قام علماء Google Research بنشر ورقة بحثية مؤخرًا يقدمون فيها GameNGen، وهو محرك لعبة مدعوم بالذكاء الاصطناعي يولد لعبة دوم الأصلية باستخدام شبكة عصبية. يستخدم GameNGen تقنية الانتشار المستقر، وهي تقنية حديثة تم تطويرها بواسطة العلماء داني فليفيسكي، يانيف ليفياتان، موب أرار، وشلومي فروختر. يعتمد هذا المحرك المعتمد على الذكاء الاصطناعي على الإطارات السابقة ومدخلات اللاعب الحالية لإنتاج إطارات جديدة تعرض جودة بصرية رائعة وتماسكًا. واحدة من الإنجازات الرائعة لـ GameNGen هي قدرته على توليد محرك لعبة كامل بمنطق متسق. يمكن للاعبين تجربة لعبة دوم بميزات مثل الدوران، والتحرك الجانبي، وإطلاق الأسلحة، والأضرار الدقيقة من الأعداء والمخاطر البيئية. مع استكشاف اللاعبين للعبة، يتم بناء المستويات ديناميكيًا في الوقت الحقيقي، ويحتفظ اللعبة حتى بتتبع الذخيرة لمسدساتهم. بشكل ملحوظ، فإن اللعب المتولد حقيقي للغاية لدرجة أنه يكون من الصعب غالباً تمييزه عن اللعب الفعلي في دوم في مقاطع فيديو قصيرة. تعمل اللعبة بمعدل 20 إطارًا في الثانية (FPS). لتدريب GameNGen بدقة في نمذجة مستوياته الخاصة في دوم ، قام فريق Google بتدريب وكيل ذكاء اصطناعي للعب دوم بمستويات مختلفة من الصعوبة ومحاكاة مستويات مهارة اللاعبين المختلفة.

تم مكافأة الوكيل على أفعال مثل جمع المواد وتكملة المستويات ، في حين أن الأضرار التي لحقت أو الموت أدت إلى العقاب. قدمت عملية التدريب هذه مئات الساعات من البيانات البصرية لتدريب نموذج GameNGen للإشارة إليه وإعادة إنتاجه. يكمن الابتكار الرئيسي في هذه الدراسة في كيفية الحفاظ على التماسك بين الإطارات على مدى فترات طويلة باستخدام الانتشار المستقر. الانتشار المستقر هو نموذج شائع لتوليد الذكاء الاصطناعي الذي يولد الصور بناءً على مطالبات الصور أو النصوص. ومع ذلك، غالبًا ما يعاني من نقص الاستمرارية بين الإطارات المتتالية وتدهور الجودة البصرية مع مرور الوقت، كما هو موضح في فيلم Corridor's Anime Rock Paper Scissors. لمعالجة هذه التحديات، قامت Google Research بتحسين الانتشار المستقر من خلال تدريب إطارات جديدة باستخدام سلسلة أطول من مدخلات المستخدم والإطارات السابقة، مع إضافة ضوضاء Gaussian لإفساد إطارات السياق. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام شبكة عصبية منفصلة ولكن متصلة لإصلاح وإصلاح إطارات السياق باستمرار، مما ينتج صورًا ذات مستويات عالية من الثبات والتماسك البصري على فترات طويلة. على الرغم من أن أمثلة GameNGen الحالية ليست خالية من العيوب، إلا أن هناك حالات نادرة من العيوب البصرية مثل الكتل، والتشويش، والعناصر الوامضة. قد تتحول الأعداء الميتين إلى كتل ضبابية، ويواصل شخصية Doomguy رفع وخفض حاجبيه مثل الصخرة في ليلة Monday Night Raw. علاوة على ذلك ، قد تظهر المستويات المتولدة تفاوتات، كما هو موضح في الفيديو على YouTube المرفق، حيث يتوقف Doomguy فجأة عن تلقي الأضرار بنسبة 4٪ ويتغير تخطيط المستوى تمامًا بعد دوران 360 درجة داخل حفرة السم.