ИИ научился воссоздавать игры, наблюдая за игровым процессом

ИИ

Обычно видеоигры и ИИ используются вместе для обучения последнего навыкам прохождения конкретной игры. Именно таким образом компьютеры научились обыгрывать всех в настольной игре Go и различных играх Atari. Однако группа исследователей из Технологического института Джорджии пытается объяснить ИИ, как на самом деле работают игры.

В своей статье «Game Engine Learning from Video» учёные описали ИИ, который способен воссоздать игровой движок игры «Super Mario Bros.» лишь посредством наблюдения за процессом игры. Система не имеет никакого доступа к коду игры, она лишь наблюдает за пикселями на мониторе и учится. Воссозданная версия игры, конечно, немного глючит, но выглядит удовлетворительно.

Слева оригинальный игровой процесс Mega Man под управлением человека; справа — воссозданный ИИ.

Как это работает?

ИИ не изучает абсолютно всю информацию об игре. Во-первых, он имеет визуальный словарь, который хранит все графические объекты игры, встречающиеся во время обучения. Во-вторых, он знает о базовых характеристиках этих объектов, таких как положение и скорость в пространстве. Благодаря этим инструментам ИИ разбивает игровой процесс на кадры, маркирует, что видит, и ищет правила, объясняющие эти действия. Мэтью Гуздиал, автор статьи, поясняет:

Для каждого кадра у нас есть парсер, который проходит и собирает факты о нём: в каком анимационном состоянии находится Марио или на каких скоростях движутся объекты. Представьте себе, Марио находится выше Гумбы (коричневый гриб — прим. автора) в одном кадре, а затем в следующем кадре Гумба исчезает. Из этого ИИ делает вывод, когда Марио находится выше Гумбы и его скорость отрицательна, Гумба исчезнет.

Со временем система создаёт правила, работающие в игре, записывает их как ряд логических условных утверждений и объединяет их, всё точнее приближаясь к логике игрового движка. Все эти правила затем экспортируются в языки программирования, которые и используются для воссоздания самой игры.

ИИ сможет изучить мир как человек

В настоящее время система ограничена работой на 2D-платформах. Определение подобной информации в 3D-играх требует гораздо больше времени, а также более совершенных средств машинного зрения. Однако в будущем учёные надеются использовать свои разработки в реальной жизни. Это помогло бы искусственному интеллекту постигать мир в том же ключе, что и человеку.

Источник: The Verge