Искусственный интеллект научился составлять новые карты и уровни для компьютерных игр
Исследователи из Корнуэльского университета сделали то, что сможет кардинально изменить процесс разработки новых видеоигр. Они создали пару соперничающих нейронных сетей (Generative Adversarial Network, GAN) и обучили их на примере самой первой игры-шуттера, DOOM-а. В процессе обучения нейронные сети определили основные принципы построения уровней этой игры и после этого они стали способны генерировать новые уровни без малейшей помощи со стороны людей.GAN-сети, исследуя уровни DOOM-а, составляли свою собственную карту, на которую наносились не только топографические особенности виртуального пространства, но и места расположения различных активных объектов, включая и других игровых персонажей, противников и монстров в данном случае.
Одна сеть обучалась только на основе потока передаваемых ей видеоданных, а второй сети передавались эти же данные, снабженные дополнительной информацией, полученной в ходе предварительного анализа. И после того, как сети "проглотили" все уровни DOOM-а, они стали способны генерировать свои собственные уровни. При этом, качество и сложность новых уровней были весьма и весьма высокими, но система искусственного интеллекта буквально за секунды времени делало то, что заняло бы много часов работы целого коллектива, состоящего из дизайнеров, художников и программистов.
И в заключение следует отметить, что исследователи из Корнуэла не преследовали цели создания новых уровней именно для устаревшего DOOM-а или другого шуттера от первого лица. Эта технология может быть успешно использована и по отношению к компьютерной игре любого другого жанра, в чем можно убедиться, заглянув на страничку проекта "Video Game Level Corpus", расположенного на известном сервисе Github.
Еще больше фантастических новостей на dailytechinfo.org
Еще на тему
![<
f±] HU Ej
Duolingo Exit Survey Inbox
☆
* *
Hello,
Nick Ciardi Dec 15
to Nick, bcc: me v
•••
Thank you for your time at Duolingo!
We are requesting you complete our Duolingo Exit Survey. It should only take 1-2 minutes. You will be able to view your Certificate of Earnings with us via](http://img1.reactor.cc/pics/thumbnail/post-5731823.jpg "<
f±] HU Ej
Duolingo Exit Survey Inbox
☆
* *
Hello,
Nick Ciardi Dec 15
to Nick, bcc: me v
•••
Thank you for your time at Duolingo!
We are requesting you complete our Duolingo Exit Survey. It should only take 1-2 minutes. You will be able to view your Certificate of Earnings with us via")
Ну, а современные уровни ещё не скоро научится делать, т.к. сейчас почти всё делается по сосисочному принципу - комната-коридор-комната-коридор и всё это густо обмазано детализированой визуальщиной.
Вспоминаются космические уборщики.
Создание же самообучающейся системы, которая изучает общий стиль геометрии уровней и может, перемешав их, создать бесконечные варианты новых уровней - несколько иной уровень сложности. Это уже результаты, сопоставимые с работой человека.
Если в первую систему добавить новые комнаты - ничего не изменится, кроме того, что иногда будут рандомно попадаться и эти комнаты тоже.
Вторая же система, с добавлением новой информации, навсегда изменится и будет строить новые уровни, заметно отличающиеся от старых её работ.
Первое - это как составная детская книжка с картинками, где можно создать какое-то конечное число ебанутых тварей, а второе - это как художник, который бесконечно готов вырисовывать всё новых и новых фантастически пизданутых тварей, сколько ни листай страницы.
Да, несомненно, смерть левелдизайнеров современных игр не за горами!
Разрабы наверняка выбрали дум не потому что древняя игра была доступнее всего для разработки, а потому что в думе самая примитивная система построения уровней.
И тут просто такая суть что чем сложнее должен быть итоговый результат - тем сложнее должна быть нейросеть и соответственно тем больше должна быть итоговая выборка. Для двумерных изображений это минимально десятки тысяч примеров. Для детализированного трехмерного пространства я полагаю что обучающая выборка должна будет быть на порядок больше. Столько однотипных уровней скорее всего не найдется во всем геймдеве за все время его существования, даже если мы забьем на то что они будут разного качества и сделаны по разным технологиям на разных игровых движках.
Чегооо