Muse от Microsoft: искусственный интеллект, обученный на данных игровых сессий

Исследователи Microsoft ^[1]достигли того, что раньше казалось недостижимым: они научили искусственный интеллект ^[2] понимать и взаимодействовать с трехмерными пространствами так, как это делают люди. Прорыв был достигнут с помощью модели под названием Muse ^[3], которая способна воспринимать и создавать сложные игровые сцены, соблюдая физические законы и корректное поведение ^[4] персонажей.

Модель Muse, как описано в статье журнала Nature ^[5], обучалась на данных игрового процесса, накопленных за семь лет игры Bleeding Edge ^[5] от Xbox. В отличие от традиционных AI-моделей, которые работают с текстами или изображениями, Muse формирует “практическое понимание” того, как объекты и персонажи взаимодействуют в 3D-пространстве с течением времени.

«Архитектура модели не привязана к какой-либо конкретной игре. Единственное, что нужно — это доступ к соответствующему набору данных. Мы разработали модель так, чтобы она могла работать с самыми универсальными данными — визуальной информацией и действиями игроков», — говорит Катя Хофманн, старший менеджер по исследованиям в Microsoft.

Это позволяет Muse создавать связные игровые сцены продолжительностью до двух минут, что является большим достижением в области долгосрочного взаимодействия в 3D-мире. Система способна на основе одной секунды игрового видео предсказать сложные сценарии, которые соответствуют физическим законам игры и поведению ^[6] персонажей.

Однако у Muse есть ограничения. «Разрешение изображения фиксировано на уровне 300×180 пикселей», — объясняет Хофманн. «Существует компромисс между размером модели и скоростью её работы: самые большие и точные модели работают медленнее».

Разработка Muse активно поддерживалась игровыми студиями. Исследователи Microsoft опросили 27 разработчиков игр по всему миру, чтобы убедиться, что технология отвечает их потребностям ^[7].

Microsoft также видит потенциал этой технологии за пределами игровой индустрии. Например, она может быть полезна в архитектуре, розничной торговле или на производстве. Питер Ли, президент Microsoft Research, упомянул такие примеры, как перестройка кухни, редизайн магазинов и создание цифровых копий заводов для тестирования различных сценариев.

Однако, как отметила Хофманн, в этих областях доступ к качественным данным ограничен. Игровая индустрия — идеальная площадка для таких разработок, так как в играх легче собирать большие объемы данных.

Что касается игровых приложений, Xbox рассматривает возможность использования Muse для сохранения классических игр.

«Этот прорыв открывает нам возможность оптимизировать старые игры для современных устройств», — заявила Фатима Кардар, корпоративный вице-президент по игровому AI в Microsoft.

Модель Muse демонстрирует три ключевых достижения: поддержание физической согласованности игровых событий на протяжении длительных периодов; создание множества разнообразных, но правдоподобных сценариев с одной и той же исходной точки; и возможность для пользователей вносить изменения в сгенерированные сцены с сохранением их логики.

«Меня особенно впечатляет способность Muse обучаться сложным 3D-окружениям только на основе наблюдений за человеческим геймплеем. Наше исследование — важный шаг к созданию новых интерактивных игр, которые будут персонализированы для каждого игрока», — отметила Хофманн.

Microsoft выпустила демонстрационный инструмент и весовые коэффициенты модели для исследователей и разработчиков, чтобы стимулировать ^[8] дальнейшие исследования. Это пока не продукт для массового рынка, но разработка может кардинально изменить представления о возможностях AI.

Этот прорыв отражает более глобальный сдвиг в возможностях AI — от работы с текстом и изображениями к пониманию динамических 3D-пространств и взаимодействий. Это может существенно повлиять на то, как мы создаем и взаимодействуем с виртуальными мирами в различных отраслях.

Однако, как подчеркивает Microsoft ^[9], человеческое творчество ^[10] по-прежнему в центре. Новая технология призвана дополнять, а не заменять разработчиков игр, помогая им создавать более сложные и персонализированные проекты.

Источник ^[11]