Исследователи Microsoft достигли того, что раньше казалось недостижимым: они научили искусственный интеллект понимать и взаимодействовать с трехмерными пространствами так, как это делают люди. Прорыв был достигнут с помощью модели под названием Muse, которая способна воспринимать и создавать сложные игровые сцены, соблюдая физические законы и корректное поведение персонажей.
Модель Muse, как описано в статье журнала Nature, обучалась на данных игрового процесса, накопленных за семь лет игры Bleeding Edge от Xbox. В отличие от традиционных AI-моделей, которые работают с текстами или изображениями, Muse формирует “практическое понимание” того, как объекты и персонажи взаимодействуют в 3D-пространстве с течением времени.
«Архитектура модели не привязана к какой-либо конкретной игре. Единственное, что нужно — это доступ к соответствующему набору данных. Мы разработали модель так, чтобы она могла работать с самыми универсальными данными — визуальной информацией и действиями игроков», — говорит Катя Хофманн, старший менеджер по исследованиям в Microsoft.
Это позволяет Muse создавать связные игровые сцены продолжительностью до двух минут, что является большим достижением в области долгосрочного взаимодействия в 3D-мире. Система способна на основе одной секунды игрового видео предсказать сложные сценарии, которые соответствуют физическим законам игры и поведению персонажей.
Однако у Muse есть ограничения. «Разрешение изображения фиксировано на уровне 300×180 пикселей», — объясняет Хофманн. «Существует компромисс между размером модели и скоростью её работы: самые большие и точные модели работают медленнее».
Разработка Muse активно поддерживалась игровыми студиями. Исследователи Microsoft опросили 27 разработчиков игр по всему миру, чтобы убедиться, что технология отвечает их потребностям.
Microsoft также видит потенциал этой технологии за пределами игровой индустрии. Например, она может быть полезна в архитектуре, розничной торговле или на производстве. Питер Ли, президент Microsoft Research, упомянул такие примеры, как перестройка кухни, редизайн магазинов и создание цифровых копий заводов для тестирования различных сценариев.
Однако, как отметила Хофманн, в этих областях доступ к качественным данным ограничен. Игровая индустрия — идеальная площадка для таких разработок, так как в играх легче собирать большие объемы данных.
Что касается игровых приложений, Xbox рассматривает возможность использования Muse для сохранения классических игр.
«Этот прорыв открывает нам возможность оптимизировать старые игры для современных устройств», — заявила Фатима Кардар, корпоративный вице-президент по игровому AI в Microsoft.
Модель Muse демонстрирует три ключевых достижения: поддержание физической согласованности игровых событий на протяжении длительных периодов; создание множества разнообразных, но правдоподобных сценариев с одной и той же исходной точки; и возможность для пользователей вносить изменения в сгенерированные сцены с сохранением их логики.
«Меня особенно впечатляет способность Muse обучаться сложным 3D-окружениям только на основе наблюдений за человеческим геймплеем. Наше исследование — важный шаг к созданию новых интерактивных игр, которые будут персонализированы для каждого игрока», — отметила Хофманн.
Microsoft выпустила демонстрационный инструмент и весовые коэффициенты модели для исследователей и разработчиков, чтобы стимулировать дальнейшие исследования. Это пока не продукт для массового рынка, но разработка может кардинально изменить представления о возможностях AI.
Этот прорыв отражает более глобальный сдвиг в возможностях AI — от работы с текстом и изображениями к пониманию динамических 3D-пространств и взаимодействий. Это может существенно повлиять на то, как мы создаем и взаимодействуем с виртуальными мирами в различных отраслях.
Однако, как подчеркивает Microsoft, человеческое творчество по-прежнему в центре. Новая технология призвана дополнять, а не заменять разработчиков игр, помогая им создавать более сложные и персонализированные проекты.
Источник
Источник новости: habr.com
