Написать пост

Нейросеть научилась создавать новые уровни для Super Mario и Doom

Аватар Ольга Дергач

Для создания карт уровней Doom и Super Mario исследователи использовали генеративные состязательные сети. Генератор создавал случайные уровни на основе имеющихся данных, а дискриминатор отыскивал в них баги, которые можно было бы использовать для быстрого прохождения.

В конце апреля 2018 года ученые из Миланского политехнического университета выпустили статью, в которой описали эксперимент по созданию карт для новых уровней игры Doom. Аналогичное исследование было опубликовано в марте для Super Mario. Ученые считают эти опыты первым шагом на пути к интеллектуальным инструментам, помогающим разработчикам создавать более качественные уровни игр с меньшими усилиями, а дизайнерам — сосредоточиться на творческих аспектах, используя результаты работы ИИ в качестве отправной точки.

Принцип создания уровней

При проведении экспериментов исследователи использовали генеративные состязательные сети (GAN). Они состоят из двух любых сетей: обычно из нейронной сети прямого распространения (FF) и cверточной нейронной сети (CNN), одна из которых генерирует контент, а другая — оценивает. Применительно к Doom и Super Mario генератор создавал случайные уровни на основе имеющихся данных, а дискриминатор отыскивал в них баги, которые можно было бы использовать для быстрого прохождения.

Превью видео K32FZ-tjQP4

Doom уже не первый раз становится объектом для экспериментов ученых. Напомним, в 2016 году исследователи из университета Карнеги-Меллон создали нейросеть, способную самостоятельно убивать врагов, а в 2018 году разработчики научили ИИ конструировать «во сне» игровой мир по мотивам шутера.

Следите за новыми постами
Следите за новыми постами по любимым темам
2К открытий2К показов