NVIDIA GameGAN 深度学习人工智慧软体 4 天玩 5 万局小精灵 就可生出一款类似的游戏 (153875)

admin 4个月前 (06-02) 快讯 30 1

GameGAN研究工具未来可让人工智慧学习理解游戏中的光影与游戏场景素材对应关系,进而能节省开发者在游戏内的场景建置,或是设置角色互动时所需时间。类似情况,其实也能套用在电影、动画等内容创作,借此让创作效率可大幅提升。

用Pac-Man训练人工智慧了解游戏内容

去年对外展示以生成式对抗网路 (GAN,Generative Adversarial Network)形式打造,并且能透过预先完成训练的人工智慧系统,将简单颜色涂鸦生成拟真图像的GauGAN研究工具后,NVIDIA旗下研究室再次对外展示名为GameGAN研究工具,强调可在没有任何游戏引擎等基础下,完全借由深度学习自动产生一个全功能、可游玩的游戏内容。

与万代南梦宫在内游戏业者合作

为了达成此项研究,NVIDIA更与万代南梦宫合作,借由知名经典游戏《Pac-Man》作为学习范本,让电脑系统借由装载4张GPU的DGX超级电脑进行学习加速,约花费4天时间完成学习包含数百万组画面、总计5万局的《Pac-Man》游玩内容,并且从零到有建构一套完整、可游玩的游戏,其中包含游戏中的迷宫结构、移动路径中的点点与无敌药丸,以及Pac-Man与鬼的移动模式。

而更重要的是让人工智慧记住游戏中的游玩规则,例如玩家操作的Pac-Man与鬼都不能穿越迷宫墙壁,同时Pac-Man行进时会将点点吃掉,并且在吃下无敌药丸时呈现无敌状态,而鬼在此时则会变成蓝色、呈现逃走状态,但是如果在一般情况直接碰到鬼的话,Pac-Man就会死掉,游戏也会跟着结束。

并非复制,而是理解后重新建构游戏内容

依照NVIDIA说明,整个学习过程包含分析游戏画面构成元素、理解游戏游玩方式,进而在没有任何游戏引擎等基础情况下,由系统透过深度学习结果自动生成一组可被人游玩的游戏。

其中整个过程完全是由人工智慧系统以认知理解结果,重新生成一套游戏内容,而非透过复制等方式建构。

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之所以会选择用游戏来训练人工智慧,自然也是因为许多游戏采用固定、有规律的玩法,同时可在短时间内结束游玩,操作过程也涵盖大量决策判断,因此相当适合用于人工智慧系统密集训练需求。

类似情况,先前Alphabet旗下Deep Mind团队就利用《星海争霸II》游戏内容,训练旗下AlphaStar人工智慧系统,借此提升人工智慧决策推论判断能力。

除了《Pac-Man》,NVIDIA表示目前也与其他游戏业者合作,让人工智慧系统能学习更多游戏内容细节,借此训练其分析、认知,进而借由理解结果重新建构可游玩的游戏内容。

iOS 14 前期预览版本至少在今年 2 月就已流出 未发表产品、功能可能陆续曝光 (153881)

苹果或许可能会因为编码内容提前曝光,导致原本预计在今年6月透过WWDC 2020活动公布的新功能,以及部分仍在内部测试功能被公开,甚至可能透过这些编码内容猜测苹果接下来预计推出产品,因此也可能直接或间接影响苹果股价。 据说是从中国购得内部开发用iPhone 11取得 今年约莫从3月起就有不少强调从iOS 14前期预览版本释出消息传出,而依照Motherboard网站报导,则是透露有人从中国境内以数万美元价格买下一台内部开发使用,并且安装去年12月释出iOS 14前期预览版本的iPhone 11,并且在后续开始曝光相关编码内容。 (图/撷自 Motherboard网站) 不过,苹果方面并未对此做任何回应。 而若此事属实,那么意味苹果在内部保密控管显然仍有相当缺口,或许可能会因为编码内容提前曝光,导致原本预计在今年6月透过W

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