殿堂级经典游戏40年后重生 NVIDIA AI再现初代《吃豆人》

摘要:

40年前,《吃豆人》(Pac-Man)首次出现在日本的游戏厅中,随后风靡全世界。数据显示,仅仅在1981年,美国人就为了《吃豆人》往游戏机里投了几十亿个25美分硬币,游戏总时间达到75000小时,相当于8年半。现在,这款列入世界游戏名作殿堂的经典之作,又借助于NVIDIA AI技术,重现人间!

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在NVIDIA DGX系统的神经网络上,经过多达5万个回合、总计数万帧的游戏训练,NVIDIA研究院创建的强大新AI模型“NVIDIA GameGAN”,已经能够在无需基础游戏引擎的情况下,生成完整版的《吃豆人》游戏。

换句话说,AI即使不了解游戏的基本规则,也可以完美地再现这款经典游戏。

据介绍,GameGAN是第一个利用生成式对抗网络(GAN)模仿计算机游戏引擎的神经网络模型。GAN模型由两个相互对抗的神经网络组成,一个生成器(generator),一个鉴别器(discriminator),能够学习并创建足以媲美原版内容的新内容。

经过训练后的GameGAN模型能够生成静态环境元素,例如统一的迷宫形状、豆子、强化道具、作为敌人的幽灵、吃豆人本身等移动元素。

它还能学习简单和复杂的关键性游戏规则:吃豆人无法穿过迷宫墙,而需要一边四处移动、一边吃豆;吃到强化道具后,鬼魂会变成蓝色并四处逃窜;吃豆人从一侧离开迷宫时,会被传送到迷宫的另一侧;吃豆人碰到鬼魂,屏幕就会闪烁并结束游戏。

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当智能代理试玩GAN生成的游戏时,GameGAN会对代理的行为做出响应,从而实时生成新的游戏环境框架。

在使用游戏不同等级或版本的游戏剧本进行训练后,GameGAN甚至还可以生成从未有过的游戏关卡。

利用此功能,游戏开发人员可以自动生成新的游戏等级关卡,AI研究人员则可以更轻松地开发用于训练自主机器的模拟器系统。

事实上,无论是哪一款游戏,GAN都可以通过从过去的游戏中提取屏幕录像和智能代理的按键轨迹,来学习其规则,而游戏开发人员可以将原关卡中的游戏剧本作为训练数据,使用该工具为当前的游戏设计新的等级关卡。

游戏发行商万代南梦宫娱乐(BANDAI NAMCO Entertainment)旗下研发公司万代南梦宫研究有限公司(BANDAI NAMCO Research Inc.),提供了用于训练GameGAN所用的《吃豆人》数据,而结果让他们感到震惊,都无法相信可以在没有游戏引擎的情况下,再现这款经典游戏。

NVIDIA将于今年晚些时候在AI Playground上发布这款由AI再现的《吃豆人》,所有人都可以亲身体验。

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