ИИ научили воссоздавать движки игр посредством наблюдения за геймплеем

Исследователи Технологического института Джорджии научили искусственный интеллект не играть в игры, как это бывает обычно, а изучать принцип их работы. Они описали систему, способную воссоздать движок проекта вроде Super Mario Bros. посредством простого наблюдения за игрой. У искусственного интеллекта нет доступа к коду: он просто смотрит на пиксели и обучается. Результаты не идеальны, но всё же впечатляют.

Система имеет ряд ограничений. Она не способна узнать об игре всё с нуля. Изначально она имеет доступ к двум важным наборам данных: визуальному словарю спрайтов и базе основных концепций вроде расположения объектов и их скорости. Всё это ИИ использует, чтобы анализировать то, что он видит. Компьютер разбивает игровой процесс на кадры, помечает их и ищет правила, которые объясняют действия на экране.

«Для каждого кадра видео у нас есть анализатор, который собирает факты, — рассказал ведущий автор исследования Мэтью Гуздиал (Matthew Guzdial). — Например, в каком состоянии анимации находится Марио или с какой скоростью перемещаются объекты. Представьте случай, когда в одном кадре Марио находится над гумбой (злой гриб, один из противников главного героя — прим.), а в следующем кадре гумбы уже нет. Так появляется правило, из которого следует, что когда Марио находится прямо над гумбой и его скорость отрицательная, гумба исчезает».

Система записывает правила как серии логических умозаключений и объединяет их для получения примерного представления о движке. Эти правила могут извлекаться и конвертироваться в целый ряд языков программирования, используемых для создания самой игры.

Сейчас ИИ работает только с двухмерными платформерами, поскольку именно человек указывает, что может произойти в той или иной игре. В трёхмерной игре на это уходило бы гораздо больше времени. Кроме того, потребовались бы гораздо более продвинутые инструменты машинного зрения.

Исследователи думают, что позже технологию можно будет использовать в реальной жизни. «Я уверен, в будущем она сможет [анализировать] ограниченные сферы реальности», — сказал Гуздиал.