Google araştırmacıları geçen hafta yeni bir yapay zeka (AI) oyun motoru duyurdu. GameNGen olarak adlandırılan bu motor tamamen bir sinir modeli tarafından destekleniyor ve uzun bir yörünge boyunca gerçek zamanlı üretim yapabiliyor. Araştırmacılar, oyun motorunun yüksek sayıda karede karmaşık ortamlar üretebileceğini iddia ediyor. Şirket, oyun motorunun klasik oyun Doom’u saniyede 20 kareden fazla hızda etkileşimli olarak simüle edebildiğini iddia ediyor. GameNGen, oyunu tek bir Tensör İşlemci Birimi (TPU) ile çalıştırabilir.
Google GameNGen’i Tanıttı
Teknoloji devi bir kağıt arXiv adlı çevrimiçi ön baskı dergisinde sinirsel model destekli oyun motoru hakkında bilgi verildi. Ayrıca modeli GitHub’da ayrıntılı olarak açıkladı listelemeBir oyun motorunun oluşturulması oldukça karmaşık bir iştir, çünkü sistemin yalnızca yüksek hızda ve sürekli olarak karmaşık 2B ve 3B ortamlar oluşturması değil, aynı zamanda seviye ilerlemesini akılda tutarak mantıksal bir sıralama yapması gerekir.
GameNGen’in başarısını vurgulayan makale, oyun motorunun 1993 video oyunu Doom’u saniyede 20 kareden fazla hızda etkileşimli olarak simüle edebildiğini vurguladı. Etkileşimli simülasyon, bu nesillerin statik videolar veya görüntüler olmadığı, ancak oyuncuların bu oluşturulan öğelerle etkileşime girebileceği anlamına gelir.
Makale, AI destekli oyun motorunu eğitmek için iki sürecin izlendiğini iddia ediyor. İlki, Stable Diffusion v1.4 kullanılarak eğitimdi. Araştırmacılar ayrıca, otomatik regresyon (AI modelinin geçmiş dizinin bilgilerine dayanarak bir sonraki diziyi oluşturması) kaymasını azaltmak için yeni bir yöntem kullandılar; burada kareleri kodlamak için Gauss gürültüsü eklendi.
İkinci kısım, otomatik takviyeli öğrenme (RL) ajanlarının kullanımını içeriyordu. Makalede, insan oyuncular kullanılarak büyük ölçekte veri toplanmasının mümkün olmayacağı belirtiliyordu. Sonuç olarak, araştırmacılar oyunu oynayan otomatik AI destekli ajanlar kullandılar ve bu da büyük miktarda verinin toplanmasına olanak sağladı.
Şu anda, AI oyun motoru insanların indirmesi veya test etmesi için mevcut değil. Model hala gizli tutuluyor ve yalnızca araştırma makalesi mevcut. Özellikle, arXiv’de bir makale yayınlamak akran incelemesi gerektirmiyor, bu nedenle iddiaların ve metodolojinin tam bir değerlendirmesi henüz yapılmadı.