Microsoft обучила модель ИИ на игре, в которую никто не играл.

Модели мира — алгоритмы ИИ, способные генерировать имитационные среды, представляют одну из передовых областей машинного обучения. Сегодня Microsoft опубликовала новое исследование в журнале Nature, в котором описывается модель Muse, способная создавать игровые визуалы и входы с контроллера.

Неожиданно, эта модель появилась благодаря набору данных, который Microsoft собрала из игры Bleeding Edge. Если вы, как и я, полностью стёрли эту игру из памяти (или никогда не слышали о её существовании), то стоит отметить, что Bleeding Edge — это 4 на 4 файтинг, разработанный студией Ninja Theory, известной своими проектами по серии Hellblade. Ninja Theory прекратила поддержку Bleeding Edge менее чем через год после выпуска, но в лицензионном соглашении игры Microsoft дала себе право записывать онлайн-матчи пользователей. Таким образом, если вы были одним из немногих игроков Bleeding Edge, то поздравляю: вы помогли компании создать что-то из коммерческой неудачи.

Так для чего же нужен Muse? Например, если дизайнер игр в Blizzard хочет протестировать идею нового героя для Overwatch 2, вместо набора команды программистов и художников для создания кода и ресурсов, которые студия может в конечном итоге выбросить, они могут использовать Muse для прототипирования. Итерации часто являются наиболее трудозатратным (и дорогим) этапом разработки видеоигр, поэтому легко понять, почему Microsoft заинтересована в использовании AI для ускорения процесса; это даёт компании возможность контролировать непредсказуемые расходы на разработку.

Microsoft заявляет, что Muse выделяется своей способностью к прерывистости — термином, обозначающим модельную способность включать (или "сохранять") пользовательские изменения в генерируемых игровых сценах. «Прерывистость означает способность модели интегрировать пользовательские модификации в создаваемые игровые последовательности, например, персонажа, который был скопирован и вставлен в игру», — объясняет Катя Гофманн (Katya Hofmann), старший руководитель исследований в Microsoft Research.

Проще говоря, Muse быстро адаптируется к новым игровым элементам, которые появляются в реальном времени. В одном из примеров, предоставленных компанией, можно увидеть, что "игровой" персонаж сразу же откликается на добавление двух амулетов рядом с ним. Модель, как будто знает, что эти амулеты ценны и игроки пойдут ради них изрядный путь. Таким образом, имитация отражает это, создавая убедительную копию реальной игры Bleeding Edge.

По словам Фатимы Кардар (Fatima Kardar), вице-президента по игровому ИИ в Microsoft, компания уже использует Muse для создания "играбельной модели AI в реальном времени, обученной на других первых лицах игр", и изучает, как эта технология может помочь перенести старые игры с устаревшего оборудования к новым аудиториям. Microsoft утверждает, что Muse — это "первый в своём роде" генеративная модель ИИ, но это не совсем верно. Модели мира уже существуют; на самом деле, Muse даже не первая из тех, которые обучались на играх Microsoft. В октябре компания Decart представила Oasis, способную создавать уровни Minecraft.

То, что демонстрирует Muse, — это скорость развития таких моделей. Однако эта технология ещё имеет долгий путь до совершенства, и у Muse есть очевидные ограничения: модель создаёт изображение размером примерно 300 x 180 пикселей и работает приблизительно в 10 кадрах в секунду.

В настоящее время компания выпускает веса модели Muse и образцы данных, чтобы исследователи могли увидеть возможности системы.