An AI system can now play and recreate a full Doom game from scratch. It learns by playing, though it needs expensive hardware and can only remember about 3 seconds at a time. Human evaluators barely beat random chance at telling the AI version from the real thing.
August 29, 2024.
Dr. Károly Zsolnai-Fehér (Two Minute Papers host).
Google DeepMind.
Approximately 3 seconds of memory.
6 évvel ezelőtt egy A.I. technikája.
Nézte a videójátékot, és aztán próbált megváltoztatni egy játékos versziót. Tehát.
Valami olyat lehetett csinálni. Egyébként.
Egy kicsit rossz volt, egyébként egy nagyon.
Nagy részlet volt, és egyébként egyébként nem értett, hogy mit csinál, de még mindig. A great achievement. Then, just 6 months ago, scientists at Google DeepMind made an AI that would look at just a screenshot, and would be.
Able to make a very rudimentary platformer.
Game, but a video game nonetheless. And.
It could even work with your drawings. But.
Today, just 6 months later, a new AI made a huge leap. An actual playable and enjoyable video game. Insanity! Let's.
Have a look! Dear.
Fellow Scholars, this is Two Minute Papers with Dr. Károly.
Zsolnai-Fehér. So.
What quality game could it possibly make? Now.
Hold on to your papers, Fellow Scholars.
Because you're looking at it right now! Oh.
Yes! Neural.
Doom! It.
Works by first starting to play the.
Game, learning how it works, and here.
Is the punchline. Then it learns to remake the game itself. Note that we usually don't do this, but at places, the footage might be a little more explicit than usual. Na.
Ez egy diffúzsbiztos módszer, amely olyan, mint.
Azok, akik egy kis hülyeséget készítek, és készítenek egy képviselőt, vagy videót nektek. És végül is lehet, hogy ez egy jó, játszó verseny a játékhoz. Igen, valódi emberek játszik a játékot itt, és valódi időben. Egészségesen csinálva az AI, persze, mert megjátszott. So.
Good! So.
Our question is, how good is it, really? And how do we find out how good it is? Well, get a bunch of humans in the room, show them the simulation and the.
Real game, and ask them which is which. Can.
They tell? Mit.
Gondolsz? Hát.
Igen, meg tudnak. De csak egy kicsit jobb, mint Chance-nak. Ez.
Egy nemzeti jövő a képességében. Úgy.
Gondolom, csak nézd meg ezt! Ez.
Egy nagyszerű rész volt 6 évvel ezelőtt, és ma. Csak egy kétszer több papírt a lépcsőben, This. Loving it. They.
Call this technique Game Engine, and give.
Us the recipe to potentially learn other games too, all this knowledge, free of charge. Now, limitations. This still requires expensive hardware that is not commercially available, which means that this is.
Not something we are going to be.
Doing at home on our own desktop PCs. Yet. The.
Error is that it only has 3.
Seconds of memory, it does not remember more. But.
Get this, interestingly, by making sense of.
The visual cues in the game, it.
Can still remember what we did for.
Longer time horizons. However.
It is not perfect. It still forgets. And.
I think this is going to open.
Up a whole new world of game development, it could become less costly and.
More available for all of us. What.
A time to be alive! So.
What do you think? What.
Would you Fellow Scholars use this for? Let.
Me know in the comments below! If.
You are looking for an NVIDIA GPU cloud service for large-scale AI projects, Csendet!
