Google tworzy grywalną wersję Dooma za pomocą sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja od pewnego czasu wciąż nas zadziwia. Giganci, którzy potrafią wykorzystać jej potencjał, raz za razem zaskakują ciekawymi sposobami na wykorzystanie. Niektóre są bardziej pożyteczne i praktyczne, a inne mają za zadanie pomóc w rozwijaniu uczenia maszynowego i pokazać, jaka drzemie w nim moc. Google pokazał, na co stać jego algorytmy SI, przygotowując z jej wykorzystaniem grywalną wersję kultowej strzelanki - Doom.
W skrócie:
- Google stworzyło grywalną wersję Doom, wykorzystując algorytmy neuronowe, które bazują na analizie wideo z rozgrywki.
- Sieć neuronowa GameNGen potrafi generować sekwencyjne klatki gry z prędkością 20 FPS. Odtwarza elementy takie jak zdrowie, amunicję, atakowanie wrogów czy otwieranie drzwi.
- Projekt może zwiastować nową erę w tworzeniu silników gier, w której gry będą generowane automatycznie przez modele neuronowe, podobnie jak obrazy i filmy.
Google osiągnęło kolejny kamień milowy w rozwoju sztucznej inteligencji - stworzyło grywalną wersję kultowej strzelanki Doom, wykorzystując do tego algorytmy neuronowe. Ten niesamowity wyczyn może budzić pewne obawy, ale z całą pewnością robi wrażenie. Zespół badawczy opisał go szerzej w pracy naukowej zatytułowanej "Diffusion models are real-time game engines", w której pokazał, jak za pomocą sieci neuronowej udało się odtworzyć klasycznego FPS-a na poziomie zbliżonym do oryginału.
Doom to jedna z najbardziej portowanych gier w historii, ale to, co osiągnęli badacze Google, otwiera zupełnie nowy rozdział w historii tego przeboju z lat dziewięćdziesiątych. Dzięki analizie wideo z rozgrywki sieć neuronowa GameNGen była w stanie naśladować go z zadziwiającą dokładnością. Generowane przez AI klatki były wyświetlane z prędkością 20 FPS, a grafika była porównywalna z oryginałem.
Oczywiście, aby to wszystko było możliwe, ludzie musieli najpierw dostarczyć sieci neuronowej odpowiednie materiały wideo z rozgrywki. Na ich podstawie GameNGen nauczyło się generować sekwencje klatek, które odtwarzają kluczowe elementy gry - od stanu zdrowia i amunicji, przez ataki na przeciwników, aż po otwieranie drzwi i niszczenie obiektów. Choć nie jest to dokładna symulacja, model neuronowy potrafi utrzymać spójny stan gry przez dłuższy czas.
Google nie ukrywa, że projekt może stanowić fundament dla nowego podejścia do tworzenia silników gier. Model GameNGen pokazuje, że sztuczna inteligencja jest w stanie generować nie tyle obrazy, co dynamiczne i interaktywne środowiska, które mogą posłużyć jako silniki graficzne w przyszłości. Wcześniej jednak przed specjalistami mnóstwo pracy związanej ze szkoleniem modeli oraz optymalizowaniu wkładu ludzkiego w proces tworzenia gier wideo.
Co ciekawe, jak wynika z raportu Unity z marca tego roku, już teraz ponad 60 procent twórców gier wideo korzysta ze sztucznej inteligencji na pewnym etapie produkcji. Można więc przewidywać, że rola AI w procesie produkcji będzie odgrywać coraz ważniejszą rolę. Oby tylko odbywało się to w sposób etyczny. Gdzie są granice wykorzystania sztucznej inteligencji? Na ten temat wszyscy zainteresowani będą burzliwie dyskutować przez najbliższe lata.
