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雨落风尽花红, 太匆匆, 路几重, 一夜春来秋去晚来风。 月色朦, 云雾胧, 清华过尽逍遥醉苍穹。 人生路, 视不同, 自是如水若空怎能懂? 江湖泪, 是与非, 爱恨情仇流去几个冬。

当人工智能开始设计和开发游戏时人类玩家被机器虐成狗的时代也要到来了——沈阳华威天下科技有限公司  

2017-03-03 10:18:04|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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昨天借着全球最大的游戏开发大会 GDC17 的机会英伟达宣布推出最新款游戏用显卡 GeForce GTX 1080 Ti。新显卡采用 16纳米制程 Pascal 架构具备 3584 个 CUDA 核心以及高达 11GB 的显存从纸面参数上新核弹比上一代游戏/通用计算多用途显卡 Titan X 性能稍强一些,比自己的前辈产品 GTX 1080 也强了 35%。

但在新核弹的喧嚣之余PingWest品玩关注到了英伟达在游戏开发方面的更多主张和尝试。这家称自己 “All about AI” 的计算技术公司正在快速改变游戏和 AI 的关系。

 AI 非彼 AI。在过去游戏 AI 可以指所有非玩家角色 (NPC),比如剧情中的配角、Boss 和商人等也可以再进一步,泛指所有游戏的非玩家内容比如作战机制和商业系统等等。它是由人设计的。

但英伟达觉得游戏行业即将进入一个新的 AI 时代——用 AI 来辅助设计和开发游戏,而且质量并不逊于人工制作。

“简单来说过去的 AI 就是规则和脚本,让 AI 照着你的设计行动,再到后来有了决策树更先进一些。”英伟达应用深度学习研究部 (Applied Deep Learning Research) 副总裁布莱恩·卡坦萨罗称。但他认为随着深度学习技术突飞猛进式发展,AI 可以帮助开发者生成音画素材,甚至剧情、任务等机制性的内容。

过去两年英伟达已经带来了多项基于机器学习和神经网络的工具,以解决游戏开发者面临的棘手难题。举个例子大型游戏的一大特点是画面精美,但这需要美工画师和视觉设计师巨大的精力去创作材质。受制于人员和财力中小开发者往往在视觉质量上打了折扣,更多人选择了矢量化,甚至更粗糙的视觉风格。

英伟达高级开发技术经理安德鲁·艾德斯登展示了一项名叫 2Shot 的技术,让开发者更轻松地从真实世界中提取材质应用到游戏中:只需分别打开和关闭闪光灯,用手机拍摄两张对象材质的照片,计算机将对它们进行自动处理几分钟后即可生成素材文件。


2Shot 极大降低了开发者优化材质的技术门槛,但它仍有很大的提升空间。英伟达在去年又提出了1Shot 技术采用更强大的神经网络进行计算,只需一张照片就能生成素材时间也降低到了数秒的时间。2Shot 的生成素材质量已经达到了工业级而 1Shot 的质量还有待提高,但它们已经证明了机器学习和神经网络在游戏开发方面的应用前景。


布莱恩·卡坦萨罗

英伟达还展示了另外两种技术分别名为 Texture Multiplier 和 Super-Resolution。

Texture Multiplier(材质复制器)类似于视觉特效人员常用的“材质增生”(texture mutation) 技术,最大的不同是采用了经过了大量训练的卷积神经网络 (Convolutional Neural Network) 作为生成器生成的效果高度接近真实,达到了肉眼难以分辨的水平。Texture Multiplier 将使得美工人员可以快速制作美观的大片面积材质不再给人一种“你这材质复制粘贴的吧!”的感觉……

 Super-Resolution(超分辨率)则听起来更为科幻。记不记得《谍影重重5》里的情节:CIA 特工在雅典宪法广场上寻找伯恩用模糊的定格画面,“放大、增强!”(Zoom, enhance),然后就获得了一张特别清晰的照片确定了目标?


其实过去根本没有这种高科技……至少在《谍影重重5》拍摄期间还没有,直到最近才有类似的出来。前不久 Google 的大脑团队实现了将 8×8 像素分辨率的极度粗糙和颗粒化头像,还原成比较清晰的,达到了 32×32 分辨率的头像而英伟达也在做类似的事情。

该公司研究者采用的具体训练方法(注意:和其他机构方法类似可作参考),是先把大量的高清晰度照片“缩小”(downscale) 到非常低的清晰度,仅保留非常有限的特征,同时另外把这个降级过程中损失的特征保存下来。


采用这种方式处理了大量的高清图片之后研究者获得了海量损失掉的特征。他们将这些特征整理合成一个“特征规律库”,就像辞典一样,意图在于告诉神经网络:再去“放大” (upscale) 图片的时候,按照这个辞典去操作。当然,具体操作起来比这个口头叙述的流程复杂得多这个卷积神经网络模型需要数天的时间才能完成训练。

在此前的测试中,Google 大脑团队的同类技术能够成功还原 90% 被打马赛克的人脸算是一个十分惊人的成绩。而英伟达则不满足于低清晰度,希望追求更“感人”的分辨率。艾德斯登告诉 PingWest品玩该公司已经在实验室中实现仅花“很快”(数秒)的时间将 1K 分辨率重组为 4K 分辨率的高清照片。

这种技术能为游戏带来什么改观?英伟达期待它能够在未来让游戏在更小容量的基础上,显著提高材质的清晰度和视觉效果。举个例子:在射击游戏中,当玩家举起狙击枪瞄准镜里能显示出更清晰的远处画面和材质。


不光是英伟达Google 旗下的英国人工智能技术公司 DeepMind也在考虑用神经网络在游戏上搞点事情——当然如果你有印象的话,过去曾经传出人工智能在《打砖块》、《星际争霸》、《毁灭战士》乃至于围棋上碾压人类的消息大多都是 DeepMind 搞出来的……

该公司在去年训练了一个名叫 WaveNet 的人工智能,让计算机生成的语音和人类原声越来越难以区分。WaveNet 和过去的串联式语音合成、参数式语音合成不同将语音的原始数据(波性文件)细分到了以 1 毫秒为单位的区间在每一个区间之间都采用递归神经网络 (Recurrent Neural Network) 和卷积神经网络进行预测学习。

WaveNet 的结构演示

最后,DeepMind 用 Google 自家的 TTS 语音转文字(目前世界上得分最高的该类技术)数据集进行测试,比 Google TTS 的得分高了 10 个百分点——但将 Google TTS 与人类原声之间的距离缩短了一半还多。


虽然玩游戏的时候基本没人会特别仔细地听每一句对白,但不意味着开发者应该在这方便节省。WaveNet 将会成为游戏开发者的福音“想象一下,当你需要调整剧情的时候,可以用计算机生成配音不必再花钱请配音演员回来重录,甚至完全不用配音演员。”卡坦萨罗称。

你可以到 WaveNet 的网站上试听一下效果跟真人声音差距真的很小。

好吧,现在 AI 有了生成声音、视觉材质等元素的能力,接下来呢?

就在上周,游戏开发公司 Nival 宣布了一个振奋人心的消息:他们给 2015 年发售的在线即时战略游戏《闪电战 3》开发了一个神经网络决策 AI:Boris。

在一则演示视频中,Boris 显示出了“风筝”敌方单位的能力(指吸引敌对目标,带其到处乱跑以打乱策略的行为);还可以在明显具有劣势时消极应战而非拼死顽抗,以起到保存火力的目的;当战场中有新的敌人加入,Boris 会自动分配部队火力到不同的目标上也会根据敌方火力级别,自动指挥士兵坐上炮台,而不是傻站在地上用步枪拼坦克。

更有趣的是当双方对抗占点时Boris 会选择性忽视那些挡路的残血敌军,优先抢点再等待机会击杀——这一特征显示出了 Boris AI 对不同奖励 (reward) 级别的理解,能够优先追求与全局获胜关系更大的奖励。

Nival 明确表示 Boris 没有使用游戏内核的任何地方数据,只使用对玩家可见的战场情况,每几秒钟进行一次决策。Boris 的更多技术细节暂未公开。

在游戏开发中应用 AI 技术还有很大的想象空间。

去年OpenAI 用《侠盗猎车手5》开发出了一个名叫 DeepDrive 的“自动驾驶模拟器”。由于游戏内部的车辆行驶数据应有尽有OpenAI 发现其实可以用游戏数据来训练自动驾驶系统。虽然后来研究者删除了与该模拟器有关的内容(这里有一个 Twitter 上的视频演示,这项技术所属的项目官网还在),该事件还是令人印象深刻它赋予了人们审视 AI 和游戏之间关系的新视角。

像《侠盗猎车手》这样的开放世界游戏,开发公司花费多年时间设计了大量的任务关卡,但最快的玩家不出几十个小时就能玩完全部的内容继而希望获得更多的内容。然而开发公司要花更多精力在下一款游戏上无暇顾及上一代(实际上开发公司 R 星的做法是用一个相对较小规模的团队维护游戏,继续添加新的在线游戏模式)——未来,AI 会不会获得生成任务、关卡、剧情的能力,以至于可以独立完成一个完整的游戏?

卡坦萨罗认为那样的未来会很棒,但应该只存在于设想阶段我觉得设计关卡和任务最难的地方在于,你怎样能让新关卡和任务足够有趣这是目前 AI 还不能取代设计师的地方。你可以让 AI 生成对白生成材质,但将对白、视觉、机制和剧情进行有序、有趣的拼接它还做不到。我想可能有些幽默只有人懂。但我可以想象 AI 未来能够辅助设计师更快推出新的关卡和任务那很将令人期待。”

聊到这里我倒是有点担心了。

你说AI 设计的游戏,会不会把玩家虐成狗?没准 AI 早就想在模拟环境里先感受一下取代和虐杀人类是一种什么样的感觉吧……?

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