NVIDIA GameGAN: umělá inteligence vytvořila hru Pac-Man, engine nepotřebovala

Generativní kompetitivní síť GameGAN společnosti NVIDIA tak vytvořila hru, která sama existuje už čtyři dekády. Ověřena tak byla hlavní otázka, zda umělá inteligence dokáže napodobit hru tak dobře, že ji v podstatě duplikuje, a to bez přístupu k původnímu enginu či celkové logice. Přesně to GameGAN dokázala a jako typ GAN (Generative Adversarial Network) k tomu byly ve skutečnosti využity dvě AI či neuronové sítě, které spolu soupeřily a snažily se dosáhnout nejlepšího výsledku. 

 

 

Model NVIDIA GameGAN sledoval konkrétně samotnou hru Pac-Man a k dispozici měl také vstup z klávesnice, čili přehled o mačkaných klávesách pevně spojený s děním na obrazovce. Jedna z částí celého modelu pak posloužila k rozpoznání statických a dynamických komponent, což umožní vytvořit výslednou grafickou stránku včetně použité palety a spritů, čili 2D obrázků samotného Pac-Mana a ostatních objektů. 

 

 

Samotné video od NVIDIE bohužel moc informativní není a ukazuje pouze výsledek, čili hru, která byla vytvořena umělou inteligencí pouze na základě sledování originálu. To už nás přitom nutí se zamyslet nad tím, co to může znamenat do budoucna. Pac-Man je samozřejmě na dnešní dobu primitivní hříčka jak svým zpracováním, tak i svou náplní. Tato AI se ale bude stejně jako jiné vyvíjet a příště může zvládnout vytvořit i mnohem komplexnější hry, nicméně skutečně nelze očekávat, že v blízké budoucnosti bude AI schopna na požádání připravit ekvivalent dnešních AAA her, na nichž pracují stovky i tisíce kreativních lidí využívající mnohé z forem inteligence či intelektu. 

 

Můžeme tu ale vidět analogii se způsobem, jakým se učíme my sami, čili pomocí pozorování a napodobení. Člověk koukající přes rameno někomu jinému by se snažil stejně jako GameGAN rozpoznat jednotlivé objekty, zařadit si je a také sledovat to, co dotyčný dělá, jak to dělá a kdy. Jde o pochopení celkového principu, který AI od NVIDIE použila k vytvoření své napodobeniny. 

 

NVIDIA sama udává, že jde o výzkum, který může přinést vývojářům nové možnosti, jak urychlit vývoj nových herních úrovní, postav i celých her. Čili GameGAN by mohla dospět do použitelné podoby právě pro různé dílčí činnosti. Lze si představit třeba tvorbu alespoň základní podoby herního prostředí na základě napodobování reálných míst či s využitím zadaných parametrů. Ostatně o podobnou věc se již nějaký ten pátek snaží i tvůrci hry Star Citizen, kteří takto už tvoří celé planety, do čehož pak ruka designérova musí zasáhnout jen v případě nejvýznamnějších míst, která takto (zatím) generovat nelze. Znamená to pro ně obrovskou úsporu času, ale zatím naštěstí ne až takovou, aby na to AI stačila sama. 

Zdroj: NVIDIA