211service.com
AI drømmer om nye typer videospill
SKYRIM
Michael Cook, en 30 år gammel seniorforsker ved University of Falmouth, har bygget en AI som er i stand til å forestille seg nye videospill fra bunnen av. Cook kaller maskinen Angelina, et rekursivt akronym som står for A Novel Game-Evolving Labrat I've Named Angelina (en vits som Cook sier ble gammel ganske raskt). Siden sin tidligste form, i 2011, har det skapt hundrevis av eksperimentelle videospill, mottatt anerkjennelse i en internasjonal spillkonkurranse og hatt arbeidet sitt vist i en galleriutstilling i New York.
Algoritmer for å lage spill er nesten like gamle som videospill, men bruken av dem har vanligvis vært begrenset til å generere terreng og annen enkel digital kunst. Den neste grensen er å bruke stadig mer sofistikerte maskinlæringsteknikker for å designe helt nye typer spill som til dags dato har unngått den menneskelige fantasien. Selv om uvitenhet om tradisjon og presedens på noen områder – som jus, etikk og helsevesen – er en klar svakhet for en AI, er det i spilldesign en styrke som kan låse opp ny kreativitet. Dessuten kan det hjelpe AI-designere med å redusere kostnadene ved å lage spill.
På begynnelsen av 1980-tallet brukte det tekstbaserte eventyrspillet Rogue pseudo-tilfeldig fangehulloppsettgenerering for å lage uendelige spillvariasjoner. Det intergalaktiske handelsspillet Elite genererte store deler av verdensrommet uten å bruke annet enn Fibonacci-sekvensen, og klemte et multivers inn i et spill som veide mindre enn en e-post.
Nylig har spill begynt å gi mer enn bare terreng. For 2011-rollespillet Skyrim, for eksempel, genererte algoritmer enkle, men unike oppdrag ved å tilfeldig konfigurere steder, fiender og et mål, noe som letter arbeidsbelastningen for spillets oppdragsdesignere. For 2016s No Man's Sky gjorde algoritmer det mulig for et lite team av designere å skape en spillverden med ufattelig store dimensjoner og fylle den med naturtro skapninger som ingen, inkludert designerne, noen gang hadde sett før (se No Man's Sky: A Vast Game Crafted by Algoritmer).
Teknikken fortsetter å utvikle seg; forrige uke et team av forskere fra University of Lyon, Purdue, og videospillutgiveren Ubisoft publiserte en artikkel beskriver hvordan spillkunstnere i fremtiden bare trenger å skissere en horisont og la en AI fylle ut alle de geologiske detaljene.
Relatert historie
Relatert historie Etter hvert som AI blir smartere, vil den lære å stille noen jævla gode spørsmål.Målet for Angelina er at den skal drømme opp helt nye elementer av spill - en form for beregningsbasert kreativitet. På overflaten jobber Angelina med slående enkelhet: Cook trykker på en knapp merket Play, og den starter opp. AI-en beskriver deretter et nytt spill i et unikt beskrivelsesspråk som skisserer både spillets regler og nivåer. Den kan lage spill fra bilder som den henter fra lisensfrie depoter som Wikimedia Commons, og den kan konkretisere premissene og reglene med karakterer og ideer hentet fra nettaviser eller sosiale medier (tenk for eksempel amerikanske presidenter eller Brexit). Denne informasjonen skrives til en tekstfil som deretter kan kjøres av en frittstående applikasjon, på samme måte som en spillkassett leses av en spillkonsoll.
I de første årene var Angelina begrenset til å utvikle plattformspill, i stil med Nintendos Super Mario Bros. Men i programvarens nåværende iterasjon, som er designet for ytterligere utvidelse, har repertoaret utvidet seg til andre sjangere, som puslespill og eventyr.
Angelina har ikke tenkt å lage et spill i en bestemt sjanger – i stedet prøver den å bygge spill som matcher forestillingen om hva et godt spill er, sier Cook. Denne forestillingen om kvalitet kommer for tiden fra Cooks egne ideer om spilldesign (som å sikre at spillet ikke er umulig å vinne eller tape, og tilby spillerne en rekke interessante valg på hvert trinn), men med tiden, sier han, systemet vil lære av tilbakemeldingene fra spillere, samt AIs erfaring med å spille spill laget av menneskelige designere.
I de fleste tilfeller i dag støttes semiautonome spillsystemer av menneskelige designere. Det er to typer innhold i videospill: «kasting»-innhold, som terreng, vanlige fiender, oppdrag som ikke bidrar til det generelle plottet som har svært liten varig innvirkning på spilleren, og «minneverdig» innhold, som f.eks. boss monstre, store plot poeng, sier Mark Riedl , en 42 år gammel førsteamanuensis ved Georgia Tech. Mens den automatiserte opprettelsen av 'kasting'-innhold har blitt brukt i flere tiår ved å bruke enkle regelbaserte algoritmer, er generering av 'minneverdig' innhold et AI-problem på menneskelig nivå.
Til tross for utfordringene, er det et område som, mener Cook, kan høste store belønninger ved å låse opp nye spillkonsepter og mekanikk. Nylig matet han Angelina med en spilloversikt om å utforske et fangehull som en eventyrer. I stedet for å designe grunnleggende nivåer for et eventyrspill, designet Angelina nivåer der en spiller kontrollerer flere eventyrere samtidig og må få noen av dem drept for å redde resten. Den gjør ofte ting som dette – ser forbi forutsetningene jeg har, og finner interessante ting jeg ikke ville tenkt å se etter, sier Cook.
På kort sikt kan Angelinas eksperimentering få menneskelige designere til kommersielle prosjekter. AI kan utforske et rom, identifisere ting som er potensielt interessante, og deretter presentere dem for en designer å følge opp, sier Cook. Så nivådesigneren din mottar en ukentlig sammendrag av 10 nivåideer hver uke. De er upolerte, men de presenterer en spesiell idé som kan utvikles til noe større.
Riedl er også interessert i måten automatiserte systemer kan blande ideer fra forskjellige videospill for å skape nye ideer og til og med sjangere. Det er en teknikk som brukes av designere ved profesjonelle studioer. Hos Sony Computer Entertainment i London, for eksempel, ville et designteam merke papirlapper med spillkonsepter, plassere dem i to hatter og bruke de tilfeldige kombinasjonene som ble generert til å brainstorme nye ideer. Reidls system tar plattformspillnivåer basert på tidlige Super Mario Bros-stadier og blander dem med andre ideer. En av de større utfordringene er for et AI-system å finne ut når det har laget en god blanding, sier han. Algoritmen må måle nyheten til hva den genererer, hvor overrasket en spiller sannsynligvis vil bli over skapelsen, og noen spillspesifikke attributter som spillbarhet og samsvar med universaler om god spilldesign.
En av de store utfordringene er å spesifisere hvordan systemet bestemmer når et spill er ferdig. Jo mer interessante ting Angelina oppdager gjennom sine eksperimenter, jo mer innsats fortsetter den å legge i et prosjekt. Jeg skal også utforske bruken av menneskelige leketestere, sier Reidl.
Verdien av menneskelig kritikk ble tydeliggjort i 2013, da Cook deltok i et av Angelinas spill i Ludum Dare-konkurransen, en spilljam som går tre ganger i året og tiltrekker seg tusenvis av deltakere, både amatører og profesjonelle. Som den første AI-en til å gå inn i et spilljam, Angelinas skapelse, Til den sekten , ble spilt titusenvis av ganger og ble senere stilt ut på et galleriarrangement i New York. Spilldesignere spilte spillet sitt og ga tilbakemeldinger, og vi lærte mye av å lese og analysere hvordan de reagerte på systemet, sier Cook.
Relatert historie
Relatert historie Et nytt dataspill, No Man's Sky, demonstrerer en ny måte å bygge spill fylt med mangfoldig flora og fauna på.Julian Togelius, førsteamanuensis ved New York Universitys Tandon School of Engineering, har vært banebrytende i arbeidet med evolusjonære algoritmer for å generere spillinnhold. Togelius er mindre interessert i å lage kommersielle spill enn å finne opp nye typer spill for å teste kunstig intelligens. Gjeldende benchmarks, som brukes på tvers av AI-testing i felt så fjerntliggende som militær minefeiing , er basert på en emulering av Atari 2600-konsollen, hvis spill er godt kjent. Dette fører til overspesialisering til bestemte spill, sier Togelius. For å teste generell intelligens må vi stole på ukjente spill, og for dette trenger vi en måte å lage nye spill på automatisk. Det er til og med en konkurranse for å lage en AI som kan utmerke seg i alle slags spill den forsøker , i stedet for å være en ett-triks ponni som Deep Blue, som mestret sjakk, men som ikke forsto dam.
Både Cook og Togelius mener at selv om automatiserte spilldesignere og spillere fundamentalt kan endre måtene store budsjettspill lages på, er fremtiden for menneskelige spilldesignere en av samarbeid snarere enn foreldelse. I overskuelig fremtid vil den beste spillgenerasjonen alltid være av mennesker i samarbeid med algoritmer, sier Togelius.
For Cook er det et spørsmål om det menneskelige egoet så mye som noe annet. Jeg ser for meg at vi vil oppdage at selv om vi gjerne deler æren for noen ting, foretrekker vi alltid å ha kontroll over andre aspekter av den kreative prosessen, sier han.