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Versión de red neuronal de GTA 5

Los nuevos desarrollos interesantes que involucran AI y GTA 5 parecen estar apareciendo y desapareciendo últimamente, siendo GAN Theft Auto el último de la serie.

La serie GTA parece una serie de videojuegos perfecta para prueba de inteligencia artificial, lo que hizo que la fascinación de algunos investigadores por GTA 5 no fuera sorprendente. Es un juego masivo con el que mucha gente está familiarizada, y presenta personas y vehículos con un rico sistema de inteligencia artificial. Hace un tiempo, algunos investigadores de Intel utilizaron el aprendizaje automático para lograr esto GTA 5 parece realista.

Hay un nuevo giro en las pruebas de IA dentro de GTA 5 de una fuente completamente diferente. YouTube sentdex recibió recientemente la ayuda del equipo de investigación GameGAN de NVIDIA, ya que la red neuronal está tratando de recrear perfectamente GTA 5 desde la memoria.


Versión de red neuronal de GTA 5

GAN en GAN Theft Auto significa Generative Adversarial Network, un marco que utiliza el aprendizaje automático y fue desarrollado por Ian Goodfellow y su equipo de investigación en 2014. Sigue siendo una nueva área de estudio. Por lo tanto, es posible que la calidad de video anterior no se vea de primera clase.

nótese bien: sentdex tiene un archivo Github enumerado aquí Para los fanáticos de GTA 5, curioso por ver la demostración que usa GAN en GTA 5.

Resumen de GAN Theft Auto

Los jugadores que vean el video de arriba notarán inmediatamente lo borroso y entrecortado que se ve, incluso a 1080p60. La razón es que la computadora genera todo en base a su red neuronal. En cierto modo, es casi como un sueño.

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GTA 5 está completamente diseñado para ser la red neuronal de este proyecto. Curiosamente, el metraje muestra que todo está controlado por sí mismo, que luego reacciona a la entrada del jugador.

Todo esto tiene lugar en un puente, que a primera vista puede no parecer tan impresionante. Sin embargo, crear esto en una PC normal sería bastante desafiante, considerando lo intensivo que sería el desarrollo del sistema de GPU. en comparación. La ejecución de la demostración debería funcionar en cualquier PC que pueda manejar GTA 5.

Desarrollo de GAN Theft Auto

Desarrollo de inteligencia artificial (imagen a través de sentdex)
Desarrollo de inteligencia artificial (imagen a través de sentdex)

Con la ayuda de DGX Station A100 80GB, se necesitaba un sentdex para recopilar algunos datos de GTA 5 para que esto funcionara. Desafortunadamente, ejecutar GTA 5 manualmente estaba fuera de discusión, el sentdex solo prestó la estación DGX A100 de 80GB, y le tomaría meses obtener los datos que necesitaba.

En cambio, eligió obtener ayuda de su amigo, Daniel, quien luego creó un sistema de inteligencia artificial basado en reglas que impulsó GTA 5 y recolectar datos Mismo tiempo. Por supuesto, jugar a GTA 5 en un caso no será suficiente, así que intenta jugar a GTA 5 en la mayor cantidad de casos posible. En la foto de arriba, hay 12 inteligencias artificiales deambulando por el mismo puente.

Después de recopilar algunos datos, GAN Theft Auto estaba dando los primeros pasos para convertirse en algo. Desafortunadamente, las imágenes en bruto estaban más pixeladas de lo que indica la miniatura, pero sigue siendo una hazaña de tecnología bastante impresionante.

Más pruebas

Daniel y Syntix continuaron probando cosas diferentes (Imagen a través de Syntdex)
Daniel y Syntix continuaron probando cosas diferentes (Imagen a través de Syntdex)

Por supuesto, no todas las pruebas tuvieron éxito. Incluso con la gran tecnología que tenían, siguieron ocurriendo algunos accidentes. Sin embargo, la experiencia general fue exitosa y pudieron desarrollar GAN Theft Auto tal como existe actualmente. Será interesante ver qué descubrimientos pueden hacer Syndix y sus amigos en el futuro con respecto a los desarrollos en curso de la inteligencia artificial.

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El resto del video de YouTube aborda algunos de los aspectos técnicos sobre GAN Theft Auto y cómo funciona, así como también cómo funciona. Jugadores de GTA 5 Puede probar una demostración en su Github.