Zum 40. Jahrestag von Pac-Man hat Nvidia in Zusammenarbeit mit Bandai Namco ein KI-Makeover des Klassikers \u00fcber Nvidia GameGAN vorgestellt<\/a>. Forscher von Nvidia haben ein KI-Modell (K\u00fcnstliche Intelligenz) auf Basis neuronaler Netzwerke (Deep Learning) entwickelt, das Spiele im Sinne von “Reverse Engineering” selbstst\u00e4ndig erlernt. Dabei wird nicht nur gelernt, wie die Spielfigur funktioniert und agiert, sondern das gesamte Spiel mit allen verborgenen Elementen, Regeln, Figuren, Grafiken und Sounds – ohne die Engine bzw. den Programmcode des Spiels zu dekompilieren. <\/p>\n Das neuronale Netzwerkmodell lernt das Spiel durch blo\u00dfes Zuschauen, ben\u00f6tigt daf\u00fcr aber haufenweise Daten. In diesem Beispiel wurden ca. 50.000 Pac-Man-Partien in Videoform trainiert. Das Ergebnis ist, dass das neuronale Netzwerkmodell das Spiel in seiner Gesamtheit lernt und als Ergebnis eine voll funktionsf\u00e4hige Version des Spiels ohne zugrundeliegende Game-Engine ausgibt.<\/p>\n Das “KI-Makeover” von Pac-Man als Output eines neuronalen Netzwerkmodells kann noch nicht von einem Menschen gespielt werden, aber eine KI bzw. ein KI-Agent kann das KI-generierte Spiel nutzen. W\u00e4hrend ein k\u00fcnstlicher Agent das von GameGAN generierte Spiel spielt, reagiert GameGAN auf die Aktionen des Agenten und generiert in Echtzeit neue Frames der Spielumgebung inkl. typischer Verhaltensmuster der Geister in Pac-Man. GameGAN kann weitere Spiel-Layouts generieren, wenn es mit mehreren Levels oder Versionen eines Spiels trainiert wird. Nvidia wird die KI-Hommage an Pac-Man sp\u00e4ter in diesem Jahr auf dem “AI Playground” zur Verf\u00fcgung stellen (zur Website<\/a>). Einige Demos aus der Forschung k\u00f6nnen dort bereits ausprobiert werden.<\/p>\n “GameGAN ist das erste neuronale Netzwerkmodell, das die Engine eines Computerspiels nachahmt, indem es sog. Generative Adversarial Networks (GANs) einsetzt [Details<\/a>]. GAN-basierte Modelle bestehen aus zwei konkurrierenden neuronalen Netzen, einem Generator und einem Diskriminator. Sie lernen, neue Inhalte zu erstellen (…) Wer Nvidia GauGAN bereits verwendet hat [Details<\/a>], konnte GANs vielleicht schon einmal erleben. Nvidia GauGAN ist ein von der NVIDIA-Forschung entwickeltes Deep Learning Modell, das grobe Kritzeleien mit atemberaubender Leichtigkeit in fotorealistische Meisterwerke verwandelt”<\/em>, schreibt Nvidia.<\/p>\n GameGAN k\u00f6nnte den kreativen Prozess f\u00fcr Entwickler von Spielen beschleunigen, da es zur automatischen Generierung von Layouts f\u00fcr neue Levels\/Spielebenen verwendet werden kann. KI-Forscher k\u00f6nnten GameGAN dazu verwenden, um Simulationssysteme f\u00fcr das Training autonomer Maschinen leichter zu entwickeln. Hier kann die KI die Regeln einer Umgebung lernen, bevor sie mit Objekten in der realen Welt interagiert.<\/p>\n