街機遊戲的復古潮流,英偉達使用GameGAN復刻經典喫豆人遊戲
From: The Verge; 編譯:Iris
還記得 Pac-Man 小遊戲嗎?
一個長得像被咬掉一塊的披薩的小黃臉,在迷宮裏貪婪地喫豆子,忽然前方一隻小鬼怪逼近,它驚慌失措地轉頭逃跑……:space_invader:
沒錯,這款在上世紀80年代風靡全球的喫豆人遊戲,曾一度霸佔世界各地的遊戲機屏幕,一舉躍爲史上最早的遊戲IP。不過,衆多喫豆人粉絲可不甘心它變爲時代的“前浪”,從在《像素大戰》裏扮演反派,到愚人節谷歌喫豆地圖的華麗轉身……喫豆人遊戲被頻繁複刻, Nvidia 也來一展身手, 其AI模型GameGAN可以通過觀看喫豆人遊戲來重現遊戲 ,用AI再造經典。
:birthday:
Pac-Man 40 Years Celebration!!
Pac -Man AI 遊戲界面
Nvidia的AI模型GameGAN可以通過觀看喫豆人遊戲來重現遊戲。 整個過程沒有複雜的編碼,也不需要軟件繪製預渲染圖像 ,GameGAN只要將電子遊戲的視覺數據和相應的控制器信息合併在一起輸入,然後根據提取到的信息源一幀一幀地重建形成遊戲最終版。
“它只需要觀察一會兒,就能學習所有東西”
但是AI版本的喫豆人也稱不上一個完美的復刻品。它重建形成的遊戲圖像是模糊的,看上去AI並沒法準確捕捉遊戲中小鬼角色的行爲。這也可以理解,因爲原始遊戲中每個小鬼都被設定了獨特的移動軌跡,只憑觀察很難精準復刻,而相比之下,喫豆人的整體遊戲設定就比較簡單:喫豆子,避開小鬼,儘量別被小鬼“反殺”。
Nvidia仿真技術副總裁Rev Lebaredian對GameGAN的評價頗高:“它只要在那兒觀察一會兒,就可以學會所有東西。打個比方,程序員在YouTube上觀看許多集喫豆人遊戲錄屏,他自己就能學到這其中的規律,然後根據自己的所學來重建這款遊戲。”
GameGAN的學習成果比對
Lebaredian還透露,這個項目正是與喫豆人遊戲的創造者Bandai Namco合作完成的,以慶祝街機經典遊戲的40週年生日。如今看來,兩方設計者都對項目結果表示滿意。
AI幫你操刀設計遊戲,驚不驚喜?
樂觀來看,復刻喫豆人項目也展示了AI與遊戲設計融合的光明前景。 開發人員可以將他們的手頭項目數據輸入到AI的數據庫中,利用它來創建遊戲規則,甚至學着設計新的遊戲關卡。 AI還有能力將不同的遊戲糅合在一起,讓遊戲開發者遊刃有餘地挖掘更多設計遊戲的創意。
可以自定義迷宮的喫豆人遊戲
能夠通過觀察虛擬世界運行規律來學習遊戲規則的AI,也對創造編程機器人等任務帶來了啓發。很快,它也有望學習現實世界的規則,比如通過觀看機器人手推車在倉庫中導航的視頻,自己來設計一個導航軟件。
Nvidia的項目引入了幾個新創意,包括調用了“ 記憶模塊 ”,允許GameGAN存儲遊戲的內部地圖,以保證遊戲復刻版與原始版保持一致。它還能將遊戲世界的靜態元素(如迷宮)與動態元素(如小鬼)分離開來,幫助GameGAN設計生成新關卡。
設計過程中仍有一些元素需要調整。爲了重現《喫豆人》, AI模型必須接受大約5萬集的數據訓練(觀看五萬次遊戲過程)。 數據輸入完成,一個奇妙的現象發生了:在接收了大量數據後,GameGAN並不知道該怎麼讓遊戲結束,也就是說,小喫豆人沒有game over的時候。團隊再讓GameGAN重新介入,調整了遊戲的結局。
“也許我們的下一個課題,就是如何讓AI自發學會把遊戲game over,這倒也算個意料外的任務。”實驗室主任Fidler笑着說道。
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