这个新的游戏AI来自佐治亚理工学院的研究人员。
他们的AI系统最令人惊讶的部分是如何学习的规则和游戏的1985平台游戏超级马里奥兄弟。AI只是观看在YouTube和Twitch上的游戏视频。它观察和解释游戏的规则，以及玩家的行为（例如他们花更多时间来收集奖励物品）和地形的各个部分（例如云和管道）的放置。
“例如，马里奥游戏中的管道往往会伸出地面，所以系统学习这一点，并防止任何管道与草地表面齐平，”根据Georgia Tech的计算机网站的博客。然后，算法将从人类设计选择和行为中学到的内容应用到创建游戏关卡的可玩新部分。
博士计算机科学学生Matthew Guzdial和交互式计算副教授Mark Riedl在加利福尼亚州太平洋格罗夫市周一开始的数字游戏基础国际会议（FDG）上发表了他们的研究成果。
他们的AI最终从17个游戏样本中创建了151个独特的水平部分，并且其输出增加到334水平部分，因为系统减少了约束。
“我们的系统创建一个模型或模板，它能够产生以前从未见过的水平部分，不出现随机，可以被玩家遍历，”Riedl说。 “可以说，该系统'研究'马里奥水平的设计，直到它能够创造新的可玩区域。
所以他们基本上教会一个如何成为一个游戏玩家和游戏设计师，不需要睡眠，阳光或水（假设人类游戏设计师实际上在日常生活中得到所有这三个东西）。 Riedl和Guzdial在提交给FDG的研究论文（PDF）中指出，这种技术可以适用于其他游戏，因为游戏视频变得更容易访问，开放机器视觉工具包变得更先进。
然而，如果AI了解如何获得真正的火花和射击火球在现实世界中，有人需要拉上它 - 和快速。
