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视频游戏行业是否正面临 AI 复兴？其影响是什么？
想象一下玩经典的第一人称射击游戏 DOOM，但有一个变化：游戏不是在程序员编写的代码上运行的；它是由人工智能系统实时生成的。这有效地描述了 GameNGen，这是谷歌和特拉维夫大学研究人员最近推出的突破性 AI 模型。GameNGen 可以使用单个张量处理单元 (TPU) 以每秒超过 20 帧的速度模拟 DOOM。在该处理单元中，我们见证了可以自我思考和创造的游戏的诞生。人类程序员不再定义游戏行为的每个方面，而是让 AI 系统学习生成整个游戏。文章《电子游戏行业是否面临 AI 复兴？其影响是什么？》首次出现在 DailyAI 上。
来源:DailyAI | 探索人工智能的世界想象一下播放经典的第一人称射手厄运，但有一个扭曲：游戏没有在程序员编写的代码上运行；它是由AI系统实时生成的。
这有效地描述了Gamengen，Gamengen是Google和Tel Aviv大学研究人员最近推出的突破性AI模型。
Gamengen可以使用单个张量处理单元（TPU）以每秒20帧的速度模拟末日。
Gamengen在该处理单元中，我们目睹了可以从本质上思考和创造自己的游戏的诞生。
不是定义游戏行为各个方面的人类程序员，而是AI系统学会了即时生成整个游戏体验。
在其核心上，Gamengen使用了一种称为扩散模型的AI类型，类似于图像生成工具（例如DALL-E或稳定扩散）中使用的类型。但是，研究人员已将这项技术调整为实时游戏模拟。
该系统分为两个阶段。首先，教导了增强学习（RL）代理 - 另一种AI - 被教导要扮演厄运。在此AI代理商播放时，记录了其游戏玩法，创建了大型游戏状态，动作和结果的数据集。
在第二阶段，该数据集用于训练Gamengen本身。该模型学会根据以前的帧和玩家的动作来预测游戏的下一帧。
想像一下，教AI想象游戏世界将如何应对每个玩家的举动。
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最大的挑战之一是随着时间的推移保持一致性。当AI生成一个又一个框架的框架时，小错误可能会累积，可能导致怪异或不可能的游戏状态。
为了对抗这一目标，研究人员在培训过程中实施了一种巧妙的“降噪”技术。他们故意在训练数据中添加了不同水平的随机噪声，教导模型如何纠正和消除这种噪声。
这有助于Gamengen即使在长时间的会议上也保持视觉质量和逻辑一致性。