Što se tiče video igara, Nintendove klasične Mario igre prilično su jednostavne: Mario trči udesno, muči neprijatelje, skuplja novčiće i skače preko jama. Ali u ovom YouTube videu ne stoji čovjek iza kontrola: to je računalni program, prikladno nazvan "MarI / O." Stvorio YouTube osobnost SethBling, MarI / O vodi umjetna neuronska mreža koja oponaša evoluciju. U videu Bling demonstrira kako se program naučio pobijediti prvu razinu Super Mario Svijeta.
Povezani sadržaj
- Ova umjetna neuronska mreža generira apsurdne linije preuzimanja
- AI-napisana romanica gotovo je osvojila književno priznanje
- Kako je nastala pjesma teme Tetris
MarI / O nije prva umjetna inteligencija koja je preuzela Nintendov vodeći lik: Mario je godinama zamorčić za programere koji se igraju s umjetnom inteligencijom. Jedna grupa sponzorirala je godišnje Mario AI natjecanje, Jordan Pearson izvještava za Motherboard, a par računalnih znanstvenika Georgia Tech po imenu Mark Riedl i Matthew Guzdial čak su izgradili AI koji može dizajnirati nivoe Super Mario Bros.
Pa zašto je Mario tako dobar ispitni predmet za AI? Kao što će vam reći svaki dobar speedrunner, najnovije igre Nintendoa odnose se na prepoznavanje uzoraka i pronalaženje načina kako te obrasce pretvoriti u svoju korist - ravnotežu između logike i kreativnosti koja predstavlja zanimljive izazove za AI.
"To je malo brže i dinamičnije od Atari igara koje mnogi trenutno koriste za testiranje AI", Riedl i Guzdial kažu Pearsonu. "Bočna pomična priroda igre znači da je igra mnogo neupadljiva za AI, dok mnoge jednostavnije arkadne igre imaju sve informacije odjednom."
Mario igre prisiljavaju AI da se prilagodi novim izazovima, bilo da je to jama koja će preskočiti, horda Goombasa da se zakoči ili Chain Chomps koji treba izbjegavati. Kao što Aaron Souppouris piše za Engadget, njegov postupak pokušaja i pogreške koji prisiljava AI da smisli rješenje:
Zrcaleći stvarnu evoluciju, MarI / O nije zapravo promijenio svoje ponašanje ni s kakvom promišljenošću. Svaka je generacija uvodila nove ideje, ali jednostavno je pokušavala različite stvari, ne radeći ono što "misli" da će uspjeti. Kad je ideja uspjela, pamtila se, a kada nije, bila je odbačena i od nje naučena. Tijekom 34 evolutivna koraka, MarI / O je završio radeći skačući iako bi cijela razina napravila trik. Da je njegov tvorac Seth Bling ponovo pokrenuo, AI bi gotovo sigurno pronašao drugačiji, ali ne manje uspješan put kroz razinu.
Super Mario Bros. nije daleko jedina video igra takve vrste, no kako profesor informatike Sveučilišta Njujorka Julian Togelius kaže Pearsonu, popularnost igre čini je i središte AI istraživanja. Uostalom, najbolji je način da prosudite koliko dobro računalo vodi Mario kroz razinu ako ste sami igrali tu razinu. "Većina ljudi ima ideju o tome kako izgleda igrati Super Mario", Togelius kaže Pearsonu. "Ljudi rade stvari poput stajanja i razmišljanja, što AI nikada ne bi učinio. Sposobnost uspoređivanja sa sobom vrlo je moćna."
Umjetna inteligencija ima dug put prije nego što postane išta sofisticirano poput ljudske inteligencije, ali u međuvremenu, premlaćivanje Bowsera nije previše mutno. Za više AI projekata temeljenih na Mariom, provjerite ostatak Pearsonove priče.
