Штучний інтелект розробляє ретро-відеоігри – і вони напрочуд гарні

Кілька років тому Google DeepMind продемонстрував, що штучний інтелект (ШІ) може навчитися грати в ретро-відеоігри краще, ніж більшість гравців-людей, не потребуючи жодних інструкцій щодо того, як він повинен досягти цього успіху. Тепер дослідники з Georgia Tech зробили наступний логічний крок, продемонструвавши, як ШІ можна використовувати для створення абсолютно нових відеоігор після того, як їм для “натхнення” показали години класичного 8-бітового ігрового екшену.

Результати? Нові ігри, такі як “Killer Bounce” і “Death Walls”, які виглядають так, ніби вони могли б вийти прямо з якоїсь брудної відеоаркади 1980-х років, розроблені машинами, набагато складнішими, ніж будь-який комп’ютерний вчений 1980-х років міг собі уявити.

“Наша система працює в кілька етапів, – розповів Digital Trends Марк Рідл, доцент кафедри інтерактивних обчислень в Технологічному інституті Джорджії. “Спочатку ми знімаємо відео декількох ігор, в які грають. В даному випадку це ігри Super Mario Bros, Kirby і Mega Man. Наша система вивчає моделі дизайну рівнів та ігрової механіки [і] правила для кожної гри. Алгоритми машинного навчання, які ми використовуємо, є імовірнісними графічними моделями для вивчення дизайну рівнів і формою причинно-наслідкового висновку для вивчення ігрової механіки”.

Згенерована гра 2: “Убивчий відскок”

Якби ці моделі були використані для створення нових ігор, сказав Рідл, отримані ігри виглядали б так само, як ті, що їх надихнули. (Це було основою попередньої роботи команди). Натомість їхній алгоритм здійснює так зване “концептуальне розширення”, яке передбачає існування моделей для ігор, які не існують, але потенційно могли б існувати, на основі того, що було отримано з вхідного ігрового відео. Потім ШІ генерує ігри, які підпадають під загальні гіпотетичні ігрові моделі – мають достатню схожість з ігровими механіками інших ігор, щоб бути знайомими, але не точними копіями.

Наприклад, у грі Death Bounce система дізналася, що деякі об’єкти зникають при ударі зверху, і застосовує цю концепцію до землі замість ворогів. У відомій грі Killer Walls штучний інтелект створює ворожу стіну на основі комбінації свого розуміння ворогів і стінних перешкод.

Зрештою, що цікавить Рідла і аспіранта Метью Гуздіала – це питання про те, чи можуть машини відігравати певну роль у здійсненні творчих актів, таких як розробка відеоігор. “Ігри дійсно складні і їх дуже важко створювати, навіть для експертів, тому здатність алгоритму створювати цікаві, працюючі ігри є значним досягненням”, – сказав Рідл.

Рекомендації редакції

Source: digitaltrends.com