Главная Новости

Как нейросеть GameGAN имитирует игровые

Опубликовано: 11.07.2021

Как нейросеть GameGAN имитирует игровые

NVIDIA GameGAN: ИИ воссоздает PAC-MAN без использования движка

Кажется очевидным, что каждая игра должна создаваться на каком-то движке. Упрощая описание конструкции игры, можно сказать, что в такой постановке присутствует модель (герой) и окружающая среда. Неважно, имеем ли мы дело с Kingdom Come: Deliverance или... PAC-MAN, который отмечает свое 40-летие. У нас всегда есть центральная модель и среда вокруг нее (причина цитирования этого тривиального описания станет ясна в следующих параграфах). Все, что создается программистами, занимает огромное количество времени и требует огромных вычислительных мощностей. Поэтому интересным решением является технология NVIDIA GameGAN GameGAN (генеративные состязательные сети), которая позволила создать новую версию классического PAC-MAN без использования какого-либо движка. За всем стоит нейронные сети и обратный инжиниринг.

NVIDIA GameGAN - это модель, которая позволила создать новую версию классического PAC-MAN без использования какого-либо движка. За всем стоит нейронные сети и обратный инжиниринг.

Новые видеокарты NVIDIA GeForce и AMD Radeon в сентябре

GameGAN - первая модель нейронной сети, которая имитирует движок компьютерной игры с помощью GAN (генеративные состязательные сети). Модели на его основе состоят из двух конкурирующих нейронных сетей, генератора и дискриминатора и учатся создавать новый контент. Так была создана последняя версия PAC-MAN. Искусственный интеллект, используемый в модели GameGAN, наблюдал за 50 000 раундов, сыгранных в PAC-MAN, тщательно отслеживая поведение центральной модели (PAC-MAN) и ее среды (лабиринт, противников), чтобы, наконец, воссоздать собственную версию хита 1970-х годов без должны поддерживаться любым движком.

NVIDIA Tesla A100 - спецификация самой сильной карты в мир

Модель GameGAN важна, потому что она может ускорить процесс создания многих других игр, потому что ее можно использовать для автоматической генерации новых уровней, в то время как программисты будут заняты совершенно другими задачами. GameGAN также может использоваться исследователями ИИ для более простой разработки систем симуляторов для обучения автономных машин, где ИИ может изучать правила окружающей среды, прежде чем взаимодействовать с объектами реального мира. Дополнительную информацию о NVIDIA GameGAN см. В ЭТОЙ статье и в официальный сайт проекта.

Опубликовано: 11.07.2021 | Исправлено: 11.07.2021



Тоня Ковалдина
11.07.2021 в 01:45
Искусственный интеллект широко используется в играх, чаще всего в виде алгоритмов, определяющих поведение NPC. Но что, если бы AI доверили задачу создать игру на основе GTA? Эффект впечатляет.

Все комментарии


Вернуться на главную!

Поделитесь своим мнением

rss