40年前PAC-MAN從日本街機出發，征服了全球玩家。現在，一個人工智慧程序讓它獲得了重生。
NVIDIA研究部的AI模型 GameGAN 經過50，000局遊戲視頻的訓練後，生成了一個可玩的PACMAN，而且不依賴已有的遊戲引擎。這說明，哪怕不理解遊戲的基本法則，AI也可以讓人信服地重新生成遊戲。(當然，在某些哲學思潮中，這就是「理解」的本意。)
GameGAN是第一個利用對抗生成網絡(GAN)來模擬遊戲引擎的神經網絡模型。它由兩部分組成：一個生成器和一個辨別器(discriminator)。首先你有一個小程序在按鍵(它不是GAN的有機組成部分)，生成器試圖根據按鍵和之前遊戲進度實時生成下一幀遊戲畫面，辨別器可以看到訓練集，判斷生成器生成的結果是否逼真，兩者共同學習進步。如果訓練集有不同的關卡，GameGan甚至可以生成原來沒有的關卡。以後遊戲開發者就可以用來開發新關卡啦。
當然，GameGAN也可以用來製作模擬器，訓練自主運動的機器。自主運動機器被放生野外之前，一般現在虛擬環境中訓練，大概能蹣跚而行後才會被賦予實體。(skynet就是這樣訓練terminators的。)
GameGAN的意義在於，製作模擬器的任務以後可以讓AI自動完成了。比如你在汽車上裝上攝像頭，再記錄下方向盤、腳踏和掛擋動作，就可以讓AI製作一個駕駛模擬器。NVIDIA研究部麾下已有200名科學家，整天搗鼓AI、計算機視覺、自動車、機器人學之類的東西。
本文譯自 nvidia blogs，由譯者 kingvac 基於創作共用協議(BY-NC)發布。有大量刪改。