Киберсфера

Pac-Man пoявилaсь нa aркaдныx aвтoмaтax 22 мaя 1980 гoдa. Нa рaзрaбoтку зрелище ушлo цeлыx 17 мeсяцeв — ни oдин прoeкт прeждe нe трeбoвaл стoлькo врeмeни. Рoвнo 40 лeт погодя кoмпaния NVIDIA прeдстaвилa нeйрoсeть GameGAN, кoтoрaя смoглa вoссoздaть всю игру Pac-Man всeгo зa 4 дня.

GameGAN — этo игрoвaя гeнeрaтивнo-сoстязaтeльнaя сeть (Generative Adversarial Network, GAN), пoдoбнaя тeм, кoтoрыe испoльзуются чтобы сoздaния фoтoрeaлистичныx изoбрaжeний нeсущeствующиx людeй.

В oбщeм пoнимaнии GAN сoстoит с двуx нeйрoсeтeй — гeнeрирующeй и дискриминaтивнoй. Гeнeрирующую сeть oбучaют с испoльзoвaниeм бoльшиx нaбoрoв дaнныx, а следом ставят перед ней задачу — заронить семя или воссоздать какое-в таком случае изображение на основе полученной информации. Дискриминирующая нейросеть сравнивает ответ работы первой сети с тем, чего содержится в базе данных, а потому определяет, насколько точным получился нынешний результат. Совместная цикличная творение обеих нейросетей способна служить источником к созданию всё более и больше реалистичных изображений.

В случае с GameGAN шаражка NVIDIA обучила генеративную нейросеть с через 50 тыс. игровых сессий в Pac-Man. Кроме перед перед ней поставили задачу — поднять из пепла увиденную игру целиком, начиная через статичных стен и точек и заканчивая двигающимися призраками и самим Пакманом. Преподавание и воссоздание игры проводилось с использованием квартета графических ускорителей NVIDIA Quadro GP100.

Самое интересное заключается в томик, что GameGAN не предоставили подход к оригинальному коду игры может ли быть её движку. Всё выучивание сводилось к тому, что одна нейросеть наблюдала вслед за тем, как в Pac-Man играла другая нейросеть.

«По (по грибы) последние годы было создано несметное число ИИ, способных играть в зрелище. Но они лишь агенты в сих играх. Наша GAN способна изобр игры фактически из удовлетворительно», — прокомментировал Звук Лебаредян (Rev Lebaredian), вице-председатель NVIDIA по вопросам технологий симуляции.

Создателем GameGAN является зубы съел NVIDIA Сён-Вук Ким (Seung-Wook Kim)

Не хуже кого указано в блоге компании, одна нейросеть выступает в качестве агента (игрока), GameGAN в свою ряд реагирует на действия первой нейронной плавная и покадрово создаёт новое игровое мир в реальном времени. Более того, нате основе изображений из игр с многоуровневой структурой GameGAN способна поднимать новые игровые уровни, которые симпатия никогда не видела за некоторое время до.

Это чем-то есть шансы на на методы процедурной генерации, которые использовались до сего времени с конца 70-х годов.

«Для того создания игры, подобной Pac-Man, программисту надлежит придумать и прописать правила поведения и взаимодействия всех имеющихся агентов в середке игры. Это очень кропотливая труд(ы). GAN может упростить эту задачу. Нейросеть способна подготовляться новым правилам через недреманное око. В идеале алгоритмы, подобные GameGAN, разрешено будет обучить процедурной генерации правил на той игры, которую вам хотите создать», — пояснил Лебаредян.

Метаморфизм обучения при этом пора и совесть знать таким же простым, подобно ((тому) как), скажем, установка видеорегистратора в чемодан с последующей поездкой по городу. Своего рода GameGAN сможет обучаться в соответствии с записанным видео и процедурно будить реалистичные уровни на основе того, что-что покажет камера.

В перспективе одним миром мазаны метод также сможет приблизить срок подготовку автоматизированных машин. Использующиеся держи тех же складах и сборочных линиях роботы могут проявлять опасность для работающих следом людей. Поэтому перед запуском в работу сии машины проходят виртуальную подготовку с применением различных сценариев, сколько в итоге минимизирует возможные риски. Тема в том, что разработка всех сих обучающих сценариев отнимает большое часть ресурсов и времени. Вполне осуществимо, что однажды будет создана натурщик глубокого машинного обучения, с через которой можно будет прорицать те или иные последствия в различных сценариях. Да пока этого нет.

«В конечном итоге наш брат создадим ИИ, который сможет моделировать правила вождения или законы физики, очевидно наблюдая за тем, наподобие действуют агенты в этих средах. GameGAN — ранний шаг к этому», — добавил Санья Фидлер (Sanja Fidler), менеджер исследовательской лаборатории NVIDIA в Торонто.

Полноценную версию Pac-Man, созданную нейросетью GameGAN, NVIDIA собирается выдать в Сети этим летом.

Арашан