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NVIDIA GameGAN hat PAC-MAN vollständig mit KI neu erstellt

Das Forschungsteam von NVIDIA hat an einem unglaublich leistungsstarken maschinellen Lernprogramm namens GameGAN gearbeitet, das sich bereits als sehr leistungsfähig erwiesen hat und das man nun der Öffentlichkeit vorstellt. Aber was ist das eigentlich und warum ist es überhaupt wichtig? GameGAN ist das allererste neuronale Netzwerk, das autark in der Lage ist, eine Spiele-Engine mit Hilfe ihrer Generativen Adversarial-Netzwerke (GANs) zu kopieren und zu reproduzieren. Dieses besteht eigentlich aus zwei konkurrierenden Netzwerken, wobei eines als Generator und das andere als Diskriminator fungiert, um zu lernen, was es “beobachtet” und mehrere Szenarien der Quelle nachzubilden.

“Dies ist die erste Forschung, die eine Spiel-Engine mit GAN-basierten neuronalen Netzwerken emuliert”, sagte Seung-Wook Kim, ein NVIDIA-Forscher und Hauptautor des Projekts. “Wir wollten sehen, ob die KI die Regeln einer Umgebung allein durch den Blick auf das Drehbuch eines Agenten, der sich durch das Spiel bewegt, erlernen kann. Und das tat sie.”

Das GameGAN-Modell trainierte sich selbst in 50.000 PAC-MAN-Sitzungen, um jeden Punkt, jedes Powerup und jeden Zug zu beobachten, zu analysieren und aufzuschlüsseln, die im ursprünglichen Spiel möglich waren. Mit den Informationen, die während der Sitzungen gelernt wurden, konnte es dies dann in Echtzeit nachstellen. Warum ist das aber nun eine große Sache und eine News wert? Weil das Netzwerk in der Lage war, das Spiel ohne Eingaben der ursprünglichen Spiel-Engine oder Grenzen neu zu erstellen! Sie wurden nicht benötigt, da das GameGAN-Modell in der Lage war, allein durch Beobachtung dessen, was erlaubt und nicht erlaubt war, selbständig zu lernen und dann eine spielbare Version des Spiels zu rekonstruieren.

Warum PAC-MAN, denn es ist ja alt und relativ einfach? Es ist sogar fast exakt 40 Jahre alt, um genau zu sein. Warum es also nicht in Partnerschaft mit BANDAI NAMCO zur Feier des Spieljubiläums verwenden? Auf Nachfrage bei NVIDIA, ob dies auch auf andere Spiele angewendet werden könnte, war die Antwort durchaus positiv optimistisch, aber nicht konkret. Für die Veröffentlichung der Forschungsinformationen wollte man PAC-MAN zu Ehren seines 40-jährigen Jubiläums hervorheben. Es gab damals einen Vorbehalt für das KI-Modell und zwar, dass es keinen Ton nachbilden konn, so dass man das, was man im Video hören kann, später eingefügt wurde.

Das Lustige an einem Spiel wie PAC-MAN ist, dass man in der Lage ist das trainierte Modell zu nehmen und tatsächlich neue Spielmechaniken und Umgebungen daraus zu erstellen. Hier kommt jetzt der eigentliche Spaß ins Spiel. Man stelle sich vor, man nehme ein beliebtes Spiel und speise es in das GameGAN-Ökosystem ein, um es dann so manipulieren könnten, dass ganze neue Welten entstehen. So etwas könnte eine viel längere Spieldauer eines Spiels ermöglichen und es den Entwicklern ermöglichen, sich mehr auf den Aspekt der Geschichte und des Charakters zu konzentrieren.

Aber Computerspiele sind nur ein kleiner Teil der Geschichte, denn die GANs können noch viel mehr. So ein GAN-System ist nämlich in der Lage, die Regeln der Physik und der Umgebung in Bereichen selbständig zu beobachten und zu lernen. Etwas, wovon auch die Automatisierung profitieren könnten und das System könnte so eigene Methoden zur Erledigung von Aufgaben entwickeln, die gefährlich für die Menschen sind. Eine weitere Anwendung könnte darin bestehen, die Fahrtrouten eines Autos mit einer Kamera aufzuzeichnen, um das neuronale Netz dies analysieren zu lassen und mehrere Szenarien für autonome Autos durchzuspielen. NVIDIA beschäftigt sich seit geraumer Zeit mit künstlicher Intelligenz und man darf gespannt sein, was als Nächstes kommt.

Quelle: NVIDIA

 

 

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About the author

Igor Wallossek

Chefredakteur und Namensgeber von igor'sLAB als inhaltlichem Nachfolger von Tom's Hardware Deutschland, deren Lizenz im Juni 2019 zurückgegeben wurde, um den qualitativen Ansprüchen der Webinhalte und Herausforderungen der neuen Medien wie z.B. YouTube mit einem eigenen Kanal besser gerecht werden zu können.

Computer-Nerd seit 1983, Audio-Freak seit 1979 und seit über 50 Jahren so ziemlich offen für alles, was einen Stecker oder einen Akku hat.

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