不需要程式碼!AI靠一支遊戲影片就完美複製《超級瑪利歐酷跑》

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AI(人工智慧)不只可以下圍棋、開車,甚至還能「複製」出遊戲!喬治亞理工學院(Georgia Tech)做了一項全新的嘗試,讓AI在不接觸遊戲原始碼的情況下,單純觀看影片就複製出幾乎相同的《超級瑪利歐酷跑》遊戲。

AI(人工智慧)可以透過學習、訓練快速的掌握一項技能,像是今年五月,Google DeepMind開發的人工智慧AlphaGo,就擊敗了19歲的世界圍棋冠軍柯潔,讓人見識到AI技術的神力。

最近喬治亞理工學院(Georgia Tech)做了一項全新的嘗試,他們讓AI觀看《超級瑪利歐酷跑》的遊戲影片,但目的不是要訓練AI成為遊戲高手,而是要透過畫面學習重新「複製」一款《超級瑪利歐酷跑》遊戲,過程中AI完全沒有掌握到遊戲背後的程式碼,到底是怎麼辦到的?

不接觸遊戲程式碼,光看影片就能複製遊戲

喬治亞理工學院研究團隊在今年八月,於澳洲墨爾本舉辦的國際人工智慧聯合會議 (IJCAI’17)中,發布了一份「從影片學習遊戲開發引擎」(Game Engine Learning from Video)的研究報告,團隊描述AI系統可以在不接觸遊戲程式碼的狀況下,單純透過觀看影片學習,就能複製出像 《超級瑪利歐酷跑》這類的遊戲。

看影片就能做出遊戲?AI的秘密武器就是在觀看遊戲影片後,掌握遊戲畫面中所有的物件、物體在畫面中的位置以及移動速度等元素,透過這些蒐集來的素材,AI再將這些資料標籤分類,在一幀一幀的畫面中分析所看到的內容並找出規則,再透過研究框架和對未來事件進行預測,建立出遊戲的運作模式。

喬治亞理工學院副教授Mark Riedl在Medium上表示,「這是全世界第一款遊戲開發引擎的AI技術,用遊戲畫面來模擬出遊戲世界。」如果不特別挑出AI複製遊戲中的瑕疵、稜角,將兩個版本放在一起比較,幾乎看不出差別。

原始的《超級瑪利歐酷跑》遊戲開發引擎製作。
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AI(人工智慧)展現預測遊戲狀況的能力。
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除了虛擬遊戲,未來還要讓創作、生產有更多可能

「我們有一個解析器,可以蒐集影片中每一幀馬力歐在畫面中的狀態或發生的變化 。」首席研究員Matthew Guzdial解釋,「想像一下在一個畫面中,馬力歐在蘑菇(Goomba)的上面,但到了下一個畫面蘑菇消失了,因此AI就可以得出,當馬力歐在蘑菇上面時,他的速度就是負的,接著蘑菇就會消失的規則。」經過幾次觀察後,系統會建立起一道道的規則,將這些規則記錄成一套順序、邏輯,這些規則就能被轉換成用來「再創造」遊戲的素材。

AI透過蒐集不同畫面中的素材,分析出規則、模式,做為複製遊戲的素材。
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副教授Mark Riedl在Medium中進一步談到,目前這套系統還需要依賴人類來定義任何特定遊戲中可能發生的情況,要用3D的方式去定義資訊仍需要大量的時間及更高階的視覺機器工具,因此現階段這套系統只能在2D平台上運作。

喬治亞理工學院團隊甚至認為不只是虛擬遊戲,這樣的技術未來也能在現實生活當中運用,讓創作、生產有更多不同的可能。

資料來源:The VergeMediumGeorgia Tech

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人工智慧
Artificial Intelligence(AI)
「人工智慧」的概念是由美國科學家John McCarthy於1955年提出,目標為使電腦具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力,能夠進行推理、規劃、學習、交流、感知和操作物體,應用領域非常廣泛,近年大行其道的個人語音助理如蘋果Siri、微軟Cortana,以及分別擊敗人類西洋棋與圍棋高手的IBM Deep Blue、Google DeepMind AlphaGo都是人工智慧研究的結晶,同時電腦作畫譜曲寫劇本等創造性事物也陸續出現。隨著研發技術飛速進展,人工智慧深入如醫療、金融等生活層面指日可待。 (來源: 維基百科ColdFusion )
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