讓AI打造自己的《GTA 5》!雖然只能控制一台車……

特約編輯-九艘跳

如果你是有在關注AI技術,那或許你有聽過GameGAN的大名。這個由Nvidia和麻省理工學院等單位研發而成的模擬器技術,能夠單純透過視覺學習遊戲的架構和設計,並自行模擬出一套相似的環境。在去年《小精靈》30周年時,就曾以一套純AI撰寫的《小精靈》技驚四座。

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但如果讓這個技術應用在複雜度明顯更高的《GTA 5》上,又能得到幾分成果呢?

一位名叫sentdex的程式Youtuber,在日前費時兩個月來進行這項名為「GAN Theft Auto」挑戰,試圖讓GameGAN自己製作了一個AI版《GTA 5》的雛形。

這個基於類神經系統的模擬器,可以透過從DGX站點蒐集而來的大量遊戲影片來觀察遊戲的架構,並自行設計出與影片中類似的遊戲。他按照這個邏輯逐步增加AI需要學習的事情,而其成果意外的很理想。

在一開始AI只學會設計駕駛和轉彎的功能,而在他添加了擦撞牆壁的素材後,AI也學到了車輛碰撞牆壁應該被矯正方向的概念。且隨著有背景的素材畫面越來越多,AI也注意到可以將背景圖片拉近,來營造車輛正在前進的感覺。即便與真正的遊戲設計理論多少有點差異,畫面表現也很糟,但的確能讓讓人看到該技術的可能性。

一開始,AI只知道要讓這坨黑色的東西,在這樣的畫面下自由移動
一開始,AI只知道要讓這坨黑色的東西,在這樣的畫面下自由移動
多次模擬後不只輪廓變清晰了,也學習到了牆壁物件碰撞的概念
多次模擬後不只輪廓變清晰了,也學習到了牆壁物件碰撞的概念
有趣的是,由於他不像官方展示那樣可以長時間應用功能強大的Nvidia DGX系統來蒐集AI學習用的素材,所以他只好自己寫了12個簡單的BOT,讓這些BOT在《GTA 5》內完全相同的路段上開車,所以AI版遊戲的擦撞反應,也只會與他的素材畫面相同,而非原始遊戲那複雜的物理碰撞。

雖然這整段過程嚴格來說仍與完成相去甚遠,但目前GameGAN已經成功地還原了駕駛和碰撞的概念,甚至能夠模擬出車輛的反光,且遊戲也真的可以實際運作。而該作者也已經將本例的示範分享到了Github上。有技術和興趣的玩家,不妨試著去見證看看這神奇的技術吧!

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