قامت Microsoft بتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي في لعبة لم يلعبها أحد

تمثل النماذج العالمية – خوارزميات الذكاء الاصطناعي القادرة على توليد بيئات محاكاة – مقدمة واحدة للتعلم الآلي. اليوم ، نشرت Microsoft بحثًا جديدًا في Nature Intining Muse ، وهو نموذج قادر على توليد عناصر بصرية من الألعاب ومدخلات وحدة التحكم. بشكل غير متوقع ، ولد من مجموعة تدريب Microsoft حافة النزيف.

إذا كنت مثلي ، هل قمت بمسح هذه اللعبة تمامًا من ذاكرتك (أو لم تكن تعرف أنها موجودة في المقام الأول) ، حافة النزيف هو 4 مقابل 4 Brawler تم تطويره بواسطة Ninja Theory ، وهو استوديو معروف بعمله على سلسلة Hellblade. توقفت نظرية النينجا عن التحديث حافة النزيف بعد أقل من عام من الإصدار ، لكن Microsoft تضمنت شرطًا في لعبة EULA التي منحتها الإذن بتسجيل الألعاب التي لعبها الأشخاص عبر الإنترنت. لذلك إذا كنت أحد الأشخاص القلائل الذين لعبوا حافة النزيفتهانينا ، أعتقد: لقد ساعدت المجتمع على القيام ببعض التقليب التجاري.

إذن ما هو جيد بنفس القدر؟ قل أن مصمم اللعبة في Blizzard يريد تجربة فكرة بطل جديد في Overwatch 2. بدلاً من استئجار فريق من المبرمجين والفنانين لإنشاء رمز وأصول يمكن للاستوديو أن يخرقها في النهاية ، يمكن لـ Musee بدلاً من ذلك استخدام النماذج الأولية. غالبًا ما يكون التكرار هو الجزء الأكثر توقيتًا (وأغلى) من إنتاج ألعاب الفيديو ، لذلك من السهل فهم سبب اهتمام Microsoft باستخدام الذكاء الاصطناعي لتوسيع العملية ؛ إنه يوفر وسيلة للسيطرة على تكلفة الهروب للتنمية. هذا لأنه ، وفقًا لـ Microsoft ، تبرز Muse في نماذج العالم التي تسميها الشركة التحمل.

تقول كاتيا هوفمان ، مدير الأبحاث الرئيسي في Microsoft Research: “يشير الثابت إلى قدرة النموذج على دمج التعديلات (أو” المستمر “) للمستخدمين في تسلسل ألعاب تم إنشاؤها ، مثل شخصية تم نسخها إلى لعبة مرئية”. وبعبارة أخرى ، يمكن لـ Muse التكيف بسرعة مع عناصر اللعبة الجديدة لأنه يتم تقديمها في الوقت الفعلي. في أحد الأمثلة التي تشاركها Microsoft ، يمكنك أن ترى أن شخصية “اللاعب” تستجيب على الفور لأنه يتم تقديم اثنين من الطاقة بجوارهما. يبدو أن النموذج يعلم أن المستشعرات ذات قيمة وأن شيئًا ما سيحصل على شيء بعيد عن الطريق. وهكذا ، تعكس المحاكاة أنه في هذه العملية يخلق الفاكس المقنع حول الفعلي حافة النزيف تصارع.

وفقًا لـ Fatima Kardar ، نائبة رئيس Gaming AI في Microsoft ، تستخدم الشركة بالفعل Muse لإنشاء “AI القابل للعب في الوقت الفعلي المدربين على الصفحات الأولى الأخرى” ودراسة كيف يمكن لهذه التكنولوجيا أن تساعد ألعابها القديمة على الأدوات الشيخوخة جديدة جمهور.

تقول Microsoft إن Muse هو نموذج من الذكاء الاصطناعي “أولاً” ، لكن هذا ليس صحيحًا تمامًا. نماذج العالم ليست جديدة. في الواقع ، لا يتم تدريب موسى الأول على Microsoft. في شهر أكتوبر لاول مرة عن طريق الواحة القادرة على توليدها ماين كرافت مستويات. يظهر موسى مدى تطور هذه النماذج.

هذا يعني أن هناك طريقًا طويلًا لهذه التكنولوجيا وأن Muse لديه قيود واضحة. بالنسبة لنموذج واحد ، فإنه يولد عناصر بصرية في 300 × 180 بكسل وحوالي 10 إطارات في الثانية. وفي الوقت نفسه ، أصدرت الشركة أوزان موسى وعينة البيانات والطريقة التي يكتشفها العلماء ما هو النظام القادر.

إذا اشتريت شيئًا من خلال الرابط في هذه المقالة ، فيمكننا كسب عمولة.