{"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\/it\/2024\/04\/deepmind-develop-a-foundation-model-for-building-2d-game-environments\/","title":{"rendered":"DeepMind sviluppa un modello di base per la costruzione di ambienti di gioco 2D"},"content":{"rendered":"

Genie di Google DeepMind \u00e8 un modello generativo che traduce semplici immagini o richieste di testo in mondi dinamici e interattivi.\u00a0<\/b><\/p>\n

Genie \u00e8 stato addestrato su un ampio set di dati di oltre 200.000 ore di filmati di gioco, tra cui gameplay di platform 2D e interazioni robotiche reali.\u00a0<\/span><\/p>\n

Questo vasto insieme di dati ha permesso a Genie di comprendere e generare la fisica, la dinamica e l'estetica di numerosi ambienti e oggetti.<\/span><\/p>\n

Il modello definitivo, documentato in un <\/span>carta di ricerca<\/span><\/a>contiene 11 miliardi di parametri per generare mondi virtuali interattivi a partire da immagini in diversi formati o da richieste di testo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Cos\u00ec, potete dare a Genie un'immagine del vostro salotto o del vostro giardino e trasformarla in un livello di piattaforma 2D giocabile.<\/p>\n

Oppure scarabocchiare un ambiente 2D su un foglio di carta e convertirlo in un ambiente di gioco giocabile.<\/p>\n

\"DeepMind
Genie pu\u00f2 funzionare come un ambiente interattivo, accettando vari suggerimenti come immagini generate o schizzi disegnati a mano. Gli utenti possono guidare l'output del modello fornendo azioni latenti a ogni passo temporale, che Genie utilizza per generare il fotogramma successivo della sequenza a 1 FPS. Fonte: DeepMind via ArXiv (accesso libero).<\/figcaption><\/figure>\n

Ci\u00f2 che distingue Genie da altri modelli di mondo \u00e8 la sua capacit\u00e0 di consentire agli utenti di interagire con gli ambienti generati fotogramma per fotogramma.<\/span><\/p>\n

Per esempio, qui sotto potete vedere come Genie prende fotografie di ambienti reali e le trasforma in livelli di gioco 2D.<\/p>\n

\"DeepMind
Genie pu\u00f2 creare livelli di gioco a partire da a) altri livelli di gioco, b) schizzi disegnati a mano e c) fotografie di ambienti reali. Guardate i livelli di gioco (riga inferiore) generati da immagini del mondo reale (riga superiore). Fonte: DeepMind.<\/figcaption><\/figure>\n

Come funziona Genie<\/h2>\n

Genie \u00e8 un \"modello di fondazione del mondo\" con tre componenti chiave: un tokenizer video spaziotemporale, un modello di dinamica autoregressiva e un modello di azione latente (LAM) semplice e scalabile.<\/span><\/p>\n

Ecco come funziona:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Trasformatori spaziotemporali<\/b>: Il cuore di Genie \u00e8 costituito dai trasformatori spaziotemporali (ST), che elaborano sequenze di fotogrammi video. A differenza dei trasformatori tradizionali che gestiscono testo o immagini statiche, i trasformatori ST sono progettati per comprendere la progressione dei dati visivi nel tempo, rendendoli ideali per la generazione di video e ambienti dinamici.<\/span><\/li>\n
  2. Modello di azione latente (LAM)<\/b>: Genie comprende e predice le azioni all'interno dei suoi mondi generati attraverso il LAM. Questo infonde le azioni potenziali che potrebbero verificarsi tra i fotogrammi di un video, apprendendo un insieme di \"azioni latenti\" direttamente dai dati visivi. Ci\u00f2 consente a Genie di controllare la progressione degli eventi negli ambienti interattivi, nonostante l'assenza di etichette di azione esplicite nei dati di addestramento.<\/span><\/li>\n
  3. Modello di tokenizzazione e dinamica dei video<\/b>: Per gestire i dati video, Genie impiega un tokenizer video che comprime i fotogrammi video grezzi in un formato pi\u00f9 maneggevole di tokens discreti. Dopo la tokenizzazione, il modello dinamico predice la serie successiva di fotogrammi, generando i fotogrammi successivi nell'ambiente interattivo.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Il team di DeepMind ha spiegato che \"Genie potrebbe consentire a un gran numero di persone di generare le proprie esperienze di gioco.<\/span> Questo potrebbe essere positivo per coloro che desiderano esprimere la propria creativit\u00e0 in un modo nuovo, ad esempio i bambini che potrebbero progettare e calarsi nei loro mondi immaginari\".<\/span><\/p>\n

    In un esperimento collaterale, quando sono stati presentati video di bracci robotici reali che si impegnavano con oggetti del mondo reale, Genie ha dimostrato una sorprendente capacit\u00e0 di decifrare le azioni che questi bracci potevano eseguire. Questo dimostra i potenziali impieghi nella ricerca robotica.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Tim Rockt\u00e4schel del team Genie ha descritto il potenziale aperto di Genie: \"\u00c8 difficile prevedere quali casi d'uso saranno abilitati. <\/span>Speriamo che progetti come Genie finiscano per fornire alle persone nuovi strumenti per esprimere la propria creativit\u00e0\".\u00a0<\/span><\/p>\n

    DeepMind era consapevole dei rischi che avrebbe comportato la pubblicazione di questo modello di base, tanto che nel documento si legge: \"Abbiamo scelto di non rilasciare i checkpoint del modello addestrato, il dataset di addestramento del modello o gli esempi tratti da tali dati a corredo di questo documento o del sito web\".<\/p>\n

    \"Vorremmo avere l'opportunit\u00e0 di impegnarci ulteriormente con la comunit\u00e0 della ricerca (e dei videogiochi) e di garantire che ogni futura uscita di questo tipo sia rispettosa, sicura e responsabile\".<\/p>\n

    Utilizzo di giochi per simulare applicazioni reali<\/h2>\n

    DeepMind ha utilizzato i videogiochi per diversi progetti di apprendimento automatico.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Ad esempio, nel 2021, DeepMind ha costruito XLand<\/a>Un parco giochi virtuale per testare approcci di apprendimento per rinforzo (RL) per agenti AI generalisti. Qui i modelli di IA hanno imparato a cooperare e a risolvere problemi eseguendo compiti come lo spostamento di ostacoli in ambienti di gioco aperti.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Poi, proprio il mese scorso, SIMA<\/a> (Scalable, Instructable, Multiworld Agent) \u00e8 stato progettato per comprendere ed eseguire istruzioni in linguaggio umano in diversi giochi e scenari.\u00a0<\/span><\/p>\n

    SIMA \u00e8 stato addestrato con nove videogiochi che richiedono diverse abilit\u00e0, dalla navigazione di base al pilotaggio di veicoli.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Gli ambienti di gioco offrono una sandbox controllabile e scalabile per l'addestramento e il test dei modelli di intelligenza artificiale.<\/p>\n

    L'esperienza di DeepMind nel campo dei giochi risale al 2014-2015, quando ha sviluppato un algoritmo in grado di sconfiggere gli esseri umani in giochi come Pong e Space Invaders, per non parlare di AlphaGo, che ha sconfitto il giocatore professionista Fan Hui su un tabellone 19\u00d719 di dimensioni reali.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Genie di Google DeepMind \u00e8 un modello generativo che traduce semplici immagini o richieste di testo in mondi dinamici e interattivi. Genie \u00e8 stato addestrato su un ampio set di dati composto da oltre 200.000 ore di filmati di gioco, tra cui gameplay di platform 2D e interazioni robotiche reali. Questo vasto insieme di dati ha permesso a Genie di comprendere e generare la fisica, la dinamica e l'estetica di numerosi ambienti e oggetti. Il modello finale, documentato in un documento di ricerca, contiene 11 miliardi di parametri per generare mondi virtuali interattivi a partire da immagini in diversi formati o da richieste di testo. 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