Функционирует при финансовой поддержке Федерального агентства по печати и массовым коммуникациям (Роспечать)

Алгоритм воссоздал движок Super Mario Bros. по видеозаписи игры

Matthew Guzdial, Georgia Institute of Technology

Исследователи из Технологического института Джорджии создали алгоритм, который наблюдает за записью прохождения игр, и на основе этих данных воссоздает их игровой движок без доступа к исходному коду. Хотя, получаемый результат не идентичен исходным данным, в целом алгоритм воссоздает игры довольно точно. Работа была представлена на конференции IJCAI 2017, а ее текстовая версия доступна на сайте университета.

Специалисты в области искусственного интеллекта и машинного обучения нередко используют свои знания для создания игровых алгоритмов. Иногда такие системы даже превосходят людей, как в случае с алгоритмом AlphaGo, который в начале года победил сильнейшего игрока в го в мире. Однако обычно такие алгоритмы умеют именно играть в игры, но не создавать их.

Американские ученые уже несколько лет занимаются решением второй задачи. Теперь они создали алгоритм, который воссоздает игровой движок простых двумерных игр без доступа к его исходному коду. Для этого они использовали игру со сравнительно небольшим количеством деталей — Super Mario Bros. — известную игру-платформер, в которой персонаж перемещается по горизонтальным поверхностям.

Для начала исследователи сформировали массив из всех объектов, чтобы алгоритм мог в дальнейшем распознавать их на кадрах. Затем алгоритм с помощью открытой библиотеки компьютерного зрения OpenCV распознавал эти объекты на видеозаписях прохождения игры. Помимо этого система распознавала анимацию и взаимодействие между объектами. Имея эти данные алгоритм пытался предсказать следующие кадры на основе знания о предыдущих, и сравнивал их с реальной записью. В случае значительных несоответствий он пытался вывести правила, объясняющие эти различия.

Исследователи проверили качество нового движка с помощью другого алгоритма, умеющего проходить эту игру. Сравнение показало, что несмотря на некоторые визуальные несоответствия, игровой процесс остался неизменным, и агент не сталкивался с непроходимыми препятствиями, например, проваливающимся полом.

В 2015 году инженеры из Технологического института Джорджии уже представляли схожую работу. Тогда создали алгоритм, который на основе роликов с записями прохождения игр создает для них новые уровни. Полученные таким образом уровни можно загрузить в оригинальную игру и пройти.

Григорий Копиев

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.