Искусственный интеллект научился составлять новые карты и уровни для компьютерных игр

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. В процессе обучения нейронные сети определили основные принципы построения уровней этой игры и после этого они стали способны генерировать новые уровни без малейшей помощи со стороны людей.

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.

Источник