила как серии логических умозаключений и объединяет их для получения примерного представления о движке. Эти правила могут извлекаться и конвертироваться в целый ряд языков программирования, используемых для создания самой игры.

Сейчас ИИ работает только с двухмерными платформерами, поскольку именно человек указывает, что может произойти в той или иной игре. В трёхмерной игре на это уходило бы гораздо больше времени. Кроме того, потребовались бы гораздо более продвинутые инструменты машинного зрения.

Исследователи думают, что позже технологию можно будет использовать в реальной жизни. «Я уверен, в будущем она сможет [анализировать] ограниченные сферы реальности», — сказал Гуздиал. 

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме
Прежде чем оставить комментарий, пожалуйста, ознакомьтесь с правилами комментирования. Оставляя комментарий, вы подтверждаете ваше согласие с данными правилами и осознаете возможную ответственность за их нарушение.
Все комментарии премодерируются.
Комментарии загружаются...
window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Бывшие инженеры SpaceX открыли стартап Parallel Systems для разработки электрических железнодорожных грузовиков 49 мин.
Илон Маск пообещал сделать все, чтобы не допустить восстания машин 54 мин.
IDC: китайские производители чипов на три-четыре поколения отстают от лидеров индустрии 2 ч.
ASML: к 2025 году дефицит чипов может смениться лёгким перепроизводством 2 ч.
Каждый из необходимых Intel для работы с техпроцессом 18A сканеров ASML будет стоить более $340 млн 3 ч.
Рост цен на память вывел Samsung на первое место по выручке среди поставщиков полупроводниковых компонентов 3 ч.
Представлен планшет Lenovo 10w на Arm и Windows 11, а также ноутбук Lenovo Yoga 13w 9 ч.
В России создали уникальные iPhone 13 Pro, на которые золотом нанесут QR-код владельца 9 ч.
Новая статья: Знакомство с Ampere Altra Q80-30: не умением, так числом? 10 ч.
Игровой планшет Lenovo Legion Y700 получит 8,8-дюймовый экран с высокими разрешением и частотой 11 ч.