{"id":11187,"date":"2024-04-02T16:26:13","date_gmt":"2024-04-02T16:26:13","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=11187"},"modified":"2024-04-04T05:59:53","modified_gmt":"2024-04-04T05:59:53","slug":"deepmind-develop-a-foundation-model-for-building-2d-game-environments","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/04\/deepmind-develop-a-foundation-model-for-building-2d-game-environments\/","title":{"rendered":"DeepMind entwickelt ein Grundmodell f\u00fcr die Erstellung von 2D-Spielumgebungen"},"content":{"rendered":"

Das Genie von Google DeepMind ist ein generatives Modell, das einfache Bilder oder Texteingaben in dynamische, interaktive Welten \u00fcbersetzt.\u00a0<\/b><\/p>\n

Genie wurde mit einem umfangreichen Datensatz von \u00fcber 200.000 Stunden Videomaterial aus Spielen trainiert, darunter Gameplay aus 2D-Plattformern und realen Roboterinteraktionen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dieser umfangreiche Datensatz erm\u00f6glichte es Genie, die Physik, Dynamik und \u00c4sthetik zahlreicher Umgebungen und Objekte zu verstehen und zu erzeugen.<\/span><\/p>\n

Das endg\u00fcltige Modell, dokumentiert in einer <\/span>Forschungsarbeit<\/span><\/a>enth\u00e4lt 11 Milliarden Parameter, um interaktive virtuelle Welten entweder aus Bildern in verschiedenen Formaten oder aus Textvorgaben zu erzeugen.\u00a0<\/span><\/p>\n

So k\u00f6nnen Sie Genie mit einem Bild Ihres Wohnzimmers oder Gartens f\u00fcttern und es in einen spielbaren 2D-Plattform-Level verwandeln.<\/p>\n

Oder kritzeln Sie eine 2D-Umgebung auf ein Blatt Papier und wandeln Sie sie in eine spielbare Spielumgebung um.<\/p>\n

\"DeepMind
Genie kann als interaktive Umgebung fungieren und verschiedene Eingabeaufforderungen akzeptieren, z. B. generierte Bilder oder handgezeichnete Skizzen. Der Benutzer kann die Ausgabe des Modells steuern, indem er bei jedem Zeitschritt latente Aktionen vorgibt, die Genie dann verwendet, um das n\u00e4chste Bild in der Sequenz mit 1 FPS zu erzeugen. Quelle: DeepMind \u00fcber ArXiv (freier Zugang).<\/figcaption><\/figure>\n

Was Genie von anderen Weltmodellen unterscheidet, ist die M\u00f6glichkeit, mit den generierten Umgebungen Frame f\u00fcr Frame zu interagieren.<\/span><\/p>\n

Unten sehen Sie zum Beispiel, wie Genie Fotos von realen Umgebungen aufnimmt und sie in 2D-Spielebenen verwandelt.<\/p>\n

\"DeepMind
Genie kann Spielebenen aus a) anderen Spielebenen, b) handgezeichneten Skizzen und c) Fotos von realen Umgebungen erstellen. Sehen Sie sich die Spielebenen (untere Reihe) an, die aus realen Bildern (obere Reihe) erstellt wurden. Quelle: DeepMind.<\/figcaption><\/figure>\n

Wie Genie funktioniert<\/h2>\n

Genie ist ein \"Basisweltmodell\" mit drei Schl\u00fcsselkomponenten: einem raum-zeitlichen Video-Tokenizer, einem autoregressiven Dynamikmodell und einem einfachen, skalierbaren latenten Aktionsmodell (LAM).<\/span><\/p>\n

Und so funktioniert es:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. R\u00e4umlich-zeitliche Transformatoren<\/b>: Das Herzst\u00fcck von Genie sind spatiotemporale (ST) Transformatoren, die Sequenzen von Videobildern verarbeiten. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen Transformatoren, die Text oder statische Bilder verarbeiten, sind ST-Transformatoren darauf ausgelegt, den zeitlichen Verlauf visueller Daten zu verstehen, was sie ideal f\u00fcr die Erzeugung von Videos und dynamischen Umgebungen macht.<\/span><\/li>\n
  2. Latentes Handlungsmodell (LAM)<\/b>: Genie versteht und prognostiziert Aktionen innerhalb der von ihm generierten Welten durch den LAM. Daraus werden die potenziellen Aktionen abgeleitet, die zwischen den Einzelbildern eines Videos auftreten k\u00f6nnten, wobei eine Reihe von \"latenten Aktionen\" direkt aus den visuellen Daten gelernt wird. Dadurch ist Genie in der Lage, den Ablauf von Ereignissen in interaktiven Umgebungen zu steuern, auch wenn in den Trainingsdaten keine expliziten Aktionsbezeichnungen vorhanden sind.<\/span><\/li>\n
  3. Video-Tokenizer und Dynamikmodell<\/b>: Zur Verwaltung der Videodaten setzt Genie einen Video-Tokenizer ein, der Videorohbilder in ein handlicheres Format diskreter Token komprimiert. Nach der Tokenisierung prognostiziert das Dynamikmodell den n\u00e4chsten Satz von Frame-Tokens und generiert die nachfolgenden Frames in der interaktiven Umgebung.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Das DeepMind-Team erkl\u00e4rte zu Genie: \"Genie k\u00f6nnte es einer gro\u00dfen Anzahl von Menschen erm\u00f6glichen, ihre eigenen spiel\u00e4hnlichen Erfahrungen zu machen.<\/span> Dies k\u00f6nnte sich positiv auf diejenigen auswirken, die ihre Kreativit\u00e4t auf neue Weise zum Ausdruck bringen wollen, z. B. Kinder, die ihre eigenen Fantasiewelten entwerfen und betreten k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

    In einem Nebenexperiment zeigte Genie bei der Vorf\u00fchrung von Videos echter Roboterarme, die mit realen Objekten interagieren, eine unheimliche F\u00e4higkeit, die Aktionen zu entschl\u00fcsseln, die diese Arme ausf\u00fchren k\u00f6nnten. Dies zeigt, dass es in der Robotikforschung eingesetzt werden kann.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Tim Rockt\u00e4schel vom Genie-Team beschrieb das unbegrenzte Potenzial von Genie: \"Es ist schwer vorherzusagen, welche Anwendungsf\u00e4lle m\u00f6glich sein werden. <\/span>Wir hoffen, dass Projekte wie Genie den Menschen neue Werkzeuge an die Hand geben, mit denen sie ihre Kreativit\u00e4t zum Ausdruck bringen k\u00f6nnen\".\u00a0<\/span><\/p>\n

    DeepMind war sich der Risiken bewusst, die mit der Ver\u00f6ffentlichung dieses Basismodells verbunden sind, und erkl\u00e4rte in dem Papier: \"Wir haben uns entschieden, die Kontrollpunkte des trainierten Modells, den Trainingsdatensatz des Modells oder Beispiele aus diesen Daten nicht zu ver\u00f6ffentlichen, um dieses Papier oder die Website zu begleiten.\"<\/p>\n

    \"Wir w\u00fcrden uns freuen, wenn wir die M\u00f6glichkeit h\u00e4tten, uns weiter mit der Forschungsgemeinschaft (und der Videospielgemeinschaft) zu engagieren und sicherzustellen, dass alle zuk\u00fcnftigen Ver\u00f6ffentlichungen dieser Art respektvoll, sicher und verantwortungsvoll sind.<\/p>\n

    Spiele nutzen, um reale Anwendungen zu simulieren<\/h2>\n

    DeepMind hat Videospiele f\u00fcr mehrere Projekte zum maschinellen Lernen verwendet.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Zum Beispiel im Jahr 2021, DeepMind baute XLand<\/a>eine virtuelle Spielwiese zur Erprobung von Ans\u00e4tzen des verst\u00e4rkenden Lernens (Reinforcement Learning, RL) f\u00fcr generalistische KI-Agenten. Hier meisterten die KI-Modelle Kooperation und Probleml\u00f6sung, indem sie Aufgaben wie das Verschieben von Hindernissen in offenen Spielumgebungen ausf\u00fchrten.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Dann, erst letzten Monat, SIMA<\/a> (Scalable, Instructable, Multiworld Agent) wurde entwickelt, um menschliche Sprachanweisungen in verschiedenen Spielen und Szenarien zu verstehen und auszuf\u00fchren.\u00a0<\/span><\/p>\n

    SIMA wurde anhand von neun Videospielen trainiert, die unterschiedliche F\u00e4higkeiten erfordern, von der grundlegenden Navigation bis zum Steuern von Fahrzeugen.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Spielumgebungen bieten einen kontrollierbaren, skalierbaren Sandkasten f\u00fcr das Training und Testen von KI-Modellen.<\/p>\n

    DeepMinds Gaming-Expertise reicht bis in die Jahre 2014-2015 zur\u00fcck, als das Unternehmen einen Algorithmus entwickelte, der Menschen in Spielen wie Pong und Space Invaders besiegte, ganz zu schweigen von AlphaGo, das den Profispieler Fan Hui auf einem 19\u00d719 gro\u00dfen Brett besiegte.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Genie von Google DeepMind ist ein generatives Modell, das einfache Bilder oder Texteingaben in dynamische, interaktive Welten umsetzt. Genie wurde mit einem umfangreichen Datensatz von \u00fcber 200.000 Stunden Videomaterial aus Spielen trainiert, darunter Gameplay aus 2D-Plattformern und realen Roboterinteraktionen. Dieser umfangreiche Datensatz erm\u00f6glichte es Genie, die Physik, Dynamik und \u00c4sthetik zahlreicher Umgebungen und Objekte zu verstehen und zu generieren. Das endg\u00fcltige Modell, das in einem Forschungspapier dokumentiert ist, enth\u00e4lt 11 Milliarden Parameter, um interaktive virtuelle Welten entweder aus Bildern in verschiedenen Formaten oder aus Texteingaben zu erzeugen. 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