Infinite Mario AI - Long Level
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ifanr
大概是超級馬利歐這款遊戲太受歡迎了，無數的人多年來都樂此不疲地在採蘑菇和撞金幣。如今到了人工智慧時代，研究人員也想讓 AI 學習如何玩超級馬利歐，此前，卡內基梅隆大學的電腦科學家 Tom Murphy 就這麼做過。甚至於，從 2009 年到 2012 年，每年都有關於馬利歐的 AI 競賽。
但只讓 AI 學會玩超級馬利歐，已經不能滿足人們的創造力了。近期，美國喬治亞理工學院的研究人員想了另一個辦法，讓 AI 看超級馬利歐兄弟的遊戲視訊來學習怎麼製作遊戲。
在論文《Game Engine Learning from Video》裡，研究員解釋說，AI 可以透過觀看遊戲視訊，來重新創建一個遊戲引擎。在這個過程裡，AI 無法獲取原遊戲的代碼，但可以透過觀察視訊的像素塊學習。
這是世界上第一個，透過視訊學習製作遊戲的 AI 系統。研究員給它準備了兩種訊息，一個是遊戲裡的圖形的視覺詞典，一個是一些和 AI 做分析時有關的基本概念，比如說物體位置和移動速度等。有了這些基本訊息，AI 會逐幀分解視訊內容，再給看到的內容打標籤，再借此尋找遊戲圖像的行為規則。
在接受外媒採訪時，研究員 Matthew Guzdial 表示 AI 系統會分析收集視訊的每一幀畫面，比如說，某一幀馬利歐踩到了板栗仔，下一幀板栗仔就消失了，AI 就會記住這個規則。
（左邊是遊戲視訊，右邊是 AI 做的遊戲 圖自：the verge）
隨著訓練時間的增加，AI 自己建立許多規則，並將它們組合成新的邏輯語句，再在此基礎上近似形成遊戲引擎。AI 建立的規則，能輸出並轉換成許多編程語言，用來重建新的超級馬利歐遊戲。
不過，這個借助視訊學習，創建遊戲引擎的 AI 系統，還是有侷限性的，比如說 AI 需要人類先定義遊戲裡的動作狀態，因此目前更合適在 2D 平台運作，3D 遊戲由於涉及更多的視覺學習，還需要更多時間，和更先進的機器視覺工具才能完成。
Guzdial 認為，未來這個 AI 系統不僅可以用來學習遊戲製作，還有分析現實生活的潛力。
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