Системы искусственного интеллекта (ИИ) растут с каждым днем, их приложения основаны на глубоком обучении. Это привело к инновационным подходам в области понимания функций мозга и даже терапии аутизма. Прилагаются большие усилия для выпуска литературы, которая могла бы решить некоторые проблемы широкой общественности и недостаток информации о том, что может сделать ИИ.
Группа исследователей из штата Джорджия разработала систему искусственного интеллекта, которая может воссоздать классические 2D-видеоигры, изучая, как в них играют. Исследователи выполнили свой проект совместно с Super Mario Bros. и Mega Man. Для достижения результатов команда использовала метод клонирования движка, который включал всего лишь один шаг и машину для изучения и запоминания пикселей в экран. Вы также получаете много информации о наборе понятий, которые объясняют связь между определенными аспектами игры и группой изображений, собранных из игры, которая включает героев и злодеев.
Система искусственного интеллекта смогла собрать информацию за две минуты, и хотя новая версия, разработанная искусственным интеллектом, не была идеальной парой, она была впечатляющей копией. Мэтью Гуздиал, главный исследователь и доктор философии Студент по информатике сказал в интервью: «Для каждого кадра в видео у нас есть анализатор, который просматривает и собирает факты. В каком состоянии анимации находится Марио, например, или с какой скоростью все движется. Итак, представьте себе случай, когда Марио находится прямо на вершине Гумбы в кадре, а затем следующий кадр исчезает. Отсюда вытекает правило, что, когда Марио чуть выше Гумбы и его скорость отрицательна, Гумба исчезает ».
Самым интересным и полезным в этом исследовании является то, что оно было выполнено с использованием не зависящего от кода метода. Гуздиал сказал: «Наш ИИ создает прогностическую модель без необходимости доступа к игровому коду и делает предсказания будущих событий значительно более точными, чем предсказания сверточных нейронных сетей. Одно видео не даст идеального клона игрового движка, но, обучив ИИ всего лишь нескольким дополнительным видео, вы получите нечто очень близкое ». Система машинного обучения изменит концепцию потенциала ИИ в игровой сфере.
Команда признает, что потребуется больше работы для улучшения возможностей системы, которая будет использоваться с 3D-платформами. Марк Ридл, адъюнкт-профессор интерактивных вычислений и со-исследователь проекта, сказал: «Методика основана на относительно простом алгоритме поиска, который ищет возможные наборы правил, которые могут лучше всего предсказать набор переходов кадра». Насколько нам известно, это первая техника ИИ, которая изучает игровой движок и моделирует игровой мир с помощью игровых образов ».
