ИИ научился самостоятельно создавать игровые уровни

Автор

В процессе обучения нейросеть определили основные принципы построения уровней этой игры и после этого они смогли сгенерировать новые уровни без помощи человека.

Исследователи из Корнуэльского университета сделали то, что сможет кардинально изменить процесс разработки новых видеоигр. Они создали пару соперничающих нейронных сетей (Generative Adversarial Network, GAN) и обучили их на примере самой первой игры-шуттера, DOOM-а.

GAN-сети, исследуя уровни DOOM-а, составляли свою собственную карту, на которую наносились не только топографические особенности виртуального пространства, но и места расположения различных активных объектов, включая и других игровых персонажей, противников и монстров в данном случае.

Одна сеть обучалась только на основе потока передаваемых ей видеоданных, а второй сети передавались эти же данные, снабженные дополнительной информацией, полученной в ходе предварительного анализа. И после того, как сети "проглотили" все уровни DOOM-а, они стали способны генерировать свои собственные уровни. При этом, качество и сложность новых уровней были весьма и весьма высокими, но система искусственного интеллекта буквально за секунды времени делало то, что заняло бы много часов работы целого коллектива, состоящего из дизайнеров, художников и программистов.

И в заключение следует отметить, что исследователи из Корнуэла не преследовали цели создания новых уровней именно для устаревшего DOOM-а или другого шуттера от первого лица. Эта технология может быть успешно использована и по отношению к компьютерной игре любого другого жанра, в чем можно убедиться, заглянув на страничку проекта "Video Game Level Corpus", расположенного на известном сервисе Github.