AIがマリオカートを制覇


By http://kevinhughes.ca/blog/tensor-kart

深層強化学習を使ってマリオカートを自動走行させるAIの学習に成功したそうです。

深層強化学習とは強化学習というAIの学習手法の中で、処理の一部に深層学習を取り入れたものです。過去には深層強化学習のアルゴリズムであるDQNを使ってAtari2600のゲームを人間レベル以上のスコアを出したり、PFNがトヨタと協業してぶつからない車のAIを学習したニュースがありました。


今回はマリオカート64のゲーム内で自動走行させるAIの学習に成功したそうです。
AIの学習にはGoogleが提供しているフレームワークのTensorFlowを使用し、N64エミュレータの画像を入力として与えたそうです。

約20分の学習でルイージレースウェイというコースを自動走行するAIが学習できたそうで、作者は「もっと多くの学習データがあればすべてのコースを自動走行するAIを構築できると確信している」と語っています。
学習プログラムはGitで公開されており、より詳細な情報が公開されています。

github.com/kevinhughes27/TensorKart
github.com/kevinhughes27/mupen64plus-input-bot

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