丰色发自凹非寺量子位报道公众号 QbitAI
你见过这样的 GTA5 吗？
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看着是不是非常糊。
但如果我告诉你这里面每一个像素都是用 GAN 生成的呢！
当然，车的控制是由强化学习完成。
没有预写规则，也没有 GTA5 引擎。
神经网络负责处理画面中的一切信息，包括远处的风景，你每按下一次键控制车左转或右转、车撞到边栏等操作。
再仔细看一眼：
车有影子，
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车窗上有阳光反射，
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当然了，车辆互动也是有的！
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这个 GAN 版 GTA5 来自一位民间高手，训练用的 GPU 还是从英伟达借来的！
只需 GPU 加速，无论什么操作系统的机器，都可以正常跑起这个 Python 程序。
而它还冲上了 GitHub 热榜：
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它又是如何实现的？
从英伟达借来一台 DGX A100
民间高手就是油管上一位百万博主，他此前是一位赛车手，现在是程序员，同时在油管上教机器学习的编程。
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该模型基于英伟达的 GameGAN，此前有人用这个框架做出过吃豆人的游戏。
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但开发 GTA5 可比吃豆人复杂多了，光是做开放环境这一项就让难度直接跨上好几个等级。
既没有相关模型也没有训练数据，作者开始自己摸索。
首先从能控制汽车保持平衡开始，作者借用 OpenAI Gym 工具包的 CartPole 环境，用 NEAT 算法来完成对它的训练，然后收集数据。
NEAT，遗传拓扑神经网络，有人用它训练了个超级马里奥。
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接着，他利用朋友正在开发的一个叫做 Vroom 的游戏。
该游戏基于 OpenAI Gym 工具包的 Car Race 环境，但是完全基于他们自己特殊的目的和需求进行了重写。
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下面是使用英伟达 Quadro RTX 8000 训练几次后的效果：
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画面有一些颗粒感，但是可以做到按键控制汽车方向（小轮子都在快速转动），还可以掉头、偏离路线再转回正轨。
做到这儿，作者就已经按耐不住喜悦之情了：“我们可是在神经网络生成的环境里开汽车诶，道路通往哪里、转向后的所有像素图都是它决定的啊！”
他将这个初始成果上传到 Twitter 之后，英伟达表示：可以试试他们的 DGX station！
于是作者借来了一台含有两个 64 核 EYPC CPU+ 八块 A100 GPU、约合 140 万人民币的 DGX A100 服务器。
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激动的心，颤抖的手，接下来该如何做出对得起这个机器的成果呢？
给 Grand Theft Auto 建模！
作者还给即将要建的模型取了个名字：GAN Theft Auto。
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下面就是尽快收集游戏数据了，毕竟机器只是借的。
而手动玩 GTA 来收集太慢了（需要花费数月）， 他最终选择用 12 个 AI 来打这个游戏。
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这 12 个 AI 在同一个游戏实例中“开车兜风”，并且都在同一段道路。不过每一个画面只记录一辆车的数据罢了。原始画面如下图：
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各车辆接受来自 Python 脚本的转向、速度控制等命令。
脚本会分析当前位置和最近的道路节点，使驾驶路径尽量不同，这也是为了尽可能地覆盖所有可能的动作和汽车位置。
有了这些数据环境的帮助，就可以开始在 GameGAN 的基础上训练了。
ps.不了解 GameGAN 结构的停一下：
GameGAN 由 3 大部分组成：记忆模块、动力引擎和渲染引擎。
动态引擎负责了解在游戏环境中哪些行为是“不允许的”（比如吃豆人无法穿墙而过），并负责对行为结果的反应方式进行建模。
内存模块负责场景的长期一致性，让模拟场景不会随时间而变化，它会记住生成的场景并在需要的时候适当检索。当玩家回到之前经过的地方时，画面就能保持一致。
渲染引擎负责渲染模拟图像，它可以学习解码图像中的静态和动态分量。
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作者训练出的第一个模型（6 个 epoch 后）效果非常像素化，也没有边界障碍，不过可以非常流利地控制车转向。
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接着加入其他车辆和边界障碍，训练出第二个模型，它看起来仍然有些像素化，但还是清晰多了，而这次训练加入了超级采样（让画面更清晰生动）。
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这就是我们在文章开头看到的初始版本了。
整个过程前前后后一共花了大约 2 个月，结果虽然远比不上使用传统游戏引擎、3D 建模出来的效果，但作者自己都在视频里连呼好几个 cool：这可只是用神经网络就模仿出来的。
这完全就是真的 GTA5 游戏。
接下来，作者打算增加它的漫游范围，再加一些更有趣的东西，不过要抓紧时间了。
“看起来像是 AI 的梦境”
不知道你看到这个效果是何种感受，网友们可是炸了，一个个难掩自己的喜爱之情，有人都开始期待无限赛道的马里奥卡丁车了！
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不少人觉得英伟达就该让作者留着那台“死贵”的 DGX A100。
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不过，很多人都觉得目前的画面很像是 AI 做的一个迷迷糊糊的梦：一个有点混乱但也可以辨认的世界。
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这么惊喜的作品要说谁不喜欢，那就只有游戏引擎开发者了。
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不知道未来会不会真的使用 AI 来开发出高质量的游戏呢～
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