Så langt som videospill går, er Nintendos klassiske Mario-spill ganske enkle: Mario løper til høyre, stamper på fiender, samler mynter og hopper over groper. Men i denne YouTube-videoen er det ingen mennesker bak kontrollene: det er et dataprogram, treffende kalt "MarI / O." MarI / O ble opprettet av YouTube-personlighet SethBling, og drives av et kunstig nevralt nettverk som etterligner evolusjonen. I videoen demonstrerer Bling hvordan programmet lærte seg å slå det første nivået i Super Mario World.
Relatert innhold
- Dette kunstige nevrale nettverket genererer absurde hentelinjer
- En AI-skrevet novelle vant nesten en litterær pris
- Hvordan Tetris temasang ble laget
MarI / O er ikke den første kunstige intelligensen som tar på seg Nintendos flaggskipskarakter: Mario har vært et marsvin for programmerere som leker med kunstig intelligens i årevis. En gruppe sponset en årlig Mario AI-konkurranse, rapporterer Jordan Pearson for Motherboard, og et par datavitenskapere fra Georgia Tech som heter Mark Riedl og Matthew Guzdial har til og med bygget en AI som kan designe Super Mario Bros.-nivåer fra bunnen av.
Så hvorfor er Mario et så godt testemne for AI? Som enhver god speedrunner vil fortelle deg, handler Nintendos tidligste spill om mønstergjenkjenning og finne ut hvordan du kan gjøre disse mønstrene til din fordel - en balanse mellom logikk og kreativitet som gir interessante utfordringer for AI.
"Det er litt fartsfylt og dynamisk enn Atari-spillene som mange nå bruker for å teste AI, " forteller Riedl og Guzdial til Pearson. "Sidens rullende karakter av spillet betyr at mye av spillet er ikke observerbart for AI, mens mange enklere arkadespill har all informasjon på skjermen på en gang."
Mario-spill tvinger AI til å tilpasse seg nye utfordringer, enten det er en grop å hoppe over, en horde av Goombas å stampe, eller Chain Chomps å unngå. Som Aaron Souppouris skriver for Engadget, er det en prøve-og-feil-prosess som tvinger AI til å finne en løsning:
Ved å speile den faktiske evolusjonen endret MarI / O faktisk ikke oppførselen med noen tanker. Hver generasjon introduserte nye ideer, men det var ganske enkelt å prøve forskjellige ting, ikke å gjøre det den "trodde" ville fungere. Når en idé ble en suksess, ble den husket, når den ikke var det, ble den kastet og lært av. I løpet av 34 evolusjonære trinn endte MarI / O opp med å jobbe med å hoppe, selv om hele nivået ville gjort susen. Hvis skaperen Seth Bling skulle kjøre den igjen, ville AI nesten helt sikkert finne en annen, men ikke mindre vellykket bane gjennom nivået.
Super Mario Bros. er langt fra det eneste dataspillet i sitt slag, men som informasjonsprofessor Julian Togelius i New York University forteller Pearson, gjør spillets popularitet det også til et arnested for AI-forskning. Tross alt er den beste måten å bedømme hvor godt en datamaskin leder Mario gjennom et nivå hvis du har spilt det nivået selv. - De fleste har en ide om hvordan det ser ut å spille Super Mario, sier Togelius til Pearson. "Mennesker gjør ting som å stoppe opp og tenke, noe en AI aldri ville gjort. Evnen til å sammenligne med deg selv er veldig kraftig."
Kunstig intelligens har en lang vei å gå før den blir noe så sofistikert som menneskelig intelligens, men i mellomtiden er det ikke for dårlig å slå Bowser. For flere Mario-baserte AI-prosjekter, sørg for å sjekke ut resten av Pearsons historie.
