GAN Theft Auto は AI によって作成された GTA 5 のスニペットです

Youtuber の Harrison Kinsley は、GameGAN という AI ツールを使用して、GTA 5 の高速道路を再現しました。その結果を披露するビデオ (GTA5: GAN Theft Auto と名付けられました) は一見の価値があります。

Kinsley 氏は GameGAN を使用して、この 2 か月のプロジェクトで開発者の Daniel Kukieła 氏と協力しました。このプロジェクトは、別の AI がゲームを通じてプレイするのを観察することでパックマンを再現するという昨年の同様のアイデアに続きました。

Kinsley 氏は に対し、2 人の共同研究者はどちらも GAN についてあまり知識がなかったと語った。 「それは多くの試行錯誤であり、ほんの小さな調整を加えて、それらが改善されるかどうか、そしてどのように改善されるかを確認することでした。私たちはあまり知識がなかったので、やるべきことがたくさんありましたし、今でもそうしています。」

GameGAN は、Nvidia によって作成された敵対的生成ネットワークで、トレーニング中にスクリーンプレイとキーボード アクションを取り込むことで、目的のゲームを視覚的に模倣することを学習します。

すべての GAN は、ジェネレーターとディスクリミネーターという 2 つの競合するネットワークで構成されます。ジェネレーターはサンプル データセット (高速道路) でトレーニングされ、見たものに基づいてコンテンツを生成するように指示されます。一方、ディスクリミネーターはジェネレーターの出力を元のデータセットと比較し、その過程でソース素材に近いコンテンツを生成するように対応するものをトレーニングします。この場合、ソース素材は GTA 5 です。

Kinsley と Kukieła は、最終的なモデルに落ち着く前に、合計 30 のアップサンプラー モデルと 15 の GameGAN モデルをトレーニングしました。

「最初の試みは、私たちが予想していたよりもずっとうまくいきました。だから、全体的にはとてもエキサイティングでした。私たちはただたくさんの実験をしようとしていたのです。」とキンズリー氏は続けました。

プレイ可能なデモは、GTA 5 で短い高速道路を走行することで構成されています。デモでは、車の下の影、車が動き回るにつれて変化する後部窓の正確な太陽光の反射など、いくつかの印象的な詳細が表示されます。遠くに山が見え、車が近づくにつれて山が近づいてきます。

「私たちは挑戦的で、それがうまくいけばクールなものを望んでいました。GTA はその条件によく合いました」とキンズレー氏は語った。 「GTA 5 は、GTA 5 で自動運転を行うために数年前に行ったプロジェクトへのちょっとした先祖返りでもあり、そこで私は AI を Twitch で 24 時間 365 日ストリーミングしました。」

二人はゲームからの高速道路の 12 フィードで GAN をトレーニングし、そのデータに基づいて車がどのように動き、コントロールに反応するかを学習しました。当初、車は境界を理解しておらず、道路脇の障壁をすり抜けて走行していましたが、最終的には、GAN が道路の側面や壁に衝突した場合の対処法を理解しました。

ただし、途中ですべてのテストが成功したわけではありません。 GAN は他の車両に衝突するのに苦労しました。動画の中でキンスリー氏は、主要車両が正面衝突した際にGANがパトカーを真っ二つに割ったテストについて説明している。

自分で試してみたい場合は、コードとモデルが Kinsley の GitHub でホストされています。

「誰もプログラミングの知識をまったく必要としないように、ブラウザで実行できるようにすることも試みるかもしれません」とキンズレー氏は語った。 「しかし、これが可能かどうか、また Tensorflow.js のようなものを介して実行するにはどのような調整が必要かは不明です。」

将来のプロジェクトでは、Kinsley と Kukieła は現実世界のモデリングに移行することにさらに興味を持っています。 「しかし、現実の生活よりも迅速な研究開発の手段として、GTA 5 をさらに行うことになるかもしれません。」

同氏はさらに、「私たち二人にとって、プログラマーやAI愛好家だけでなく、多くの人々が私たちと同じようにこのテクノロジーとその将来に興奮しているのを見るのは、ただただ興奮していると思います。」と付け加えた。