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Nvidia recrée Pac-Man grâce à l'IA

C'est apparemment le 40e anniversaire de Pac-Man, et pour célébrer les chercheurs de Nvidia AI, nous avons concocté un nouvel outil appelé GameGAN et l'avons appliqué à Pac-Man. Résultat: sans écrire de moteur ni de code, l'outil a recréé Pac-Man et toutes ses règles avec seulement quelques jours de formation. Mais revenons en arrière et expliquons pourquoi c'est cool et intéressant.

GAN est synonyme de réseau contradictoire génératif, essentiellement deux algorithmes d'apprentissage automatique où l'un est formé pour générer des données qui correspondent à un modèle et l'autre est formé pour déterminer si les données sont «réelles» ou non. Les GAN ont été utilisés de diverses manières et sont devenus de plus en plus populaires dans le monde de l'apprentissage automatique, et bien que Pac-Man soit un jeu relativement simpliste par rapport aux normes d'aujourd'hui, l'approche utilisée par Nvidia est applicable à des environnements de jeu plus complexes et à d'autres scénarios du monde réel. .

Nvidia a entraîné le Pac-Man GameGAN en utilisant les données de 50000 jeux de Pac-Man, qui ont été générés par une IA distincte formée pour jouer à Pac-Man. Le réseau a reçu les données d'entrée (c'est-à-dire les touches directionnelles sur lesquelles un joueur appuierait), ainsi que le flux vidéo résultant (images). En utilisant uniquement ces données, GameGAN a pu apprendre et recréer les règles de Pac-Man et peut désormais simuler le jeu, le tout sans aucun codage direct du jeu.

Cela signifie que GameGAN sait que le blob jaune Pac-Man et les blobs fantômes ne peuvent pas se déplacer à travers les murs – pas qu'il pense à quoi que ce soit comme un «mur». Il comprend que les fantômes se déplacent normalement vers Pac-Man, mais quand Pac-Man mange une pastille de puissance, ils deviennent tous violets et fuient. C'est parce que Pac-Man ne mange pas seulement les points, mais aussi les fantômes violets – et les fantômes consommés se transforment en globes oculaires qui reviennent au centre de l'écran puis ressortent.

Ce que GameGAN génère réellement, c'est une série d'images conformes à ses données d'entraînement, qui finit par être Pac-Man. C'est assez soigné d'un point de vue technique, bien que les choses ne se passent pas toujours comme prévu.

Par exemple, le réseau d'IA qui a généré les 50 000 jeux Pac-Man pour la formation est en fait très bien à Pac-Man, il est donc rarement mort. Cela a amené GameGAN à ne pas comprendre pleinement qu'un fantôme normal peut attraper Pac-Man et le tuer. À un moment donné, le réseau «  tricherait '' et deviendrait un fantôme violet lorsqu'il atteindrait Pac-Man, ou permettrait au fantôme de passer par Pacman sans aucun effet néfaste ou autre comportement anormal. Une formation supplémentaire aide à éliminer cela.

La version GameGAN de Pac-Man vise également une faible résolution de sortie de seulement 128 x 128 pixels en ce moment. C'est une résolution encore plus faible que le jeu d'arcade d'origine (224 x 288).

J'ai demandé à Nvidia s'il pouvait simplement utiliser quelque chose comme DLSS pour améliorer cela pour un meilleur résultat. La réponse a été que beaucoup de choses sont possibles, mais les chercheurs se sont concentrés sur le fait que la formation de base fonctionne en premier. Pour l'instant, parce que le rendu correct des images haute résolution est beaucoup plus difficile, nous obtenons un jeu Pac-Man très pixélisé. Cela va probablement changer avec les futures mises à jour.

La version GameGAN entièrement jouable de Pac-Man sera finalement disponible sur AI Playground de Nvidia plus tard cette année. D'autres variantes de Pac-Man sont également possibles avec plus de formation, ce qui fait probablement partie de ce sur quoi Nvidia travaille actuellement avant la sortie publique.

Combien de temps jusqu'à ce que GameGAN puisse recréer Crysis? N'espérez pas tout de suite, mais à un moment donné, cela pourrait commencer à créer de nouveaux jeux et types de jeux. Indiquez les références obligatoires de Skynet.

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