AI利用GAN創造永遠打不完，破不了關的《超級瑪利歐》遊戲關卡

《超級瑪利歐兄弟》的重度玩家們，可能已經發現了，這並不是原本32關裡面的。不過，如果你以為這是《超級瑪利歐創作家》的傑作，那你就猜錯了~這是AI利用GAN弄出來的！利用GAN產生紅白機遊戲畫面，並不是新鮮事，不過，這一次是可以無限延長的那種~

花樣還不少：

只需用4個顏色通道表示對象

在遊戲中，關卡數據以壓縮格式存儲，通常，每個對像用兩個字節來描述位置和類型。

一個字節指定16x16網格中的xy坐標；第二個字節指定對象的類型。比如在第一關的場景中，僅用了12個字節來描述：

07 81 | 47 24 | 57 00 | 63 01 | 77 01 | C9 71

作者為了將關卡編碼為16x16的圖像，分別設置了4個獨立顏色通道：

例如，第一關的截圖，就可以表示成這樣：

這樣的編碼方式，既能夠涵蓋足夠多的對象，又不至於太過複雜。

並且，根據關卡中對象的排列方式進行分組，有利於模型進行學習並重現。比如，實心磚用於布置樓梯、磚塊則通常水平放置。

此外，將所有對象組織成一個合理的方案，減少產生網路失誤對輸出結果的負面影響。

比如用硬幣代替磚塊，影響非常小；而如果用管道或庫巴來代替，就會出現問題。

開發者還找出了遊戲的一些特點：

管道可以連接地面或一排浮動塊；
方塊通常用來構建各種尺寸的樓梯；
磚塊和問題塊，大多排在第3位和第7位；
其他角色一般會分成兩三組。

接下來，作者使用TensorFlow作為後端，利用Keras來構建模型，並進行訓練。

產生器透過輸入的一組特徵向量，來產生新的樣本圖像；鑑別器則區分是訓練集中的真實圖像，還是產生器偽造的。

隨著遍歷訓練集的次數增加，產生效果也逐漸改善：

最終輸出的結果，是這樣的：

嗯，效果真的很不錯~

現在，只需把一張張「截圖」連接起來，你就會得到：

半個庫巴、半個管道，以及半個瑪利歐……

怎麼才能無縫拼接，得到連貫的關卡呢？

這就需要利用「有條件的GAN」，把前一個場景作為後一個場景的邊界條件。

就像這樣：

可以看出，場景的左側部分，是以第一行圖像作為邊界條件產生的。

具體來說，首先要在之前的基礎上，向產生器輸入一組16×4的圖像，作為上一個場景的邊界部分。

網路架構是這樣的：

產生器在輸入條件的限制下，產生16x16的圖像，然後，把它們與16×4的輸入圖像進行拼接，再用拼接後的圖像來訓練鑑別器。

利用16×4圖像的不斷疊代，最終就能拼接成連續的場景，例如，經過40次疊代的結果：

開發者表示，雖然效果不是特別完美，但是已經具備了趣味性和可玩性~

是不是和那個「能玩一輩子的遊戲」—— 《超級瑪利歐創作家》有點像？它同樣主打關卡製造，不過是玩家來手動設計。

▲ 超級瑪利歐創作家2

在發布關卡之前，作者必須通關一次，於是有些人就加入隱蔽的「作者通道」，偷個懶直達終點。不少高手都曾被這遊戲難倒，當然如果玩家發現隱蔽通道，就能「偷雞」通關~這樣「有趣又有毒」的關卡，不知道AI能否構建出來呢？