211service.com
Virtuālie roboti, kas paši mācās kung fu, varētu mainīt videospēles
Bērklija mākslīgā intelekta izpēte
Ne tik tālā nākotnē varoņi varētu vingrināties ar kung-fu sitieniem digitālajā dojo, pirms ienesīs savas kustības jaunākajā videospēlē.
AI pētnieki no UC Berkeley un Britu Kolumbijas universitātes ir izveidojuši virtuālus tēlus, kas spēj atdarināt veidu, kā cilvēks veic cīņas mākslas, parkūru un akrobātiku, neatlaidīgi praktizējot kustības, līdz tās kļūst pareizas.
Darbs varētu pārveidot videospēļu un filmu veidošanas veidu. Tā vietā, lai plānotu varoņa darbības satraucošās detaļās, animatori var ievadīt programmā reālus kadrus un likt saviem varoņiem tos apgūt praksē. Šādu varoni varētu iemest ainā un atstāt, lai veiktu darbības.
To pašu algoritmu var izmantot, lai mācītu plašu izaicinošu fizisko prasmju klāstu. Bērklija mākslīgā intelekta izpēte
Mākslinieks var sniegt tikai dažus piemērus, un tad sistēma var vispārināt visas dažādās situācijas, saka Džeisons Pengs , pirmā kursa doktorantūras students UC Berkeley, kurš veica pētījumu.
AI pētnieka izstrādātie virtuālie varoņi izmanto AI paņēmienu, kas pazīstams kā pastiprināšanas mācīšanās, kas ir brīvi modelēta, ņemot vērā veidu, kā dzīvnieki mācās (skatiet 10 Breakthrough Technologies 2017: Reinforcement Learning ).
Pētnieki iemūžināja pieredzējušu cīņas mākslinieku un akrobātu darbības. Virtuāls varonis eksperimentē ar savu kustību un saņem pozitīvu pastiprinājumu katru reizi, kad tas nedaudz pietuvojas šī eksperta kustībām. Šī pieeja prasa, lai varonim būtu fiziski reālistisks ķermenis un tas apdzīvo pasauli ar precīziem fiziskiem noteikumiem.
Tas nozīmē, ka viens un tas pats algoritms var apmācīt varoni veikt atgriešanos vai pastaigu pa mēnesi. Jūs faktiski varat atrisināt lielu skaitu problēmu animācijā, saka Sergejs Levins , UC Berkeley docents, kurš ir iesaistīts projektā.
Datora ģenerētie varoņi liela budžeta videospēlēs un filmās varētu izskatīties reālistiski, taču tie ir nedaudz vairāk par digitālām marionetēm, kas seko rūpīgi horeogrāfiskam scenārijam.
Animācijas un datorspēļu industrijas jau pēta tādas programmatūras izmantošanu, kas automātiski piešķir varoņiem reālistisku fiziku. Džeimss Džeikobss, animācijas kompānijas Ziva Dynamics izpilddirektors, kas specializējas varoņu veidošanā ar reālistiskām fiziskām īpašībām, saka, ka pastiprināšanas mācīšanās piedāvā veidu, kā uzvedībā un izskatu radīt reālismu. Līdz šim cilvēki ir balstījušies uz daudz vienkāršākām pieejām, saka Džeikobs. Šajā gadījumā jūs trenējat skaitļošanas modeli, lai saprastu, kā cilvēks vai radījums pārvietojas, un tad jūs varat to vienkārši virzīt, sākt pielietot ārējos spēkus, un tas pielāgosies savai videi.
Pastiprināšanas mācību process ietver pakāpenisku progresu un nepāra kritienu. Bērklija mākslīgā intelekta izpēte
Šādai pieejai varētu būt priekšrocības, kas pārsniedz videospēles un specefektus. Īsti roboti galu galā var iemācīties veikt sarežģītus uzdevumus ar simulētu praksi. Bots var praktizēt, piemēram, salikt galdu simulācijā, pirms to izmēģināt reālajā pasaulē.
Levine saka, ka roboti varētu iemācīt mums dažus jaunus trikus. Ja kāds vēlas nodarboties ar kādu vingrošanu, ko neviens vēl nav mēģinājis, principā to var pieslēgt, un pastāv liela iespēja, ka iznāks kaut kas ļoti saprātīgs, viņš saka.