「破解DeepMind的遊戲人工智慧」AI現在只看2分鐘視頻就能創建遊戲了

新智元編譯

喬治亞理工學院的研究人員正在開發一種可以通過觀看遊戲過程以重建遊戲引擎的AI。

這項技術旨在幫助視頻遊戲開發者加快遊戲開發，並嘗試不同風格的遊戲。 在最近的實驗中，AI觀看了兩分鐘的超級馬里奧兄弟遊戲，然後通過研究遊戲中的幀、預測遊戲未來事件，最終建立自己的遊戲版本。

左圖為原遊戲視頻，右圖為AI重建遊戲視頻

「為了讓AI 系統創建一個準確的預測模型，從而能解釋2D平台遊戲中的所有物理規則，該團隊在一個簡單的快速奔跑視頻中訓練人工智慧。在這個視頻中，玩家只需要向著目標奔跑。」喬治亞研究所的發言人 Joshua Preston 解釋說。 他補充說，這個方法使得即使那些最困難的遊戲場景也能用來訓練AI。

通過允許人工智慧研究遊戲中實際採用的幀，研究人員發現，與其他測試團隊所採用的方法相比，該方法對遊戲幀的預測更接近超級馬里奧兄弟遊戲中真實的幀。 這簡化了訓練過程，只需讓 AI 觀看遊戲的視頻，AI就可以學習其引擎、重建該遊戲。

首席研究員Matthew Guzdial在發布會中說：「我們的AI創建了預測模型，無需訪問遊戲代碼，並且能比卷積神經網路更準確地預測事件。只觀看一場遊戲視頻，不會產生出完美克隆的遊戲引擎。但是，只要多添加幾段遊戲視頻，系統就會得到一個非常接近原始引擎的新引擎。」

克隆的遊戲的一個截屏

一旦研究團隊獲得了遊戲的模型，剩下的便只是測試的問題：該怎麼玩？這時，將實施第二個AI系統，以測試重建出的遊戲的關卡，以確保玩家不會過不了關。第二AI系統有點像一個質量保證系統，但比質量保證系統要複雜得多。

研究人員發現，已經無法區分通過原始遊戲引擎玩遊戲的AI和使用克隆引擎玩遊戲的AI了。

「據我們所知，這代表了第一個能學習遊戲引擎、並通過遊戲畫面模擬遊戲世界的AI技術。」互動計算副教授和該項目聯合研究員Mark Riedl說。

研究人員還強調，截至目前為止，當大多數遊戲動作發生在屏幕上時，該AI系統的表現最好。當遊戲的某些動作不能直接體現在屏幕上、不是玩家能直接看到的幀內容時，這些動作可能會對系統造成困難。

這個新興技術展示了一個趨勢問題：將來，這個AI 系統的一個更加可行的版本將對遊戲產業造成怎樣的影響？ 具體來說，它是否會取消遊戲行業中的某些崗位，例如，是否會讓遊戲的質量保證測試員失業？

喬治亞理工大學的Riedl表示，開發商不必擔心自己的工作安全; 這項技術將是對遊戲開發的輔助，而不是替代。 Riedl稱，這個AI將幫助遊戲開發新手創造出過去他們做不出的遊戲。 使用這種A，I將允許沒有編程或設計經驗的開發人員向AI顯示遊戲應該如何工作，然後AI會重建這個遊戲。

Riedl說：「它不會讓人們失去工作。相反，這將使人們有可能創造出一些曾經無法做到的遊戲。這樣，可以讓更多的人進行創造，增加餡餅的大小，而不是取代個人的崗位; 其次，遊戲專業人士也可以通過讓系統初步猜測遊戲的機制，以更快地創建遊戲。AI將帶來更高效的工作，這並不必然讓人們失業，而是會讓他們在有限時間內做出更宏大、更好的遊戲。「

那麼，質量保證測試員的命運呢？ Riedl 認為，他們仍然是必要的，因為他們在玩遊戲時擁有一個AI仍然缺乏的能力：肢體觸摸。

「 我們製造視頻遊戲，是為了讓人類能享受到它。」Riedl 說。 「你總是需要由人類來測試遊戲。AI可能有助於測試一些我們無法直接測試、但可以在數學上進行形式化的東西，比如測試遊戲的平衡性。但是，我們仍然需要使用人類來測試遊戲，才能知道其他人類會不會享受這個遊戲。

原文：http://www.rollingstone.com/glixel/news/artificial-intelligence-is-learning-how-to-develop-games-w502882

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