1: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 17:10:19.72 ID:Bh/00vNR0●.net BE:886559449-PLT(22000)
NVIDIAのAIが5万本のプレイ動画を見ただけで「パックマン」をゲームエンジンなしに再現

全くプレイしたことがないゲームのプレイムービーを見た時に、頭の中で「自分がその
ゲームをプレイするところ」を想像して、なんとなくプレイした気分になったことがある人もいるはず。
それと同じように、AIに名作アクションゲーム「パックマン」のゲームプレイを視覚的に学習させることで、
既存のゲームエンジンやコードを用意することなく、AIによるシミュレーションだけでパックマンを
生成するという試みを、NVIDIAの研究チームが発表しました。

NVIDIAの開発したAI「GameGAN」がどういうものなのかは、以下のムービーで簡単に説明されています。
右に映っているのがGameGANが最終的に生成したパックマン。GameGANが生成したパックマンは
単なるデモ映像ではなく、プレイ可能なアプリケーションとして出力可能。
GameGANは単にパックマンをプレイするだけでなく……
「パックマンのプレイ動画を見て、パックマンを再現する」というのが大きなポイント。
GameGANは既製のゲームエンジンは一切使わずに学習と訓練を重ねることで、
プレイ可能なパックマンをゼロから作り出しました。
この研究は、1980年5月22日にリリースされたパックマンが、2020年5月22日で40周年を
迎えたことを祝して行われました。
NVIDIAの研究チームは、バンダイナムコ研究所から提供されたパックマンのゲームプレイムービー
約5万本と、ゲーム操作に対応したキー入力のデータをGameGANに学習させました。この学習は
NVIDIA Quadro GV100 GPU4基を搭載したNVIDIAのAI用ワークステーション「NVIDIA DGXシステム」を使い、4日間かけて行われたそうです。
NVIDIAの研究者で論文の主執筆者であるキム・スンウ氏は、「GameGANは、敵対的生成
ネットワークを利用してコンピューターゲームエンジンをシミュレートする初の研究です。
AIがゲームのプレイムービーを見るだけで、ゲームそのものという環境を生み出せるかどうかを
試したかったのです」と述べています。

敵対的生成ネットワークは、生成ネットワークと識別ネットワークの2つで構成されます。
「生成ネットワークが生成したものを識別ネットワークが判定し、その結果を生https://gigazine.net/news/20200525-nvidia-ai-recreate-packman/

1001: 以下名無しさんに代わりまして管理人がお伝えします 1848/01/24(?)00:00:00 ID:money_soku


ん?これはパックマンに限定した物?
それともどんなゲームでもコピーできるって事かお?
yaruo_asehanashi
 記事本文を見るとDOOMも生成する試みがあると書いてあるな。
 入力と映像データから条件を見つけ出して、アプリを出力できるAIのようだ。
 もちろんそういう出力が出せるように作るのは人間なので、何でもできるようになっているというわけではないだろうが。




1001: 以下名無しさんに代わりまして管理人がお伝えします 1848/01/24(?)00:00:00 ID:money_soku




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以下2chの反応と管理人の反応です






3: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 17:11:25 ID:2k3FhUYC0.net
五万本の動画用意するよりプログラムしたほうが早い

167: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 18:08:42 ID:IcAwuHyz0.net
>>3
馬鹿は黙ってろ

6: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 17:12:16 ID:bgvkrEVW0.net
スカイネットが始まる

002mini



 スカイネットのようにどんな入力でも対応してどんな反応でも返せるというAIはまだまだ厳しいかな。
 いつかそういう時代が来るかもしれないが。

7: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 17:12:24 ID:jv2UH4AK0.net
TASさんのビデオ見せたらパニックになるんじゃね?w

10: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 17:12:44 ID:XlAk4zed0.net
バンダイナムコ研究所は5万本の動画で何を研究してたん…?

81: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 17:30:00 ID:mcYQ65+K0.net
>>10
権利だけ借りてプレイ動画は研究所内でやったんじゃないの?

11: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 17:13:01 ID:HXWP3bJ/0.net
AIがAIのプログラムを書き始めたら人間には追いつけなくなる

16: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 17:13:43 ID:XlAk4zed0.net
>>11
出力に意味を与えるのは人間だから

35: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 17:18:18 ID:QeT84g9U0.net
>>11
結局、決定とか責任を人間が取る時点でw
人間にとって面白いか?や役に立つか?等の判断が出来ない

105: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 17:39:29 ID:q60h59yi0.net
>>35
それ古いというか、AIロジックが全然違うよ。

12: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 17:13:16 ID:UukLf68m0.net
その内に独自の言語でプログラミングしだして結果、人類が絶滅する

139: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 17:51:04 ID:8U7ZmLuM0.net
>>12
以前、AI同士でつなげたら独自言語で会話し始めたってニュースあったな

291: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 20:39:38 ID:i0ZeZ8lB0.net
>>139
こええ
マッチョな黒人2人がこっち見てニヤニヤしながら俺の知らない言葉で話してるようなものだな

294: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 20:45:23 ID:ZwrYZEBa0.net
>>291
絶対掘られるやつや

13: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 17:13:25 ID:zuqamkCM0.net
パックマンレベルで5万もサンプルが必要なことに驚いた

76: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 17:27:57.93 ID:QeT84g9U0.net
>>13
おそらく全部は必要ない
どこまで出来てるのか?は分からんが
敵のアルゴリズムが一番面倒だろ
おそらく元のは凄く簡略化された思考だろうけど
そこまで持ってけてるとは思えん

175: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 18:19:57 ID:fTSjoMa40.net
>>13
ドルアーガの塔とかになると絶望的だなw

17: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 17:13:52 ID:Ze1EC41H0.net
5万本のA〇見せたらどうなるの?

22: 稼げる名無しさん 2020/05/25(月) 17:15:01 ID:T3tMQeNC0.net
>>17
理想のA〇が爆誕する

1001: 以下名無しさんに代わりまして管理人がお伝えします 1848/01/24(?)00:00:00 ID:money_soku




なるほど!?
これは夢が広がるお!
yaruo_kimo
 人の好みはそれぞれなので、何が最適かを見つけ出すのは難しいぞ。
 技術の探求にやる気を出すのはいいと思うけれど、うっかり公開すると問題になるケースもありそうなので注意。

管理人から色々と学んでみたい方へ:
画像処理を勉強するのであればOpenCVが便利
ニッチなフィルタや数式は自分で組むか別ライブラリを探す必要があるが、基本的な処理はほぼ入っている
この本を1冊読めばAR等も理解できるかと

Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library

空間認識をやりたいならコレ
カルマンフィルタや粒子フィルタの使い方が学べる
10年くらい前にPTAM(parallel tracking and mapping)という論文がSIGGRAPHに出ていたが、そのあたりに使われている技術もこの本で
GPSにも使われている技術

Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents series)

Deep Learningをとりあえずやってみたい人のための本
実例を通してどのように処理が動くのか、現実の問題をどのように当てはめればいいのか等を知る事ができる






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引用元:hayabusa3.2ch.sc/test/read.cgi/news/1590394219/