Команда специалистов из Nvidia совместно с ведущими американскими научными центрами представила NitroGen — инновационную модель искусственного интеллекта, способную осваивать видеоигры исключительно через визуальный анализ геймплея.
NitroGen представляет собой фундаментальную архитектуру обучения по принципу «зрение-действие» для разработки универсальных игровых агентов. В основу ее подготовки лег колоссальный массив данных, включающий 40 000 часов видеозаписей из более чем тысячи различных игровых проектов.
В основе нашей работы лежат три ключевых элемента: 1) глобальный набор данных «видео-действие», сформированный путем автоматизированного извлечения манипуляций игроков из публичного контента; 2) мультиплатформенная среда для оценки способности ИИ к обобщению навыков; 3) унифицированная стратегия визуально-моторного обучения, базирующаяся на масштабном клонировании поведения. NitroGen демонстрирует исключительную эффективность в самых разных сценариях: от динамичных боев в 3D-экшенах до прецизионного маневрирования в 2D-платформерах и исследования процедурно генерируемых миров. Модель успешно адаптируется к ранее незнакомым играм, обеспечивая прирост результативности до 52% по сравнению с алгоритмами, обучаемыми с нуля. Мы публикуем исходные данные, инструментарий для тестирования и веса модели, чтобы стимулировать развитие технологий воплощенного интеллекта.
Хотя текущая демонстрация сосредоточена на видеоиграх, технологическая и концептуальная база этого решения охватывает значительно более широкий спектр задач.
Прежде всего, NitroGen базируется на архитектуре GROOT N1.5, которая изначально проектировалась для нужд современной робототехники. Таким образом, представленный метод обучения открывает новые перспективы в подготовке автономных машин и роботов.
Гибкость NitroGen подтверждается его успешной интеграцией в игры с полярными механиками и физическими движками. По словам разработчиков, наиболее ценным ресурсом для обучения стали видеоролики, где действия геймеров на контроллерах накладывались непосредственно на трансляцию игрового процесса в реальном времени.
На сегодняшний день все материалы и результаты исследований NitroGen находятся в свободном доступе.
Источник: iXBT
