Umělá inteligence toho dnes díky široké dostupnosti výkonného hardwaru zvládne hodně, třeba porazit člověka v šachách i hře go, vytvořit rekord v Ms. Pac-Man, atd. Nyní ale vytvořila engine plošinkovky, že sledovala průběh jejího hraní.
Jde o klasickou plošinkovku Super Mario Bros, o které se nyní ve spojení s umělou inteligencí (AI) bude mluvit podobně jako o Space Invaders či StarCraftu. V případě těchto her ale šlo o to, že AI vytvořila nějaký rekord, nebo dokázala porazit lidského šampiona, což ostatně platí i pro šachy nebo nověji čínskou hru go, o níž se ještě donedávna tvrdilo, že ještě dlouho zůstane ze strany AI neohrožena.
V případě Super Mario Bros tak byla umělá inteligence z Georgia Institute of Technology schopna vytvořit, čili naprogramovat její engine především tím, že několik minut sledovala průběh jejího hraní, aby byla schopna pochopit, co se v ní děje a co je třeba udělat.
Na svědomí ji mají výzkumníci Matthew Guzdial, Boyang Li, Mark O. Riedl, kteří nedávno představili práci Game Engine Learning from Video (PDF), jejíž název přesně vypovídá o náplni. Hned z úvodu práce se dozvíme, že cílem není posloužit hernímu průmyslu, ale spíše vytvořit AI, která bude schopna pochopit zákonitosti svého prostředí a na jejich základě předvídat, co se může přihodit. Můžeme si představit třeba AI pro autonomní řízení, která uvidí, že blížící se cyklista nejspíše najede na patník a z toho si dokáže vyvodit, že s velkou pravděpodobností může skončit pod koly jí řízeného automobilu.
Pro prvotní trénování takové inteligence si vybrali právě jednoduché 2D plošinkovky, kde se dá pracovat s jednotlivými pixely. AI také měla k dispozici celé objekty dané hry reprezentované 2D sprity, z nichž se skládají celé mapy, objekty a výsledné animace. Už zpočátku tak věděla, co je co a mohla sledovat interakci jednotlivých objektů. Snažila se tak pochopit příčinu a následek, a to třeba toho, co se stane, když Mario zvedne minci, nebo když skočí na houbu.
Výsledně vytvořený engine byl označen za "problémový, ale ucházející", ale stejně jde jen o jeden krok na cestě k tomu, jak vytvořit AI chápající reálný svět.
