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1 : [] 投稿日:2020/05/25(月) 17:10:19.72 ID:Bh/00vNR0●.net BE:886559449-PLT(22000) [1/1回]
http://img.5ch.net/ico/8toushinnomonar32.gif
NVIDIAのAIが5万本のプレイ動画を見ただけで「パックマン」をゲームエンジンなしに再現

全くプレイしたことがないゲームのプレイムービーを見た時に、頭の中で「自分がその
ゲームをプレイするところ」を想像して、なんとなくプレイした気分になったことがある人もいるはず。
それと同じように、AIに名作アクションゲーム「パックマン」のゲームプレイを視覚的に学習させることで、
既存のゲームエンジンやコードを用意することなく、AIによるシミュレーションだけでパックマンを
生成するという試みを、NVIDIAの研究チームが発表しました。

NVIDIAの開発したAI「GameGAN」がどういうものなのかは、以下のムービーで簡単に説明されています。
右に映っているのがGameGANが最終的に生成したパックマン。GameGANが生成したパックマンは
単なるデモ映像ではなく、プレイ可能なアプリケーションとして出力可能。
GameGANは単にパックマンをプレイするだけでなく……
「パックマンのプレイ動画を見て、パックマンを再現する」というのが大きなポイント。
GameGANは既製のゲームエンジンは一切使わずに学習と訓練を重ねることで、
プレイ可能なパックマンをゼロから作り出しました。
この研究は、1980年5月22日にリリースされたパックマンが、2020年5月22日で40周年を
迎えたことを祝して行われました。
NVIDIAの研究チームは、バンダイナムコ研究所から提供されたパックマンのゲームプレイムービー
約5万本と、ゲーム操作に対応したキー入力のデータをGameGANに学習させました。この学習は
NVIDIA Quadro GV100 GPU4基を搭載したNVIDIAのAI用ワークステーション「NVIDIA DGXシステム」を使い、4日間かけて行われたそうです。
NVIDIAの研究者で論文の主執筆者であるキム・スンウ氏は、「GameGANは、敵対的生成
ネットワークを利用してコンピューターゲームエンジンをシミュレートする初の研究です。
AIがゲームのプレイムービーを見るだけで、ゲームそのものという環境を生み出せるかどうかを
試したかったのです」と述べています。

敵対的生成ネットワークは、生成ネットワークと識別ネットワークの2つで構成されます。
「生成ネットワークが生成したものを識別ネットワークが判定し、その結果を生https://gigazine.net/news/20200525-nvidia-ai-recreate-packman/
2 : ログ速名無し[] 投稿日:2020/07/03 01:38:30
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