Google शोधकर्ताओं ने पिछले सप्ताह एक नए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) गेम इंजन की घोषणा की। डब किया गया GameNGen, यह पूरी तरह से एक तंत्रिका मॉडल द्वारा संचालित है और एक लंबे प्रक्षेपवक्र पर वास्तविक समय पीढ़ी में सक्षम है। शोधकर्ताओं का दावा है कि गेम इंजन अधिक संख्या में फ़्रेम पर जटिल वातावरण उत्पन्न कर सकता है। विशेष रूप से, कंपनी का दावा है कि गेम इंजन 20 फ्रेम प्रति सेकंड से अधिक पर क्लासिक गेम डूम को इंटरैक्टिव रूप से अनुकरण करने में सक्षम था। GameNGen गेम को सिंगल टेन्सर प्रोसेसर यूनिट (TPU) के साथ चला सकता है।
Google ने GameNGen का अनावरण किया
टेक दिग्गज ने ऑनलाइन प्री-प्रिंट जर्नल arXiv में न्यूरल मॉडल-संचालित गेम इंजन पर एक पेपर प्रकाशित किया। इसने GitHub लिस्टिंग में मॉडल का विवरण भी दिया। गेम इंजन का निर्माण एक काफी जटिल कार्य है, क्योंकि सिस्टम को न केवल लगातार उच्च गति पर जटिल 2डी और 3डी वातावरण उत्पन्न करने की आवश्यकता होती है, बल्कि स्तर की प्रगति को ध्यान में रखते हुए तार्किक अनुक्रमण के साथ भी ऐसा करने की आवश्यकता होती है।
गेमएनजेन की उपलब्धि पर प्रकाश डालते हुए, पेपर ने बताया कि गेम इंजन 1993 के वीडियो गेम डूम को 20 फ्रेम प्रति सेकंड से अधिक पर इंटरैक्टिव रूप से अनुकरण करने में सक्षम था। इंटरएक्टिव सिमुलेशन का मतलब है कि ये पीढ़ियां स्थिर वीडियो या छवियां नहीं थीं, लेकिन खिलाड़ी इन उत्पन्न तत्वों के साथ भी बातचीत कर सकते हैं।
पेपर का दावा है कि एआई-संचालित गेम इंजन को प्रशिक्षित करने के लिए दो प्रक्रियाओं का पालन किया गया। सबसे पहले स्थिर प्रसार v1.4 का उपयोग करके प्रशिक्षण दिया गया था। शोधकर्ताओं ने ऑटो-रिग्रेशन (जब एआई मॉडल पिछले अनुक्रम की जानकारी के आधार पर अगला अनुक्रम उत्पन्न करता है) बहाव को कम करने के लिए एक उपन्यास विधि का भी उपयोग किया, जहां इसने फ्रेम को एन्कोड करने के लिए गाऊसी शोर जोड़ा।
दूसरे भाग में स्वचालित सुदृढीकरण शिक्षण (आरएल) एजेंटों का उपयोग शामिल था। पेपर में कहा गया है कि मानव खिलाड़ियों का उपयोग करके बड़े पैमाने पर डेटा का संग्रह संभव नहीं होगा। परिणामस्वरूप, शोधकर्ताओं ने गेम खेलने वाले स्वचालित एआई-संचालित एजेंटों का उपयोग किया, जिससे डेटा के एक बड़े नमूने के संग्रह की अनुमति मिली।
वर्तमान में, एआई गेम इंजन लोगों के लिए डाउनलोड करने या परीक्षण करने के लिए उपलब्ध नहीं है। मॉडल को अभी भी गुप्त रखा गया है और केवल शोध पत्र ही उपलब्ध है। विशेष रूप से, arXiv पर एक पेपर प्रकाशित करने के लिए सहकर्मी समीक्षा की आवश्यकता नहीं होती है, इसलिए दावों और कार्यप्रणाली का पूर्ण मूल्यांकन अभी तक नहीं किया गया है।
