Искусственный интеллект в ринге: как нейросети осваивают сложные боевые приёмы 🥊 0:00
Виртуальные персонажи в видеоиграх и симуляциях становятся всё более реалистичными благодаря новым методам машинного обучения. Ведущий канала Two Minute Papers, доктор Карой Жолнай-Фехер, представил новую работу исследователя Себастьяна Штарке и его коллег, которая позволяет AI-агентам не только копировать движения реальных людей, но и изобретать собственные уникальные боевые комбинации, работая при этом в режиме реального времени.
От обучения к импровизации: эволюция технологий анимации 1:44
Предыдущие попытки обучить искусственный интеллект естественным движениям часто опирались на крайне ограниченные объёмы данных. Например, в более ранней работе Штарке по обучению персонажей дриблингу использовалось всего три часа неструктурированных данных захвата движения (motion capture). Несмотря на малый объём данных, модель справлялась с задачей, однако человеческие аниматоры при создании таких данных нередко допускали ошибки, которые перенимал и AI:
- Нефизичность поз: движения могли противоречить анатомии или законам физики.
- Отсутствие целостности: верхняя и нижняя части тела могли совершать логичные действия по отдельности, но в совокупности выглядели неестественно.
- «Скольжение» стоп: артефакты, при которых ноги персонажа проскальзывают по поверхности, что является частой проблемой предыдущих методов.
Новая работа использует уже 20 часов неструктурированных данных. По словам автора канала, этот значительный прирост информации позволил модели выйти на новый уровень: она не просто «склеивает» выученные движения, но и способна синтезировать совершенно новые приёмы, включая оригинальные атакующие последовательности и нестандартные паттерны работы ног.
Стратегический интеллект и физика боя 2:40
Ключевое достижение модели заключается в понимании стратегической ценности движений. Если AI показывают базовые навыки — держать блок и наносить удар — он учится делать это одновременно, сохраняя реалистичную динамику. Более того, система успешно справляется с уклонением от атак с последующим контратакующим действием, учитывая баланс и общую координацию персонажа.
[]
Доступность для пользователей и интерактивность 3:07
Важным преимуществом разработки является простота управления. Пользователю не требуется быть экспертом в области искусственного интеллекта, чтобы взаимодействовать с моделью — достаточно обычного игрового контроллера. Все вычисления происходят в режиме реального времени:
- Контроль в процессе: игрок может пригнуться для уклонения, используя правый стик, и одновременно нанести удар.
- Сборка комбинаций: система позволяет комбинировать движения для создания «фирменных» приёмов, включая вращающиеся бэкфисты, сложные удары ногами или даже знаменитый «удар журавля».
- Реактивность: персонажи способны реагировать на удары противника, входить в клинч и выполнять захваты.
Доктор Карой Жолнай-Фехер подчеркивает, что данное исследование Себастьяна Штарке, который сейчас находится на четвёртом курсе аспирантуры, является выдающимся вкладом в индустрию CGI и анимации. Эта работа приближает нас к эпохе, где виртуальные персонажи будут обладать физически корректными и высокореалистичными навыками движения, доступными для внедрения в интерактивные продукты.
