'कयामत' से प्यार? यह ए.आई. अनंत संख्या में नए स्तर उत्पन्न कर सकता है

Google DeepMind जैसी टेक कंपनियों ने प्रदर्शित किया है कि अत्याधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता कैसे हो सकती है क्लासिक वीडियो गेम खेलना सीखें अधिकांश मानव खिलाड़ियों से बेहतर. लेकिन क्या कोई ए.आई. क्लासिक वीडियो गेम चरणों के साथ-साथ मानव डिजाइनरों को भी डिज़ाइन करें? यह प्रश्न इटली के शोधकर्ताओं द्वारा उठाया गया है, जिन्होंने एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क विकसित किया है क्लासिक 1993 के सैद्धांतिक रूप से अनंत संख्या में नए स्तर उत्पन्न करने में सक्षम प्रथम व्यक्ति शूटर कयामत. यदि आपने पिछले 25 वर्ष कामना करते हुए बिताए हैं कयामत कभी ख़त्म नहीं होगा, आज आपका भाग्यशाली दिन है!

नए स्तर बनाने के लिए, दो गहन-शिक्षण तंत्रिका नेटवर्क को 1,000 मौजूदा दिखाया गया कयामत स्तर. इससे उन्हें लोकप्रिय स्तरों में पाई जाने वाली विशेषताओं को सीखने और नई सुविधाओं को उत्पन्न करने के आधार के रूप में उपयोग करने की क्षमता मिली। शोधकर्ताओं के पास उत्पन्न स्तरों पर सीधे तौर पर कोई इनपुट नहीं था। हालाँकि, नेटवर्क को सिखाने के लिए उपयोग किए जाने वाले स्तरों के उनके चयन ने उन्हें माता-पिता की तरह - थोड़ी मात्रा में नियंत्रण रखने की अनुमति दी जो अपने बच्चों के संगीत के स्वाद को आकार देने की कोशिश केवल 1988 के स्वर्ण युग के दौरान निर्मित क्लासिक एल्बमों को सुनाकर करते हैं। 1997.

"स्तरों को उत्पन्न करने वाले नेटवर्क में कोई स्पष्ट पूर्वाग्रह एन्कोडेड नहीं है, लेकिन हमें उम्मीद थी - और हमारे विश्लेषण में पाया गया - नेटवर्क ऐसे स्तर उत्पन्न करते हैं जो उपयोग किए गए स्तरों के साथ समानताएं साझा करते हैं प्रशिक्षण," डेनिएल लोइकोनोइटली के मिलानो के पोलिटेक्निको में सहायक प्रोफेसर ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। "तदनुसार, प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले स्तरों के सेट को चुनने से उत्पन्न स्तरों की गुणवत्ता और विशेषताओं को प्रभावित करना संभव हो जाता है।"

तो फिर भविष्य के गेम डिज़ाइन के लिए इसका क्या मतलब है? क्या कल की एएए डेवलपर नौकरियां मानव रचनाकारों के बजाय बॉट्स द्वारा छीन ली जाएंगी? आवश्यक रूप से नहीं।

“हमें लगता है कि यह काम, साथ ही खेल अनुसंधान साहित्य में हाल के कई काम सुझाव देते हैं कि यह संभव होगा बहुत जल्द बेहतर डिजाइन उपकरण विकसित करने के लिए, जहां ए.आई. खेल सामग्री निर्माण में मानव डिजाइनरों की सहायता कर सकता है," लोइकोनो कहा। "ऐसे 'बुद्धिमान' डिज़ाइन उपकरण मानव डिजाइनरों के लिए समय बचा सकते हैं और साथ ही, उन्हें उच्च स्तर के अमूर्तता पर काम करने की अनुमति देते हैं। हमारा अन्य कार्य ए.आई. का उपयोग करने से संबंधित है। गेम सामग्री उत्पन्न करने के लिए, जिसमें रेसिंग गेम के लिए ट्रैक, 3डी संपत्ति, एफपीएस के लिए हथियार और मानचित्र और प्लेटफ़ॉर्मर्स के लिए स्तर शामिल हैं। विशेष रूप से, इस दृष्टिकोण को वास्तविक समय की रणनीति, मल्टीप्लेयर ऑनलाइन युद्ध क्षेत्र और आरपीजी गेम के लिए मानचित्र तैयार करने के लिए भी लागू किया जा सकता है।

लोइकोनो के साथ, परियोजना के अन्य शोधकर्ताओं में पूर्व पोलिटेक्निको डि मिलानो छात्र एडोआर्डो जियाकोमेलो और विश्वविद्यालय में पूर्ण प्रोफेसर पियर लुका लांज़ी शामिल थे। तुम कर सकते हो उनका पेपर यहां पढ़ें. प्रोजेक्ट का भंडार है जीथब पर भी जांच के लिए उपलब्ध है.

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