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AI计划师造城:它们在《我的世界》中进步惊人

时间:2021-09-14 20:02:01 来源:可以赌足球的app 点击:

本文摘要:十几座尖顶修建紧贴在露天矿井的边缘,在它们的上方,一个庞大的岩石拱门上,坐落着一座无法靠近的屋子。在别处,一条高架铁路围绕着一群五颜六色的塔楼,华美的宝塔粉饰着一片宽阔的铺砌好的广场。一台风车孤零零地在一座小岛上旋转,四周围绕着一群方块小猪。 这就是《我的世界》中用 AI 气势派头制作的都会。《我的世界》一直被玩家用来疯狂发现缔造。 粉丝们借助这款大热的沙盒游戏制作了许多复制品,从芝加哥市中心,到《权力的游戏》中的君临城。

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十几座尖顶修建紧贴在露天矿井的边缘,在它们的上方,一个庞大的岩石拱门上,坐落着一座无法靠近的屋子。在别处,一条高架铁路围绕着一群五颜六色的塔楼,华美的宝塔粉饰着一片宽阔的铺砌好的广场。一台风车孤零零地在一座小岛上旋转,四周围绕着一群方块小猪。

这就是《我的世界》中用 AI 气势派头制作的都会。《我的世界》一直被玩家用来疯狂发现缔造。

粉丝们借助这款大热的沙盒游戏制作了许多复制品,从芝加哥市中心,到《权力的游戏》中的君临城。自公布以来的十年里,所有可以构建的工具都在这个游戏中获得了复制。自 2018 年以来,《我的世界》也成为一个挑战创新能力的平台,可以资助提高机械的创新能力。

一年一度的 “我的世界生成式设计角逐”(简称 GDMC)要求参赛者构建人工智能,这种人工智能可以在以前从未见到过的区域生成传神的城镇或乡村。虽然该角逐现在为止只是为了娱乐,但列位参赛选手所探索的 AI 技术,是现实世界中的都会计划人员可以使用的技术先驱。《我的世界》中的生成式设计角逐向 AI 提倡挑战,要求其为前所未见的所在设计居住区乐成的参赛者通常会借助多种技术来判断何时应把地面推平,或者是那边应该制作桥梁和修建物。

这些技术包罗将居住区偏远部门毗连起来的老式寻路算法,可以使用简朴规则生成庞大结构的元胞自念头,以及机械学习。已往三年中,这项角逐取得了很大希望。在第一年的角逐中,一眼就能看出是机械制作的,修建物重复地排列成排,或是随机地堆在一起。

今年的获胜者于 9 月 24 日宣布,其设计的居住区结构合理,完美契合每个差别的所在。门路围绕山坡,桥梁横跨河流,衡宇内甚至摆放着家具。既开放又带有主观性的 GDMC,其宗旨就是推动 AI 进一步生长。

同其它的 AI 角逐(例如美国国防先进研究计划署提倡的无人驾驶或机械人挑战赛)差别,GDMC 没有明确的获胜尺度。什么样的条件能造就一个好乡村?本大赛的团结组织者,同时也是英国赫特福德郡大学的盘算机科学家 Christoph Salge 表现,“不存在最佳数值。”这项角逐的开放性意味着参赛的 AI 需要掌握多个目的。为了赢得角逐,它们必须感动八名拥有差别配景的裁判,包罗修建师、考古学家和游戏设计师等。

这些裁判从四个方面给 AI 都会计划师打分:设计与特定所在的契合水平;凭据差别区域之间是否有桥梁和门路等尺度来评价结构是否合理;从美学角度看,其设计是否具有吸引力;以及是否可以从一个设计的细节中看出这个城镇是如何形成的,好比一片废墟,或是一个可以挖掘出修建质料的矿井。Salge 表现,“一个 10 岁的小孩就能在《我的世界》中从平地上修建一个乡村,但对 AI 来说难度真的很大。”平整土地例如,一名参赛者在设计时首先确定情况类型(沙漠或是森林),然后生成像是用当地常见的修建质料修建的修建。另一名参赛者则卖力平整地形和铺设广场。

这种战术在平坦开阔的地形上很适用,可以修建起引人注目的日式寺庙修建群。但在小岛上就没那么乐成了,这样做通常会将小岛完全铺满。事实上,即即是获胜者也会犯一些愚蠢的错误。

在一个居住地,有些屋子被埋进了沙子里,只露出个屋檐。Salge 表现,这很显然是因为算法想要将衡宇制作在坚实的地面上。在遇到坚硬的地基之前,这些衡宇会一直下沉。

在日本筑波大学研究进化盘算的 Claus Aranha 推荐了三名选手参赛。他认为这是一种很好的探索和测试新 AI 技术的方式,“我很是喜欢这项角逐的一点是,选手们的想法都很有创新性。”让游戏世界更传神只是一方面,现实中的 AI 已经被用来分析如何制作都会。有朝一日,角逐中所使用的类似技术和想法,可以资助我们设计出更康健、更宁静的都会。

例如,Aranha 发现大多数选手接纳的都是自上向下分析法,这就意味着 AI 都会生成器会先检察一个给定区域,然后生成合适的居住地。这样获得的整体效果可能不错,但细节会有偏差。与之相比,Aranha 认为多主体方法(几个 AI 独立事情,凭据各自周围情况构建修建物)设计出来的居住地可能更有条理,更切合实际。他正计划将这种方法运用到自己的事情中,模拟探究差别都会计划政策对地震或野火等灾害场景的影响。

他用 OpenStreetMap 上的数据训练神经网络学习都会的样式,以便生成虚拟都会。通过自动生成成千上万个街道结构,或是开放空间位置和数量等特性差别的虚拟都会,Aranha 可以评估要求将 10% 的居住区预留给公园的政策是否有助于延长住民的寿命。

MIT 媒体实验室的 CityScope 香榭丽舍大道项目,使用基于自主体的模拟方法来探索设计方案。与此同时,来自麻省理工学院媒体实验室的 Arnaud Grignard 和他的同事们,使用基于自主体的模拟方法为热闹的公共空间探究可能的设计方案,其中就包罗重建巴黎的香榭丽舍大道。来自纽约的初创公司 Topos 正在使用 AI 去明白都会结构是如何影响人们的生活。

在一个项目中,该公司借助图像识别和自然语言处置惩罚等 AI 方法来相识纽约的差别地域是如何被住民所使用的。随后,其凭据社区之间的相似性(如:住宅区还是商业区,高等郊区社区还是都市社区)重新划定了纽约五个区的界限。

在最终获得的舆图上,这些行政区就像同心圆一样围绕着中心的曼哈顿。来自澳大利亚墨尔本大学的 Jasper Wijnands 也坚信 AI 会在未来的都会设计中占有一席之地。他和他的同事已经开始探索使用生成反抗网络(GANs)对谷歌街景上的图片举行气势派头转换。

气势派头转换通常是将一张图片用另一种气势派头举行复制,好比将一张自拍变得看起来像是梵高的画作。但 Wijnands 的 AI 所学习的并不是视觉气势派头,而是一种可以反映差别都会街区公共卫生数据的 “气势派头”。随后,他要求 AI 将谷歌街景上的图片根据公共卫生情况良好的社区气势派头举行复制。

换句话说,他的 AI 可以修改公共卫生情况欠好的社区图景,使其看起来同情况好的社区一样。然后,都会计划师可以将这些改变(好比在这加一个绿地,在那扩宽一下街道)作为改善都会的指南。没有人告诉 AI 计划师怎样可以使一个都会变得更好,而是 AI 自己偶然地获得了同样的想法。Wijnands 表现,“有趣的是,GAN 的输出效果正好与我们对于绿色空间对康健影响的科学认知相一致。

”Wijnands 团队现在有一笔 120 万美元的拨款来进一步生长这一项目,而他本人也将这一项目先容给了其都会计划的学生。设计影响AI 在都会计划中最直接的应用之一,就是从全球规模内相识都会设计的影响。今年 1 月,Wijnands 和他的同事在《柳叶刀 - 星球康健》上揭晓了一项研究,他们观察了 1692 个都会,这些都会的人口占全世界人口的三分之一。

他们使用卷积神经网络(常用于图像识别),凭据都会内发生的严重交通事故数量对差别的都会结构举行分类。研究显示,在小街区周围布有更多轨道交通网络和更麋集街道的都会,要比在死胡同四周结构杂乱的都会更宁静。这些效果可能没那么令人受惊,但若没有自动化的帮助,研究人员就很难对这些这些数据举行分析。

优美的生活愿景总是建设在都会空间会让人们更快乐、更康健的前提下。但这些很难去测试,雄心勃勃的重建计划也可能会失败。AI 都会计划师可以在许多方面提供资助,好比展现现有某些结构的潜在影响,或是模拟上千个可能的设计方案。Salge 现在正在与美国的计划人员互助,研究未来的角逐如何纳入人们都会生活更真实的数据,好比如何移动,或者是去那里购物。

这可能会让 AI 缔造出来的都会更切实际,而且可能会越发有用。但希望 AI 完全接受都会计划的事情是不现实的。制作都会不仅仅只是地面上几个物品的排列:都会是人们居住的地方。

都会计划师 Dave Amos 表现,这就意味着都会的缔造权衡了许多因素。正如 Amos 在一个回首 2018 年 GDMC 竞赛获奖作品的视频中提到的:“都会计划本质上是一个政治历程。需要许多人对未来的生长情况去展开猛烈的讨论。

”。


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