Новости Doom запустили в нейромережі - велике досягнення в області ІІ та розробки відеоігор

[Новостник]

Група дослідників з Google зробила прорив у нейромережевих технологіях: ШІ зміг успішно та якісно імітувати Doom – тобто фактично відтворити гру без традиційного ігрового рушія.

Основні моменти:

• Технологію назвали GameNGen - тобто game engine, "ігровий рушій".

• Вона зуміла відтворити Doom на швидкості 20 кадрів за секунду на одному TPU - тензорному процесорі Google.

• Базовий принцип навчання схожий на інші нейромоделі: щоб GameNGine навчилася відтворювати Doom , їй спершу «годують» записи реального геймплею.

• За словами дослідників, якість генерації GameNGen настільки хороша, що група людей, яким запропонували оцінити результат, ледве спромоглася відрізнити реальний геймплей від ШІ-геймплею (але лише в коротких кліпах — у довгих, схоже, все-таки з'являються артефакти).

Грабельну версію Doom у нейромережах намагалися імітувати і раніше, але тільки з GameNGen імітація вкрай близько підібралася до оригіналу.

Як пишуть дослідники, симуляція в GameNGen не є абсолютно точною, проте нейромережа показала, що справляється зі складними відеоігровими завданнями: коректно відображає броню і здоров'я, дозволяє атакувати ворогів, пошкоджувати об'єкти і відчиняти двері, а також пам'ятає стан гри протягом тривалого часу.

Втім, значні обмеження все ж таки існують. Наприклад, у GameNGen обмежена пам'ять: вона має доступ до трьох секунд історії і змушена компенсувати це іншими методами — скажімо, «підглядати» кількість здоров'я на своєму екрані. Крім того, складніші ігри GameNGen поки не під силу.

На думку дослідників, GameNGen (або інші схожі моделі) допоможуть знизити складність розробки, тому що необхідні зміни можна буде описувати простими словами або зображеннями, не вдаючись до заплутаного інструментарію. Або, скажімо, нейромережа зможе швидко створювати грабельну версію рівня на основі лише кількох кадрів.

Приклад того, як починала галюцинувати одна із попередніх версій GameNGen. Коли в нейромережу вбудували аугментацію шуму, деградація якості значно зменшилася.

Автори GameNGen роблять у своїй статті наступний висновок:

"GameNGen відповідає на одне з найважливіших питань на шляху до нової парадигми ігрових рушіїв, де ігри генеруються автоматично, в тому ж ключі, як останніми роками нейромоделі генерують зображення та відео. Ключові питання залишаються: наприклад, як тренувати такі нейронні ігрові рушіїі як загалом ефективно створювати ігри, зокрема як краще обробляти введення даних від людини. Тим не менш, ми неймовірно схвильовані можливостями цієї нової парадигми."

 

Изменено 30 августа пользователем Трейдер (смотреть историю редактирования)