تم تطوير GameGAN بواسطة NVIDIA ، وهو قادر على إعادة إنشاء لعبة Pac-Man الكلاسيكية بدون استخدام محرك ألعاب
عندما تحتفل لعبة فيديو قديمة بعيد ميلادها ، فإن نوعًا شائعًا من التكريم الذي يدفعه المبرمجون هو تعليم الذكاء الاصطناعي كيفية تشغيله. ولكن ، للاحتفال بأربعين سنة باك مان، أ نفيديا أخذ هذا النوع من الاحترام إلى مستوى آخر ، ولم يدرس فقط I ل لعب اللعبة ، ولكن تم تطوير واحدة قادرة على إنشاء نسختها الخاصة من اللعبة دون مساعدة من أي محرك لعبة (محرك اللعبة).
انطلقت في مايو 1980 ، الأول باك مان كان نجاحًا كبيرًا للأروقة وواحدًا من المسؤولين الرئيسيين عن تعميم ألعاب الفيديو. طوال 40 عامًا من التاريخ ، باك مان توقفت عن كونها مجرد لعبة وأصبحت واحدة من أكثر الامتيازات نجاحًا وشهرة في تاريخ ألعاب الفيديو ، حيث بيعت حوالي 48 مليون نسخة موزعة عبر منصات مختلفة وزادت الإيرادات بنحو 14.10 مليار دولار.
وذلك للاحتفال بمرور 40 عامًا على نجاح اللعبة نفيديا تطوير الذكاء الاصطناعي GameGAN، نموذج I ل تمكن من تطوير نسخة قابلة للتشغيل بالكامل من باك مان مجرد مشاهدة مقاطع فيديو لأشخاص يلعبون اللعبة.
ما هو GameGAN لـ PAC-MAN
ال GameGAN يكون I ل انشأ من قبل نفيديا التي تم تطويرها من شبكات التوليد الخصومة (شبكات الخصومة التوليدية، باللغة الإنجليزية) . معروف أيضا بالاختصار GAN، هذه طريقة للتعلم الآلي تستخدم شبكتين عصبيتين متنافستين ، كونهما مولِّدًا ومميزًا ، لتحليل محتوى وإنشاء محتوى جديد مطابق عمليًا للأصل.
تم إنشاؤه في عام 2014 من قبل إيان جودفيلو (باحث في مجال الذكاء الاصطناعي يعمل حاليًا لصالح Apple)، في الوكالات الدولية تم تطوير أجهزة كمبيوتر من النوع GAN لإظهار أن برامج الكمبيوتر يمكن أن تتعلم نسخ شيء ما حتى إذا لم تكن على دراية بالتروس التي تقف وراء عملها ، بشكل أو بآخر مثل الدماغ البشري ، مما يمكن أن يجعلنا نقتدي بشيء حتى بدون فهم كل شيء. الأساس وراء ذلك – مثل ، على سبيل المثال ، نسخ رقصة الرقص من قبل فنان البوب على الرغم من أننا لا نعلم نظرية الموسيقى أو حتى أخذ دروس الرقص.
وهكذا ، قام فريق من الباحثين من نفيديا بقيادة سونغ ووك كيم جعل الذكاء الاصطناعي "يراقب" ملايين الإطارات المحتملة (أي كل حركة يمكن للاعب القيام بها في اللعبة) من مراحل باك مان الأصل بالإضافة إلى الأوامر المستخدمة من قبل آخر I ل الذي تم تدريبه على اللعب ، ثم تحقق من ذلك GameGAN سيكون قادراً على إنشاء لعبة مثل اللعبة الأصلية فقط من تلك التجربة.
كانت النتيجة أفضل من المتوقع: GameGAN لم ينجح فقط في إعادة إنشاء بيئة اللعبة بالكامل (المتاهة المليئة بالكرات مع باك مان، أربع كرات أكبر في الزوايا وأربعة أشباح) ، ولكن أيضًا فهم عمليا كل منطقه ، من أبسط الكرات (مثل حقيقة أن الشخصية لا تمر عبر الجدران وتحتاج إلى أكل جميع الكرات على الخريطة لتمرير المستوى) إلى أكثر تعقيدًا (مثل حقيقة أن الأشباح يجب أن تطارد اللاعب دائمًا ، ولكن إذا كان بطل الرواية يأكل إحدى الكرات الأكبر ، فيجب أن تتحول جميع هذه الأشباح إلى اللون الأزرق وتبدأ في الجري لفترة معينة من الوقت).
مستقبل صناعة الألعاب
على الرغم من أنها لم تكن الأولى I ل نوع GAN المطلوب تطويره GameGAN يعطي نفيديا تم إنشاؤه لأول مرة لاستخدام معين في ألعاب الفيديو ، ويمكن استخدام النتيجة التي تم الحصول عليها كأساس للتغيير عبر الصناعة.
هذا لأنه في حالة التجارب الجديدة مع GameGAN تحقيق نتائج واعدة مثل تلك التي تم الحصول عليها في اللعبة باك مان عند استخدام I ل في الألعاب الأكثر تعقيدًا ، يمكن أن تصبح أداة قوية لمطوري الألعاب ، مما يساعدهم على إنشاء سيناريوهات وشخصيات جديدة بشكل أسرع ، مما يقلل من الوقت اللازم لتطوير لعبة فيديو.
ويمكن استخدام نفس التكنولوجيا لوظائف أخرى أيضًا. تبعا سانجا فيدلرمدير معمل البحوث في نفيديا في تورونتو ، GameGAN يمكن أن تكون الخطوة الأولى نحو تطوير I ل الذين يمكنهم تعلم كيفية قيادة السيارة فقط من خلال مشاهدة مقاطع فيديو لأشخاص يقومون بهذا النشاط وكيف يتصرفون في مواقف حركة المرور المختلفة ، والتي يمكن أن تكون نهجًا جديدًا لتطوير المركبات المستقلة.
في الوقت الراهن نفيديا ينشر فقط النتائج التي حصل عليها البحث ، لكنه وعد بالفعل أنه بحلول نهاية العام سيصدر نسخة قابلة للتشغيل بالكامل من باك مان طورت بواسطة GameGAN في ال ملعب IA، المنصة التي يقوم فيها باحثو الشركة بإعداد بعض البرامج في مختبراتهم باستخدام الذكاء الاصطناعي مجانًا.
مصدر: نفيديا
