Nvidia recria PAC-MAN usando IA para comemorar seu 40º aniversário de …

Nvidia recria PAC-MAN usando IA para comemorar seu 40º aniversário de ...

Escrito por Metal Messiah

Agora, isso é algo muito interessante. Caso você não soubesse que o clássico do Arcade “PAC-MAN” acabou de completar 40 anos, para celebrar esse aniversário, a Nvidia fez uma parceria com a Bandai Namco para recriar o jogo usando seu modelo de IA conhecido como “GameGAN ”.

Esta versão foi criada sem um motor de jogo, pois é uma versão completa do jogo, baseada puramente na observação do modelo de IA de 50.000 jogos do PAC-MAN sendo jogados. Sim, você ouviu isso corretamente, “sem” o mecanismo de jogo.

Os pesquisadores da Nvidia ensinaram um sistema de IA para recriar o jogo de Pac-Man simplesmente por assistindo está sendo jogado.

“Não havia codificação envolvida, nem imagens pré-renderizadas para o software usar. O modelo de IA é simplesmente alimentado com dados visuais do jogo em ação, juntamente com as entradas do controlador que o acompanham e, em seguida, recria-o quadro a quadro com essas informações. O jogo resultante é jogável por humanos, e a Nvidia diz que o estará lançando on-line em um futuro próximo ”.

Aprende todas essas coisas apenas assistindo, ”Rev Lebaredian da NVIDIA, vice-presidente de tecnologia de simulação, declarou em um briefing. “[It’s] semelhante a como um programador humano pode assistir a muitos episódios de Pac-Man no YouTube e inferir quais são as regras dos jogos e reconstruí-las. ”

Embora não seja uma recriação perfeita do título e de todos os seus ativos, todos os objetivos mecânicos e de jogabilidade são os mesmos. A NVIDIA até acredita que é assim que a IA será aplicada à criação de jogos no futuro. Lebaredian também observa que o experimento foi realizado em colaboração com a Bandai Namco, uma vez que celebra o “40º aniversário” do clássico jogo de arcade.

O programa de inteligência artificial é chamado GameGAN, com GAN representando “rede adversária generativa”, que é uma arquitetura comum usada no aprendizado de máquina. A GAN trabalha tentando replicar os dados de entrada enquanto também compara seu trabalho com a fonte original. Se os dois não corresponderem, os dados serão rejeitados e o programa procurará melhorias e tentará novamente.

Embora os programas de IA já tenham gerado espaços de jogos virtuais, o GameGAN pode usar um “módulo de memória” que permite ao programa armazenar um mapa interno do espaço digital que está tentando recriar, levando a uma cópia mais consistente.

Sanja Fidler, diretora do laboratório de pesquisa da Nvidia em Toronto, afirma que o GameGAN foi treinado em mais de 50.000 episódios para recriar Pac-Man, mas o agente de IA foi tão bom no jogo que quase nunca morreu. “Isso tornou difícil para a IA tentar recriar o jogo para aprender o conceito de morrer”, disse Fidler.

A NVIDIA diz que lançará o jogo recriado on-line em um futuro próximo. O princípio básico de um GAN é que ele funciona em duas metades. A primeira metade do GAN tenta replicar os dados de entrada, enquanto a segunda metade compara isso à fonte original. Se eles não corresponderem, os dados gerados serão rejeitados e o gerador ajustará seu trabalho e o reenviará.

Mas como exatamente tudo isso funcionou? Bem, GameGAN, nas próprias palavras da NVIDIA é “o primeiro modelo de rede neural que imita um mecanismo de jogo de computador, aproveitando redes adversárias generativas, ou GANs. Composto por duas redes neurais concorrentes, um gerador e um discriminador, os modelos baseados em GAN aprendem a criar novo conteúdo convincente o suficiente para passar pelo original. Você pode ter experimentado GANs usando o NVIDIA GauGAN, um modelo de aprendizado profundo desenvolvido pela NVIDIA Research que transforma rabiscos ásperos em obras de arte fotorrealistas com facilidade de tirar o fôlego“.

A primeira rede neural, conhecida como gerador, produz os dados que serão revisados ​​pela segunda rede neural, o discriminador. O gerador está essencialmente tentando enganar o discriminador com a maior frequência possível. Depois de atingir seu limite, o discriminador pode ser treinado novamente para melhorar ainda mais os resultados da GAN.

A NVIDIA disse que usava 4 x GPUs Tesla V100 para alimentar a recreação feita pela IA do PAC-MAN, e teve 4 dias de treinamento para que a IA trabalhasse sua mágica. Os pesquisadores da NVIDIA acrescentaram que a IA é semelhante a uma criança, onde fornece à AI um ambiente simulado para trabalhar, um ambiente que a NVIDIA pode controlar. À medida que aprende, ele se adapta e se acostuma ao ambiente, assim como a criança.

Obviamente, há mais GANs em jogos. Um aplicativo para o qual já vimos o uso é como um método para aumentar a escala de 4K de títulos mais antigos.

Então, basicamente, o que a NVIDIA está fazendo aqui não é exatamente recriar o jogo (porque não está pegando nenhum código do jogo), é apenas visualizá-lo visualmente e recriá-lo visualmente. Não há “jogo” sendo “recriado”.

A versão AI não é de forma alguma um fac-símile perfeito. As imagens são embaçadas e não parece que a IA tenha conseguido capturar o comportamento exato dos fantasmas do jogo, cada um dos quais é programado com uma personalidade específica que determina seu movimento. Mas a dinâmica básica do Pac-Man está lá: coma pellets, evite fantasmas e tente não morrer.

O uso da IA ​​para gerar mundos virtuais como videogames já foi feito antes. Mas os pesquisadores da Nvidia introduziram vários novos aspectos, incluindo um “módulo de memória” que permitia ao sistema armazenar um mapa interno do mundo dos jogos. Isso leva a uma maior consistência no mundo do jogo, uma característica fundamental ao recriar os labirintos do Pac-Man. Eles também permitem que os elementos estáticos do mundo do jogo (como o labirinto) sejam separados dos dinâmicos (como os fantasmas), que atendem ao objetivo da empresa de usar a IA para gerar novos níveis.

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