Gadgetshowto
Nous avons assisté à l'évolution de l'intelligence artificielle (IA) au cours des dernières années. Désormais, il peut guider l'armée sur le champ de bataille, écrire des chansons et même contrôler un navire entier. Cependant, ce n'est certainement pas la fin des possibilités qu'ouvre l'IA. Nvidia a maintenant prouvé qu'une IA peut créer un jeu simplement en regardant les gameplays de celui-ci.
La société de GPU basée à Santa-Clara a récemment recréé le populaire jeu d'arcade rétro-classique «Pac-Man», pour célébrer le 40e anniversaire du jeu, en utilisant un modèle d'IA. L'équipe de recherche de la société dirigée par le chercheur Seung-Wook Kim a pris son propre nouveau modèle d'IA puissant, nommé GameGAN pour créer une copie entièrement fonctionnelle de Pac-Man qui peut fonctionner sans moteur de jeu sous-jacent.
Le GameGAN est un réseau neuronal unique en son genre qui peut imiter un jeu informatique en sécurisant, ce que l'on appelle, des réseaux antagonistes génératifs, alias GAN. Il se compose de deux réseaux de neurones opposés, d'un générateur et d'un discriminateur. Ceux-ci aident l'IA à créer une copie de n'importe quel jeu vidéo en observant l'environnement, les éléments et les personnages du jeu..
C'est pourquoi les chercheurs de Nvidia ont fait regarder l'IA 50 000 épisodes de gameplays Pac-Man. Les chercheurs ont pris les gameplays directement de la division de recherche de Bandai Namco Entertainment, l'éditeur original du jeu..
«Il s'agit de la première recherche à émuler un moteur de jeu utilisant des réseaux de neurones basés sur le GAN. Nous voulions voir si l'IA pouvait apprendre les règles d'un environnement simplement en regardant le scénario d'un agent se déplaçant dans le jeu. Et c'est le cas., dit Kim.
Désormais, l'IA fonctionne en répondant aux actions d'un agent artificiel qui joue à un jeu généré par le GAN. Cela permet à l'IA de créer de nouvelles images de l'environnement de jeu en temps réel. en outre, le GameGAN peut également créer de nouveaux niveaux ou versions d'un jeu existant avec plusieurs niveaux.
Selon Nvidia, cette capacité du GameGAN pourrait être utilisée par les développeurs de jeux pour générer des mises en page pour de nouveaux niveaux de jeu. aditionellement, Les chercheurs en IA peuvent également utiliser le GameGAN dans le développement de systèmes de simulation d'entraînement pour véhicules autonomes.
Si vous êtes un passionné d'IA intéressé, vous pouvez consulter le projet de recherche pour une connaissance approfondie du GameGAN. De plus, selon Nvidia, l'équipe de recherche mettra le réseau d'IA dans son AI Playground. C'est là que chacun peut découvrir les démos de ses recherches.
