Ehabتخيل نفسك وانت تلعب لعبة الفيديو باك-مان PAC-MAN لأول مرة، ستكتشف بمرور الوقت القوانين الأساسية للعبة، كيف يتحرك باك-مان عبر المتاهة، وكيف أنه لا يستطيع التحرك عبر الجدران وكذلك ما يحدث له عندما يأكل كريات الطاقة. سوف تتعلم كيف يتم التحكم في اللعبة من خلال لوحة المفاتيح. و في النهاية، يمكنك عمل نسختك الخاصة من اللعبة. هذا هو ما قام به باحثو شركة Nvidia، حيث دربو نموذج ذكاء اصطناعي حديث على لعبة باك-مان بهدف إعادة إنشاء نسخة كاملة وقابلة للعب من لعبة PAC-MAN، من خلال جعل الخوارزمية تشاهد ساعات من اللعب، 50,000 ساعة على وجه التحديد.
يحاكي نموذج الذكاء الاصطناعي هذا او الشبكة العصبية الاصطناعية، الذي يطلق عليه GameGAN، محرك ألعاب الكمبيوتر الذي تصنع به الالعاب، من خلال شبكة عصبية من نوع Generative Adversarial Networks او (GANs) على وجه الاختصار. إن تقنية GANs هذه عبارة عن نظامين للذكاء الاصطناعي يتنافسان مع بعضهما البعض، أحدهما يحاول محاكاة عمل المحتوى الأصلي، والآخر يرصد أخطاءه. ومن خلال التنافس ضد بعضهما البعض، يقومان بإنشاء محتوى مقنع بما فيه الكفاية ليشبه العمل الأصلي.
تم تدريب GameGAN على 50,000 ساعة من مشاهدة لعبة PAC-MAN، دون أن يكون لدى الخوارزمية أي فهم مسبق لديناميكية اللعب او نسخة من كود اللعبة الاساسي. وفقا لشركة Nvidia فأن هذا هو أول بحث يحاكي عمل محرك الالعاب Game Engine باستخدام الشبكات العصبية من نوع GAN. حيث تم إنشاء العديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي في السنوات القليلة الماضية التي يمكنها لعب الألعاب كشخصيات داخل اللعبة، ولكن هذه أول مرة يمكن لتقنية GAN إعادة إنتاج اللعبة نفسها.
سيكون لهذا البحث اثر كبير على مجال صناعة الألعاب في المستقبل وسيكون له أيضا تطبيقات على ارض الواقع. يمكنك أن تتخيل، على سبيل المثال، امكانية استخدام هذا النوع من خوارزميات GAN لتطوير أجهزة محاكاة لتدريب الروبوتات في المصانع. كما ان هذه الخوارزمية هي الخطوة الاولى في رحلة طويلة لنقل نفس التجربة من صناعة الألعاب الكلاسيكية ثنائية الأبعاد مثل باك-مان، الى الألعاب الحديثة ثلاثية الأبعاد.
تم تدريب GameGAN على مدار أربعة أيام باستخدام أربعة وحدات معالجة رسوم من طراز GV100 Volta. قامت خلال تلك الفترة بتحليل بضعة ملايين من الإطارات frames، ومن ثم مفارنتها ببيانات الضغط على لوحة المفاتيح خلال لعب اللعبة. استطاع النموذج GameGAN التدرب على العناصر الثابتة للعبة، مثل شكل المتاهة المتناسق، ونقاط وكريات الطاقة، وكذلك العناصر المتحركة مثل شخصيات الأشباح و شخصية باك-مان نفسها، بالاضافة الى تعلم قواعد اللعبة.
في عالم صناعة الألعاب، يمكن للمطورين استخدام مثل خوارزمية الـ GAN هذه لتصميم مراحل ومستويات جديدة للألعاب الحالية بشكل تلقائي، وذلك باستخدام المراحل الأصلية كبيانات تدريب. فهنالك ألعاب أكبر مثل لعبة GTA 5، حيث يعمل مئات أو آلاف الفنانين على مدى سنوات عديدة لإنتاج تلك العوالم. لذا فان أي أدوات يمكنها المساعدة في إنشاء كل هذا المحتوى ستكون ذات قيمة كبيرة. حيث أن GameGAN، أو الأفكار التي تأتي من البحث هذا، ستعطي الحياة لأدوات جديدة ومتطورة تساعد هؤلاء الفنانين.
المصادر:
40Years on, PAC-MAN Recreated with AI by NVIDIA Researchers
NVIDIA’s AI built Pac-Man from scratch in four days
After watching 50,000 hours of Pac-Man, Nvidia’s AI generated a playable clone
