초보적이지만 AI는 이제 게임을 보면서 게임을 다시 만들 수 있습니다. 스카이 넷 캔’멀리 떨어져있어?
팩맨 (Pac-Man)은 오늘 40 세가되었으며 게임 하드웨어 회사 인 엔비디아 (Nvidia)의 일부 연구원들이 게임을 기반으로 인공 지능을 훈련시키기 위해 열심히 노력한 경험을 축하하기 위해 노력합니다. 이 AI는’t Pac-Man을 재생하기 위해 만들어졌습니다. – 그것을 만들기 위해 만들어졌습니다..
실행은 너무나 잔인하게 복잡하지만 개념은 간단합니다.’상세하게 설명하지 마십시오. Nvidia는 학습 인공 지능을 만들어 Pac-Man의 영상 앞에서 연주했습니다. AI, GameGAN은 Pac-Man의 규칙, 시각 및 역학에 대한 이해를 장면에서 파악한 다음 직무를 수행하여 학습에서 파생 된 게임의 모든 기능을 갖춘 버전을 만들었습니다..
GameGAN은 ‘생식 적대 네트워크‘, 엔비디아는 비디오 게임 엔진을 유인하기 위해 만들어진 최초의 신경망이라고 밝혔다..
결과는 꽤 충격적입니다. 인공 지능은 실물에 비해 조잡하고 부진한 반면 AI는 Pac-Man을 재생 가능한 형태로 재생산하고 반다이 남코와 협력하여 Nvidia는 AI를 만들 계획입니다.’AI Playground 웹 사이트에서 Pac-Man을 사용합니다..
“이것은 GAN 기반 신경망을 사용하여 게임 엔진을 에뮬레이트 한 최초의 연구입니다,” 엔비디아 연구원 김승욱은 프로젝트를 이끌었다. “우리는 AI가 게임을 진행하는 에이전트의 시나리오를 보면서 환경의 규칙을 배울 수 있는지 여부를 확인하고 싶었습니다. 그리고 그것은했다.”
이것은 AI의 힘과 Nvidia 연구원들이 이용할 수있는 기술을 보여주기위한 깔끔한 실험이지만, 잠재적 인 영향도 더 커집니다. 이러한 도구는 게임 개발자가 AI를 사용하여 게임 레벨 레이아웃을 생성하도록 도와 줄 수 있습니다 예를 들어. 클래식 스카이 넷 방식으로 다른 AI를 다른 목적으로 훈련시키는 데 사용될 수도 있습니다..
엔비디아’AI에 대한 공식 블로그 게시물’Pac-Man 클론은 자동차의 카메라와 AI가 카메라 앞의 환경과 운전자 모두를 모니터링하는 놀라운 예를 제시합니다.’차량으로의 입력. 이론적으로 AI는 GameGAN이 팩맨을 재현 할 수있는 것과 같은 방식으로 이러한 종류의 영상을 보면서 운전 규칙과 자동차가 도로에서 어떻게 움직이는 지 배울 수 있습니다..
이 놀라운 실험에 대해 더 자세히 알고 싶다면 Nvidia에 자세한 블로그 게시물과 완성 된 연구 논문이 있습니다. 그것’인상적인 물건이며 팩맨을 축하하는 완벽한 방법입니다’생일 – 1980 년 비디오 게임의 최첨단.