通常，我们都是教人工智能通过观看游戏视频，来学习如何玩游戏。但是来自乔治亚理工学院的研究人员正在尝试一种不同的方式：使用人工智能来学习一个完整的游戏引擎，这有望加快游戏领域开发出不同的游戏风格。
　　左图为原游戏视频，右图为AI重建视频
　　该论文研究主题叫做“从视频中学习游戏引擎”，描述了一个人工智能系统通过观看《超级马里奥兄弟》游戏来重新创建游戏引擎。这套系统无需访问代码，只是简单地看着游戏像素画面即可学会游戏的工作原理。
　　据悉，这是世界上第一个学习游戏引擎的AI技术，只需观看不到两分钟的游戏视频，然后通过研究框架和对未来事件进行预测，建立自己的游戏运作模式，例如色将选择什么路径或敌人如何反应。
　　但有一些需要注意的地方和局限性，首先，人工智能系统并不需要从零开始学习游戏的所有内容。它提供了两个重要的信息集:第一，一个具有游戏中所有子图形的视觉词典；第二，一组基本概念，比如物体的位置和他们的移动速度。用这些工具，人工智能就会打破游戏框架的框架，将游戏、标签一帧一帧地分解出来然后找出展示操作的规则。
　　随着时间的推移，系统建立所有的小规则，记录成一系列的逻辑语句(例如：如果这，那么)。这些规则可以导出并转换成许多用于重新创建游戏本身的编程语言。
　　现在，系统仅限于在2d平台游戏上工作。这是因为它目前还依赖于人类来指导它在一些特定游戏中需要做些什么。如果要定义3d游戏的所有信息将需要花费更多时间，以及一些更高级的机器视觉工具。
　　然而，乔治亚理工团队认为在未来，这样的技术不仅可以用来解决视频游戏的工作原理，而且还可以用于现实生活。这也将在人工智能的创造能力上取得一些突破，帮助他们来理解人类所定义的世界。

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