Top.Mail.Ru
Уважаемый пользователь Game2Day!

Мы обнаружили, что вы используете систему удаления рекламы (Adblock, AdGuard или какую-то другую).

Реклама – наш единственный источник дохода и она позволяет нам каждый день готовить актуальные и крутые материалы.

Чтобы наш проект жил и развивался, просим вас отключить блокировку рекламы на нашем сайте. Ну а мы обещаем не делать ее надоедливой.

Нейронную сеть научили воспроизводить геймплей Super Mario

Обычно, когда исследователи «скармливают» нейросетям игры, мы ожидаем, что ИИ начнет осваивать самые эффективные способы прохождения. Именно этод метод лежит в основе большинства последних успехов ИИ: так, уже были обыграны чемпионы по шахматам, го, а также StarCraft 2. Группа ученых из Института технологии штата Джорджия пытается не просто научить нейросети проходить игры, а заставить их разбираться в механиках и самостоятельно воспроизвести игровой процесс.

В недавней статье, озаглавленной «Изучение игрового движка через видео» исследователи рассказывают об ИИ, который может воссоздать движок несложных проектов вроде Super Mario Bros., просто изучив несколько летсплеев. При этом у нейросети нет доступа к исходникам: она просто учится, анализируя паттерны пикселей на экране.

Стоит отметить, что у метода есть серия ограничений: ИИ не может сразу же приступить к изучению игры – для этого нужно провести определенную подготовительную работу. В частности, нейросети нужно сначала скормить «визуальный словарь», состоящий из всех спрайтов, которые фигурируют в проекте. Во-вторых, нужен список базовых концептов, вроде расположения некоторых объектов и их скорости. Вооруженный этой информацией, ИИ разбивает геймплей на элементы, категоризирует их и ищет закономерности, которые могли бы объяснить то или иное действие.

Со временем нейросеть выстраивает систему правил, которые записываются в виде логических утверждений и комбинирует их. Правила могут быть экспортированы и переведены на различные языки программирования. Пока ИИ можеть работать только с двухмерными платформерами, переход к трехмерным играм потребует много времени и усилий.  Ученые уверены, что в будущем этот метод позволит ИИ понять, как люди взаимодействуют с миром. 


Поделиться

Вы не авторизованы

Войдите, чтобы оставить комментарий!


Еще не зарегистрированы? Регистрация здесь.