Как опытный геймер с многолетним опытом за плечами, я должен сказать, что недавняя разработка запуска Doom на нейронной сети просто ошеломляет! Это похоже на то, как старый друг танцует под новую мелодию, и это так же захватывающе.
«Фраза «Может ли он запустить Doom?» — это широко известная поговорка, которая распространилась практически на все доступные технические устройства. Она варьируется от управления игрой с помощью тостера до даже запуска Doom во время теста на беременность (не забудьте после этого вымыть руки), и теперь это символизирует. мера чудаковатой изобретательности».
Как энтузиаст, я рад сообщить, что новаторское сотрудничество между исследователями из Google Research, Google DeepMind и Тель-Авивского университета позволило успешно запустить классический шутер исключительно на нейронной сети (как сообщает Futurism). Проще говоря, этот инновационный подход генерирует каждый кадр с использованием модели, тщательно обученной в реальной игре. Если вы заинтригованы, вы можете стать свидетелем этого в реальном времени прямо здесь. Однако имейте в виду, что у этой технологии есть свои ограничения.
Как геймер, я бы сказал, что если вы здесь новичок, то нейронная сеть похожа на продвинутую систему искусственного интеллекта, созданную с использованием человеческого мозга в качестве вдохновения. Он использует машинное обучение для интерпретации команд и ответов, подобно тому, как я учусь, играя в разные игры. Что отличает их от других, так это способность понимать концепции, выходящие за узкие рамки традиционного ИИ, что делает их невероятно полезными в прогнозных моделях.
Обучение, которое составляет значительную часть улучшения, включает в себя неоднократное совершенствование системы путем работы с обширными наборами данных в небольших масштабах. Когда сеть «обучена» конкретной информации, это означает, что она каким-то образом поглощает и использует эти данные. В случае генеративного ИИ обученные модели будут очень похожи на исходный источник, пока наборы данных не станут достаточно широкими.
Хотя прогонять что-то столь сложное с помощью нейронной модели, очевидно, очень впечатляет, стоит отметить, что в видео игра ведется в медленном темпе, с множеством сокращений, явно захватывающих самые плавные и реалистичные моменты игры. Это делается не для того, чтобы умалить работу, а для того, чтобы поместить ее в контекст. Вы не можете прямо сейчас выйти и просто поиграть в Doom с поддержкой нейросети. Сейчас это испытание и не более того.
Будучи геймером, погружающимся в сферу игр с использованием искусственного интеллекта, я наткнулся на интригующее исследование, которое проливает свет на его потенциальное будущее. Однако важно отметить, что мы не углубляемся здесь в этические последствия. Технология в ее нынешнем состоянии несколько ограничена из-за емкости кратковременной памяти нейронной сети, которая может сохранять только около 3 секунд игрового процесса. Ему удается довольно хорошо воспринимать эффекты HUD (Heads-Display), но другие детали, такие как позиционирование и многое другое, имеют тенденцию размываться во время игры. Более того, ему сложно точно предсказать последующие кадры, что приводит к визуальным сбоям и нечеткости фрагментов, как показано в предоставленном видео.
Забегая вперед, в документе отмечается, что помимо функции вознаграждения, разработанной для агента обучения с подкреплением (RL), наш метод не полагается ни на что, специфичное для Doom.
Затем он говорит, что ту же самую базовую сеть можно использовать для эмуляции других игр. В дополнение к этому он затем приводит аргумент, что этот же движок можно использовать для замены или сопровождения программистов, работающих над реальными играми. Поскольку сеть, похоже, обучена на конкретных играх с конкретными функциями, не приводится никаких аргументов в пользу того, как это приведет к созданию совершенно новых игр. Затем в документе говорится, что подобный движок можно использовать для «обеспечения надежных гарантий частоты кадров и объема памяти», а затем говорится: «Мы еще не экспериментировали с этими направлениями, и здесь требуется гораздо больше работы, но мы с нетерпением жду возможности попробовать!»
Остается неясным, насколько эффективно эта сеть будет работать сверх своих нынешних показателей, поэтому давайте пока постараемся избегать переоценки ее будущих возможностей, хотя в нынешнем виде они, несомненно, впечатляют – даже если амбиции, изложенные в документе, кажутся несколько амбициозными.
Смотрите также
- 10 основных функций Sims 4, о которых вы, вероятно, забыли, которых не было при запуске 10 лет назад
- Every Day We Fight представляет собой совершенно новый подход к жанру пошаговых стратегий, в котором используется временная петля в стиле roguelike.
- Даты начала и окончания 33-го сезона Diablo 3 — последние обновления
- The Behemoth обновит Castle Crashers, Battleblock Theater и многое другое.
- Elden Ring – Впечатления от DLC Shadow of the Erdtree
- Как выполнить квест «Знамя дракона» в Bannerlord 2
- Обзор GameSir X4 Aileron: «Все, что вы можете сделать, я могу сделать лучше»
- Обзор AMD Ryzen 9 9950X
- «Чужой: объяснение концовки Ромула» — кто умрет, и ответы на все ваши самые важные вопросы
- Чужой: Объяснение посттитров Ромула – есть ли сцена после титров?
2024-08-30 17:47