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9月11日报告/yoyo
通常,我们通过观看游戏视频来教人工智能学习如何玩游戏。但是佐治亚理工学院的研究人员正在尝试一种不同的方法:使用人工智能来学习一个完整的游戏引擎,这有望加速游戏领域不同游戏风格的发展。
左边的图片显示了原始的游戏视频,右边的图片显示了人工智能重建视频
本文的研究主题是“从视频中学习游戏引擎”,它描述了一个人工智能系统,通过观看《超级马里奥兄弟》来重新创建游戏引擎。这个系统不需要访问代码,只需查看游戏的像素图片就可以了解游戏是如何工作的。
据报道,这是世界上第一个学习游戏引擎的人工智能技术,它只需要在不到两分钟的时间内观看游戏视频,然后通过研究框架和预测未来事件,如角色将选择什么路径或敌人将如何反应,来建立自己的游戏运行模式。
然而,也有一些地方和局限性需要注意。首先,人工智能系统不需要从头学习游戏的所有内容。它提供了两个重要的信息集:第一,游戏中所有子图形的视觉字典;第二,一套基本概念,如物体的位置和它们的移动速度。有了这些工具,人工智能将打破游戏框架的框架,逐帧分解游戏和标签,然后找出显示操作的规则。
随着时间的推移,系统会建立所有的小规则,并将它们记录为一系列逻辑语句(例如,如果是这样的话)。这些规则可以导出并转换成许多编程语言来重新创建游戏本身。
现在,该系统只能在2d平台游戏上运行。这是因为在一些特定的游戏中,它仍然依靠人类来引导它。定义3d游戏的所有信息需要更多的时间和更先进的机器视觉工具。
然而,佐治亚理工学院的团队认为,在未来,这项技术不仅可以解决视频游戏的工作原理,还可以用于现实生活中。这也将使人工智能的创造能力有所突破,并帮助他们理解人类定义的世界。(yoyo)
标题:两分钟重建出《超级马里奥兄弟》:全球首例
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