AI通过观看正在播放的游戏从零开始创建了《吃豆人》

Nvidia以其图形卡而闻名，但该公司还对人工智能（AI）进行了大量投资，而他们的最新项目之一是一个AI系统，仅通过观看正在玩的游戏即可重新创建《吃豆人》游戏。

该软件未使用任何编码或任何预渲染的图像。AI系统可处理正在播放的游戏的视觉数据以及随附的控制器输入。由此，它逐帧重新创建了游戏。最终产品是可播放的，Nvidia计划在将来在线发布它。

AI版本不是完美的。图像有些模糊，并且AI可能无法“捕获游戏鬼魂的确切行为，每个鬼魂都具有规定其动作的特定个性进行编程”。但是，游戏的基本动力在那里-吃掉颗粒，避免鬼魂并尽量不死。

英伟达（Nvidia）模拟技术副总裁Rev Lebaredian在简报中对记者说：“它仅通过观看就可以了解所有这些东西。”

Lebaredian补充说：“ ［这类似于人类程序员如何在YouTube上观看《吃豆人》的许多情节，并推断出游戏规则并重新构建它们。”

Lebaredian说：“这项工作是与Pac-Man的创造者Bandai Namco共同完成的，Bandai Namco昨天（5月22日）庆祝了街机经典40周年。”

英伟达（Nvidia）认为，这样的工作表明人工智能可以在未来的游戏设计中使用-开发人员可以将他们的工作放到AI中并使用它来创建变体或设计新关卡。

Nvidia多伦多研究实验室主任Sanja Fidler对记者说：“您可以使用它来将不同的游戏融合在一起，通过（将它们融合在一起）将不同的游戏融合在一起，从而赋予游戏开发人员更多的力量。”

可以仅通过观察动作来学习虚拟世界规则的AI也是机器人编程的标志。

Lebaredian说：“最终，我们希望它学习现实世界的规则。”AI可能会“例如观看机器人手推车在仓库中导航的视频，并使用该信息设计自己的导航软件”。

重新创建新的Pac-Man的程序称为GameGAN。GAN代表生成对抗网络，并且是“机器学习中使用的通用架构”。

GAN的基本原理是它分为两个部分-首先，“一半的GAN尝试复制输入数据，而后半部分将其与原始数据进行比较”。然后，如果它们不匹配，则“生成的数据将被拒绝，生成器将对其工作进行调整并重新提交”。

AI以前曾被用来生成虚拟世界（例如在视频游戏中），但Nvidia的研究“引入了几个新方面，包括“内存模块”，该模块使系统能够存储游戏世界的内部地图”。这样可以提高游戏世界的一致性，“这是“重新制作吃豆人迷宫时的一个关键特性”，并且”还允许将游戏世界中的静态元素（例如迷宫）与动态元素（例如迷宫）分开。鬼魂），这符合公司使用AI产生新关卡的目标”。

Google的AI研究人员大卫·哈（David Ha）从事类似的工作，他对The Verge表示，这项研究“非常有趣”。Ha说，团队已经尝试使用GAN重新创建游戏世界，“但据我所知，［这］是第一个展示出良好成绩的人”。

“总的来说，这是一篇非常令人兴奋的论文，我期待使用这种方法获得更多的发展，” Ha说。

该过程中的某些元素肯定需要更多工作，并表现出“学习新任务时人工智能的特殊脆弱性”。菲德勒告诉记者，要重新制作《吃豆人》，GameGAN必须接受大约50，000集的训练。从人类那里获取游戏数据是不可行的，因此GameGAN背后的团队使用了AI代理来生成数据。不幸的是，“人工智能特工非常擅长游戏，几乎没有死亡”。

菲德勒说：“这使得AI很难重新创建游戏来学习死亡的概念。”

取而代之的是，在AI生成的吃豆人的早期版本中，“ GameGAN调整了游戏，使鬼魂实际上从未到达过标题角色，而是像小鸭子跟随父母一样直接落后于标题角色”。

菲德勒说：“这是我们培训方式的有趣效果。”