Araştırmacılar, Counter-Strike: Global Offensive'in (CS:GO) simülasyonunu oluşturan bir yapay zeka modeli geliştirdi.
Araştırmacılar, yapay sinir ağlarında Counter-Strike: Global Offensive’in gerçek zamanlı versiyonunu oluşturmayı başardı. Bu başarı, yalnızca oyun geliştirme ve simülasyon alanında değil, aynı zamanda üretken yapay zekanın karmaşık sistemleri öğrenme yeteneğinin de altını çiziyor.
Yapay zeka, tek GPU ile CS:GO simülasyonu oluşturdu
Araştırmacılar, tek bir NVIDIA RTX 3090 kullanarak Counter-Strike: Global Offensive’in (CS:GO) simülasyonunu oluşturan bir yapay zeka modeli geliştirdi. DIAMOND adı verilen model, CS:GO’nun Dust 2 haritasında oynanan deathmatch modundan elde edilen görüntülerle eğitildi.
Eğitim tamamlandıktan sonra, model CS:GO oyununu gerçek zamanlı olarak çalıştırabildi ve RTX 3090 GPU’da saniyede yaklaşık 10 FPS performans elde etti.
Araştırmacılardan Eloi Alonso, yapay zeka simülasyonunu gösteren bir video paylaştı. Modelin oyuncu hareketi ve silah kullanımı gibi CS:GO’nun temel unsurlarını taklit edebilmesi etkileyici olsa da, mevcut üretken yapay zekanın sınırlamalarını gösteren bir dizi hata da içeriyordu.
Örneğin, simülasyondaki oyuncular sınırsız zıplayabiliyor çünkü model, Source motorunun yer çekimini veya çarpışma algılamasını anlamıyor. Silahlar bazen farklı ışıklandırmalarda şekil veya görüntü değiştiriyordu ve oyuncular zaman zaman duvarlardan geçebiliyordu.
Hatalara rağmen uzmanlar, bu çalışmanın üretken modellerin yalnızca video verilerinden davranışları çıkarma konusunda ne kadar ilerlediğini gösterdiğini söylüyor. Böyle bir modeli eğitmek şu anda büyük hesaplama kaynakları gerektirse de, yapay zekanın gerçek dünya sistemlerini simüle etme potansiyelini de ortaya koydu.