《吃豆人》诞生40周年，AI用写游戏的方式致敬
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新时代的惊鸿一瞥 。
可能有人已经注意到了 ， 文章开头这个《吃豆人》动图有些地方感觉怪怪的 。 因为这个动图上的画面不是真正的《吃豆人》 ， 而是英伟达一个新的游戏AI算法“GameGAN” ， 复刻编写的一款“致敬吃豆人”游戏 。
没有使用任何游戏引擎 ， 也没有人为编程干预 ， 这个“致敬版吃豆人”从玩法、画面元素再到敌人的行动方式 ， 全部都是AI自己学习素材以后自动生成的 。
这是一个真的可以交互的游戏 ， 还原了原版《吃豆人》里绝大部分游戏规则 。 玩家需要操纵游戏里的吃豆人在迷宫里一边躲避小鬼一边吃掉豆子 ， 但是吃掉大豆子以后就会得到短暂的无敌时间 ， 小鬼也会躲着玩家走 。 角色从地图一边走出去以后 ， 还会传送到另外一边走回来 。
5月22日是街机版《吃豆人》诞生40周年的日子 。 这款风靡世界的元祖街机游戏给了无数玩家美好的回忆 。 当年想要设计这样一款游戏 ， 不但需要知道如何编写让人头疼的汇编语言 ， 还需要有相当扎实的电路和硬件知识 ， 因为游戏的许多功能都是在专门的硬件芯片上实现的 ， 调试起来十分麻烦 。
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40年后的今天 ， 这一切都让AI代劳了 。 除了“复刻吃豆人” ， 其他类似画面和操作体验的2D游戏 ， 比如《大金刚》或者《超级马力欧》这种的 ， GameGAN也能够轻松复制 。
我们和英伟达的研究人员聊了聊这个AI的幕后情况 。 他们告诉我们 ， 这项关于游戏开发AI的研究开始于8个月前 ， 基于PyTorch ， 现在已经取得了很不错的成果 。 以《吃豆人》为例 ， 从机器学习开始到开发出“致敬版”游戏 ， 只用了短短4天时间 。 通过调整一些设定 ， 这个AI甚至还能在学习原版吃豆人的素材以后 ， 开发出视角固定在主角身上的新玩法 。
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在这里要特别说明两件事情 。 第一 ， 这个AI“制作游戏”的方式是完全不同以往的 。 它不是一个“自动编程机” 。 在传统游戏里面 ， “按左键角色回往左走”这个动作 ， 其实需要好几部分代码：用操作代码把玩家的按键输入和角色的运动方向对应起来 ， 用物理代码确认角色的位置变化和与周围环境的互动 ， 用渲染代码把角色的美术素材投射到屏幕上 。 此外可能还需要一套API便于调动硬件资源 。
但是GameGAN一行代码也不会写 ， 它输出的结果只有画面 。 当玩家按下左键的时候 ， 这个AI会猜测画面的变化 ， 并且生成一个“看起来是角色在往左走”的图像 。 中间发生的事情 ， 全部都在AI的黑盒中 。 没人知道AI是怎么理解玩家操作的 ， 得到的只有最终的输出结果 。
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深度学习网络取代了所有的游戏代码
第二 ， 这个“AI”和之前引发广泛讨论的谷歌DeepMind还有OpenAI也不是一回事 。 DeepMind和OpenAI ， 是在现有的游戏框架里面 ， 学习如何与人类博弈并且获胜 。
而英伟达的GameGAN ， 重点则是在如何生成一套游戏运行机制与画面上 。 它不会让游戏里的敌人变得更强大或者更智能 ， 但是会从其他方面帮助优化我们的游戏体验 。 比如说 ， AI可以帮助开发者快速创造大量的关卡和素材原型 ， 便于他们寻找灵感 ， 加速游戏开发过程 。
【《吃豆人》诞生40周年，AI用写游戏的方式致敬】和之前的DLSS类似 ， AI也可以起到辅助画面渲染的作用 ， 帮助显卡运算抗锯齿、光线追踪和物理模拟 ， 提高游戏的运行效率 。 英伟达还专门搭建了一个叫《MarbleRTX》的测试游戏 ， 帮助AI能够得到足够的学习数据 。
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通过《MarbleRTX》这样的环境 ， AI也能学到关于光线追踪和物理互动的法则
GameGAN最大的意义还是验证了一个概念：AI复刻游戏 ， 其实是在自己的“脑海”里创造一个虚拟世界 ， 通过学习其他“世界”的素材 ， 也可以把别的“世界”的运行规则套用到自己的世界里 。
也就是说 ， 有一天可能AI可能光靠看交通事故的小视频 ， 就能制作一个分析车辆碰撞之后的损伤和变形的模拟软件 。 在搭建出足够复杂真实的“虚拟世界”以后 ， 这些“虚拟世界”甚至还能用来训练其他的AI 。 再想下去 ， 可就有点天网那味了 。
目前这个“致敬版吃豆人”还没有发布 ， 不过据英伟达说稍后会放出一个玩家可以上手体验的版本 。 想要体验未来科技的小伙伴可以持续关注一下 。
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