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亚博网页登录_再度重生!NVIDIA研究人员使用AI再现初代《吃豆人》

编辑:亚博网页登录 来源:亚博网页登录 创发布时间:2021-02-11阅读86032次
  

首页:《不吃豆人》在40年前首次出现在日本娱乐室。被列为当今世界游戏名著殿堂的这款经典游戏,以AI技术再次诞生。经过5万个淘汰赛游戏训练,NVIDIA研究院创立的强大的新AI模式NVIDIA Gamegan需要基本游戏引擎的情况下,需要分解正式版本的《不吃豆人》游戏。

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也就是说,这个AI即使不了解游戏的基本规则,也可以再现这个经典游戏。GameGAN是第一个使用生成处理网络来模仿电脑游戏引擎的神经网络模型。

GAN模型由两个互相打交道的神经网络、一个生成器和一个认证机组成,需要通过自学创造出与原始内容相当的新内容。NVIDIA研究人员兼任该项目的首席作者Seung-Wook Kim回答说:“这是对GAN神经网络模拟游戏引擎的首次研究。”我们想知道AI能否在游戏中看到智能代理人的不道德,自己意识到游戏环境规则。

事实证明它做到了。“在玩智能代理试用GAN分解游戏时,GameGAN不呼吁代理的不道德性,而是动态分解新的游戏环境框架。游戏等级或版本不同的游戏剧本开始训练后,GameGAN可能会分解前所未有的游戏水平。游戏开发人员可以使用此功能自动分解新的游戏水平,AI研究人员可以使用此功能更好地开发用作训练自律器的模拟器系统。

游戏发行企业万代南梦宫娱乐下属研究开发公司万代南梦宫研究有限公司获得了用作此次训练佳健的《不吃豆人》数据。该公司的Koichiro Tsutsumi回答说:“看到这个结果时,我们感到愤慨,谁也不能相信没有游戏引擎就能再现南梦宫的经典游戏《不吃豆人》。”这项研究将帮助游戏开发者延缓新的关卡、角色甚至游戏的研发。

一想到这一点,我们就非常兴奋。”NVIDIA(世卫组织)将于今年晚些时候向AI Playground公布AI再现的《不吃豆人》。预计任何人都可以亲自体验这个研究展示。AI再现经典作品《不吃豆人》是游戏史上的经典,预告了过去娱乐室常见的经典游戏背景音乐,《不吃豆人》的爱好者控制着不吃豆的人,在这个经典迷宫里不吃豆,驱鬼。

仅1981年,美国人就在游戏机上玩数十亿枚25美分硬币、游戏《不吃豆人》等硬币游戏,共玩了75000个小时以上。之后的几十年里,这款热门游戏大有新意,在电脑、游戏机和手机上发行了多个版本。

GameGAN版本依赖神经网络而不是传统游戏引擎来分解《不吃豆人》环境。AI持续跟踪这个虚拟世界,记录分解的内容,确保帧和帧之间的视觉一致性。无论是哪种游戏,肝脏都可以从过去的游戏中提取屏幕视频和智能代理的关键轨迹,自学规则。

游戏开发人员可以将原始水平的游戏脚本用作教育数据,为当前游戏设计新水平。利用万代南蒙宫研究有限公司获得的数据,与金和多伦多NVIDIA AI研究院的同事一起,在NVIDIA DGX系统上为《不吃豆人》游戏对该神经网络进行了数万帧的训练,在玩该游戏时重新加入了AI代理的键盘轨迹。训练有素的GameGAN模型需要分解静态环境元素,如均匀的迷宫形状、大豆、强化道具、作为敌人的幽灵、不吃豆的人等。这个模型需要自学一个非常简单的核心游戏规则。

例如,就像原版游戏一样,不吃豆子就不能通过迷宫墙。他一面要四处活动,一面不要吃豆子。如果他不吃强化道具,鬼魂就不会变成蓝色,四处逃跑。

不吃豆子,从一边离开迷宫的时候,他不会被送到迷宫的另一边。一旦不吃豆,人遇到鬼,画面就不会发光,游戏结束。 这个模型可以区分背景和活动角色,所以可以把游戏迷宫变成绿色栅栏风格的迷宫,或者变成喜欢不吃豆的人的表情包。开发人员可以使用此功能尝试新的角色创新或游戏主题。

限于游戏自主机器人一般需要拒绝在模拟器中训练,模拟器的AI可以在与现实世界的目标互动之前自学环境规则。对开发者来说,制作模拟器是一个耗时的过程。开发人员需要编写规则,包括如何与对象对话,以及光线在环境中的显示方式。模拟器被广泛用于开发各种自主机器,包括自学手和移动物体的仓库机器人、需要在报道中运输食物或药品的物流机器人。

GameGAN经常出现,——有可能在未来的某一天,神经网络训练取代在这种任务中使用模拟器的工作。(威廉莎士比亚,斯图尔特,) (举例来说,在汽车上安装摄像头。

该相机可以记录道路环境或驾驶员的不道德性(例如方向盘转动或油门拆下等)。该数据可用于训练深入的自主学习模型,在现实世界中预测人类驾驶员(或自动驾驶汽车)进行牙齿制动等时可能再次发生的结果。NVIDIA多伦多研究所主任Sanja Fidler表示:“最后,我们将观看视频,密切观察目标在环境中采取的行动,来亚博首页训练能够模仿驾驶员规则或物理规律的AI。

”(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视剧),)GameGAN是朝着这个目标迈出的第一步。单击NVIDIA研究院在全球享有200多名科学家,主要集中在AI、计算机视觉、自动驾驶汽车、机器人技术、图形等领域。GameGAN是Fidler,Kim,NVIDIA研究员Jonah Philion,多伦多大学学生Yuyu Zhou,麻省理工学院(MIT)教授Antonio Tort该论文将在6月举行的著名国际计算机视觉及模式识别会议上公开。

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