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[新訊] 人工智慧愛好者用 AI 做出了完全不用 3D 引擎的
靠著機器學習和各種不同的訓練方式，AI 已經可以做到不少令人嘆為觀止的事情，但如果是完全不用 3D 引擎，只靠著神經元網路來運算出一個 3D 遊戲呢？YouTuber Harrison Kinsley 在影片中分享了由他和 Daniel Kukiela 等一群人工智慧愛好者一同製作的「GAN Theft Auto」，將《俠盜獵車手 V》英文原名（Grand Theft Auto V）的第一個字由生成對抗網路（Generative Adversarial Networks）的縮寫所取代。顧名思義，這是個以生成對抗網路「模擬」出來的《俠盜獵車手》世界。生成對抗網路由兩個相對抗神經元網路組成，一個負責生成，另一個負責判別。在這個例子當中，AI 被丟到了 《俠盜獵車手》世界中的一條高速公路上進行學習，了解當使用者按下加速、煞車、左轉、右轉時，畫面應該如何變化。生成網路會產生出一個它「猜測」應該正確的畫面，而判別網路則會與實際的遊戲畫面進行比較，來「指導」生成網路怎樣的畫面才是對的。
這結果，就是一個雖然模糊，但大致可以辨別的世界，裡面所有的元素都是 AI 神經元網路依照「經驗」生成的，完全沒有用到任何 3D 繪圖或是物理運算。即便如此，AI 依然相當不可思議地學到了車輛影子的角度該隨著轉動變化，車體上的太陽反光也是正確的。如果車子撞到障礙物（例如兩側的圍籬時），AI 懂得讓畫面停住，隨後視撞擊的角度向左或右滑，而後來更是加入了其他路上的車輛，AI 也能（大致上）正確的進行反應，甚至連遠方的山都會隨著「遠近」而有大小變化。
訓練這樣的 GAN 是個非常花費 GPU 運算力的工作，因此 NVIDIA 出借了一台內建 64 核 AMD CPU 及四張 A100 顯卡的 DGX Station A100 給 Kinsley，可以同時在機器上執行 12 個 AI 訓練模型。這些模型持續反復在這段公路上奔跑之外，Kinsley 也用 AI 來平滑畫面，讓它看起來不要太像素化，最後的結果就是好像在夢中開車的場景了。
不過可惜的是，由於時間不足，Kinsley 和 Kukiela 無法擴大實驗的範圍。最主要的，是他們不確定可以將這個「世界」擴大到多大，AI 才會開始送出奇怪的結果；又或是對於與其他車輛間的互動，能進行到什麼程度。就目前來說，與車輛間的互動大多以對方被撞後就消失告終，但也發生過撞上時對方一分為二的事情，在少數情況下，AI 可以產生出正確的互動，例如有車輛擋在左方時，會讓左轉失效，但想要更精確的表示與其他車輛的互動，恐怕還要很長時間的訓練才行了。
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