今天是吃豆人的40岁生日，无极4平台注册地址尽管在烟雾缭绕的酒吧里玩游戏机的日子已经过去很久了，但这款传奇游戏仍在推动这个行业向前发展。上周五，英伟达(Nvidia)宣布，它的研究人员已经训练了一种人工智能，让它在不了解游戏规则、也不让它使用底层游戏引擎的情况下，创造出可以工作的吃豆人(Pac-Man)游戏。英伟达(Nvidia)的“GameGAN”只是观看了5万场吃豆人(Pac-Man)游戏来学习游戏规则。

 

这本身就是一项令人印象深刻的成就，但英伟达希望支持该项目的“生成对抗网络”(GAN)技术能够在未来帮助开发者更快地创造游戏并训练自主机器人。

 

Nvidia的研究人员Seung-Wook Kim在一次新闻发布会上说:“这是第一个使用神经网络来模拟游戏引擎的研究。”“我们想看看人工智能是否能够通过观看游戏中移动的代理人的剧本来学习环境的规则。”它也确实做到了。”

 

GameGAN的工作原理是使用两个相互竞争的神经网络，运行在英伟达GV100“Volta”处理器的四个上。鉴别器网络进行实际游戏，而生成器网络实时创建游戏的新帧，以响应鉴别器的动作。经过5万场比赛后，英伟达表示，GameGAN现在已经足够聪明，无极4注册产业能够在飞行中创造出功能齐全的吃豆人游戏，以至于该公司计划在今年晚些时候发布ai生成的吃豆人比赛的可玩版本。

 

英伟达希望这仅仅是个开始。在新闻发布会上，Nvidia的Rev Lebaredian和Sanja Fidler表示GameGAN这样的可生成的对抗网络最终会让开发者更容易地创造游戏。Lebaredian说，这一概念可以用于自动创建基本游戏，如Pac-Man或Nvidia在GTC 2020上展示的一个版本的Marbles RTX demo。从理论上讲，你甚至可以训练AI去创造一些原创的“混搭”游戏，使用一些来自不同游戏的行为和模型。

 

但是，在软件的更深层次上工作的工具似乎更有希望。不需要教GameGAN基本规则，甚至不需要提供游戏引擎，英伟达就可以预见这项技术将很快被用于原型关卡设计和角色模型。英伟达公司在新闻稿中表示:“无论何种游戏，GAN都可以通过吸收屏幕记录和过去游戏中的代理按键来学习游戏规则。”“游戏开发者可以使用这样的工具为现有游戏自动设计新的关卡布局，使用来自原始关卡的剧本作为训练数据。”