ИИ NitroGen научили играть в разные видеоигры

Инженеры NVIDIA вместе с исследователями из Стэндфордского университета и Калифорнийского технологического института разработали ИИ NitroGen. Это модель, которая обучена играть в компьютерные игры. Разработчики отмечают, что проект NitroGen обладает серьёзными перспективами. В будущем он пригодится для симуляций в робототехнике.

Краткое содержание

• ИИ NitroGen умеет играть в 1000 с лишним видеоигр;
• Её обучили играм на видеозаписях стримов.
• Разработчики говорят, что NitroGen годится не только для этого;
• NitroGen уже способна работать в неизвестных средах.

Робототехника — всему голова

Джим Фан, ведущий инженер NVIDIA и один из разработчиков NitroGen, рассказал, что нейросеть основана на архитектуре GROOT N1.5. Изначально она создавалась для использования в робототехники. И, как оказалось, обладает серьёзными перспективами. Её «геймерский» потенциал и полученные в процессе обучения прохождению видеоигр знания могут пригодиться роботам, которые созданы для работы в непредсказуемых условиях.

Жанровых предпочтений нет

NitroGen одинаково хорошо рубится в RPG, платформеры, гонки, 2D-экшены и 3D-шутеры. Всё благодаря записям стримов. Их NitroGen отсмотрел довольно много. Исследователи «скормили» нейросети около 40 000 часов видео с прохождениями игр. Выяснилось, что полезнее всего для нейросети оказались видео, на которых было видно геймпад и действия игроков в реальном времени.

Это только начало

Джим Фан, учёный из NVIDIA и один из разработчиков NitroGen, очень доволен результатами. Но, по его словам, перспектив для роста и развития у ИИ-геймера полно. В ходе исследования выяснилось, что новая модель хорошо справляется с играми, в которых приходится путешествовать по процедурно генерируемым мирам. Но и это ещё не всё. LLM хорошо показала себя в самых разных областях. Например, она на 52% лучше справляется с задачами, чем это делают другие, обученные с нуля модели.

Вишенка на торте

Проект NitroGen, включая все наработки, полностью доступен для энтузиастов. Поэтому все, кто разбирается в видеоиграх, робототехнике и нейросетях, могут поучаствовать — код проекта открыт для изучения и модификаций. Кстати, в DigitalRazor можно заказать GPU-сервер, который отлично подходит для этих задач.