40年前，《吃豆人》(Pac-Man)首次出現在日本的游戲廳中，隨后風靡全世界。數據顯示，僅僅在1981年，美國人就為了《吃豆人》往游戲機里投了幾十億個25美分硬幣，游戲總時間達到75000小時，相當于8年半。

現在，這款列入世界游戲名作殿堂的經典之作，又借助于NVIDIA AI技術，重現人間！

在NVIDIA DGX系統的神經網絡上，經過多達5萬個回合、總計數萬幀的游戲訓練，NVIDIA研究院創建的強大新AI模型“NVIDIA GameGAN”，已經能夠在無需基礎游戲引擎的情況下，生成完整版的《吃豆人》游戲。

換句話說，AI即使不了解游戲的基本規則，也可以完美地再現這款經典游戲。

據介紹，GameGAN是第一個利用生成式對抗網絡(GAN)模仿計算機游戲引擎的神經網絡模型。GAN模型由兩個相互對抗的神經網絡組成，一個生成器(generator)，一個鑒別器(discriminator)，能夠學習并創建足以媲美原版內容的新內容。

經過訓練后的GameGAN模型能夠生成靜態環境元素，例如統一的迷宮形狀、豆子、強化道具、作為敵人的幽靈、吃豆人本身等移動元素。

它還能學習簡單和復雜的關鍵性游戲規則：吃豆人無法穿過迷宮墻，而需要一邊四處移動、一邊吃豆；吃到強化道具后，鬼魂會變成藍色并四處逃竄；吃豆人從一側離開迷宮時，會被傳送到迷宮的另一側；吃豆人碰到鬼魂，屏幕就會閃爍并結束游戲。

當智能代理試玩GAN生成的游戲時，GameGAN會對代理的行為做出響應，從而實時生成新的游戲環境框架。

在使用游戲不同等級或版本的游戲劇本進行訓練后，GameGAN甚至還可以生成從未有過的游戲關卡。

利用此功能，游戲開發人員可以自動生成新的游戲等級關卡，AI研究人員則可以更輕松地開發用于訓練自主機器的模擬器系統。

事實上，無論是哪一款游戲，GAN都可以通過從過去的游戲中提取屏幕錄像和智能代理的按鍵軌跡，來學習其規則，而游戲開發人員可以將原關卡中的游戲劇本作為訓練數據，使用該工具為當前的游戲設計新的等級關卡。

游戲發行商萬代南夢宮娛樂(BANDAI NAMCO Entertainment)旗下研發公司萬代南夢宮研究有限公司(BANDAI NAMCO Research Inc.)，提供了用于訓練GameGAN所用的《吃豆人》數據，而結果讓他們感到震驚，都無法相信可以在沒有游戲引擎的情況下，再現這款經典游戲。

NVIDIA將于今年晚些時候在AI Playground上發布這款由AI再現的《吃豆人》，所有人都可以親身體驗。

總結

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