AI也会做游戏?NVIDIA用GameGAN成功复刻《吃豆人》

近期NVIDIA利用AI模型NVIDIA GameGAN,在没有基础游戏引擎的情况下生成完整版的《吃豆人》游戏。

人工智能是目前的热点所在,同时也是未来的发展趋势之一,可以应用于图像识别、声音识别、语音合成、无人驾驶、机器人技术等众多领域。随着发展,AI也正在变得越来越强,早在2016年的时候,AI机器人阿尔法围棋就已经能以4比1的总比分战胜围棋世界冠军、职业九段棋手李世石,而经过了几年发展之后,AI技术又有了怎样的进步呢?

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目前NVIDIA给出了答案,近期他们利用AI模型NVIDIA GameGAN,在没有基础游戏引擎的情况下生成了完整版的《吃豆人》游戏。也就是说,AI通过学习玩家的行为就能“制作”出这款游戏。

《吃豆人》是非常经典的一款游戏,四十年前就已经诞生,相信大家或多或少都有所了解,游戏规则就是控制主角吃豆人吃掉藏在迷宫内所有的豆子,并且不能被鬼魂抓到。为了在没有引擎的情况下生成这款游戏,NVIDIA使用了首个利用生成式对抗网络(GAN)模仿计算机游戏引擎的神经网络模型,也就是刚才所说的GameGAN。

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据介绍,该模型由两个相互对抗的神经网络组成,一个生成器(generator)和一个鉴别器(discriminator)。当玩家试玩GAN生成的游戏时,GameGAN会对游戏玩家的行为做出响应,从而实时生成新的游戏环境框架。

因此,如果要想生成《吃豆人》这款游戏,就需要利用现有的“模板”作为参考。所以为了完成此次实验,验证GameGAN的实力,游戏发行商万代南梦宫娱乐(BANDAI NAMCO Entertainment)也加入了其中,旗下研发公司万代南梦宫研究有限公司(BANDAI NAMCO Research Inc.)提供了此次用于训练GameGAN所用的《吃豆人》数据。

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利用万代南梦宫研究有限公司所提供的数据,NVIDIA 研究人员在NVIDIA DGX系统上使用《吃豆人》游戏对该神经网络进行了总计数万帧、5万个回合的训练,同时加入了AI玩家在游玩这款游戏时的键盘轨迹。

最终,经过训练后的GameGAN模型成功生成了静态环境元素,例如统一的迷宫形状、豆子和强化道具,以及作为敌人的幽灵和吃豆人本身等移动元素,并且游戏规则也和原版内容一模一样。而且,颇具亮点的是,在使用游戏不同等级或版本的游戏剧本进行训练后,GameGAN甚至可以生成从未有过的游戏关卡。

通过上述实验,NVIDIA成功证明了GameGAN确实能够学习简单和复杂的关键性游戏规则,会对游戏玩家的行为做出响应,从而实时生成新的游戏环境框架。

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或许在未来GameGAN就可以运用于各类游戏,用于关卡的实时生成。众所周知,目前很多采用开放世界的游戏,都已经引入了随机地图的特性,但是如果长时间游戏,还是会有不少的破绽或是过多的重复性。而GameGAN也许就能解决这一问题,为玩家带来更好的游戏体验,甚至是生成更加完美的随机关卡,制造出庞大的虚拟世界。

另一方面,根据NVIDIA的介绍,AI的强大之处不止于此,更是带来了一种可能性。他们希望最终训练出只需通过观看视频和观察目标在环境中所采取的行动,就能模仿驾驶规则或物理定律技术,而GameGAN是朝这一目标所迈出的第一步。

未来这类AI技术或许可以用于各个场景,例如:让工厂中的机器人自行学习工作规则实现更高的工作效率;让智能汽车主动学习驾驶员的行为实现更加完善的无人驾驶。

值得一提的是,虽然这一技术应用于日常生活可能还要一段时间,但GameGAN的成果大家在今年就能体验到,NVIDIA将于今年晚些时候在AI Playground上发布这款由AI再现的《吃豆人》,届时所有人都可以亲身体验此次研究的成果。

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或许在很多玩家眼里,NVIDIA是一家GPU设计公司,但实际上NVIDIA早已涉足人工智能计算等领域,旗下研究院在全球拥有200多名科学家,涉及 AI、计算机视觉、自动驾驶汽车、机器人技术和图形等领域。在未来,我们非常期待NVIDIA能够带来更多的突破性科研成果,改变大家的日常生活。

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