Машинное обучение в играх теперь умнее, чем раньше

Машинное обучение интересует игроков процедурной генерацией контента (PCG) для игр.

Есть много способов включить машинное обучение в видеоигры, и сейчас мы наблюдаем расширение этой области в индустрии видеоигр. Все больше и больше игр полагаются на искусственный интеллект в играх, и игроки в восторге от возможности увидеть эту технологию в действии. Машинное обучение является частью искусственного интеллекта, и область применения варьируется от управления неигровыми персонажами (NPC) до процедурной генерации контента (PCG).

Машинное обучение в играх теперь умнее, чем раньше

В прошлом NPC основывались на наборе правил, закодированных людьми. Они зависели от кодов, написанных программистами, и их действия были очень предсказуемы. В будущем NPC будут программировать и перепрограммировать свои собственные правила, что оставит больше места для подлинного опыта игроков. Персонажи будут программировать свои действия в соответствии с опытом геймеров, и это будет происходить в процессе игры. Чем больше вы играете в игру, тем больше действий машинного обучения будет происходить за кулисами.

Машинное обучение в разработке игр основано на моделях искусственного интеллекта, которые используют алгоритмы и статистические модели, чтобы заставить машины действовать без методов программирования. Это видно во многих стратегических играх, где персонажи разнообразны и способны конкурировать с людьми. Мы также можем видеть эту реализацию в шахматных играх и игре Go.

Некоторые из соответствующих методов машинного обучения включают следующие аспекты:

  • Глубокое обучение — это аспект машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети для выполнения сложных задач. Он использует ввод и извлекает из него информацию. Этот метод требует мощных машин, которые будут использоваться для реализации возможностей глубокого обучения.
  • Рекуррентная нейронная сеть — это часть искусственных нейронных сетей, которые обрабатывают данные в выбранном порядке. Он обрабатывает данные по частям, а не все сразу. Выход рассчитан в соответствии с памятью предыдущей последовательности.
  • Обучение с подкреплением — это процесс машинного обучения, в котором используются поощрения и наказания. Агент получает положительное вознаграждение при победе в игре и наказание при проигрыше. Этот процесс важен во многих играх и при использовании робототехники.

Другие методы машинного обучения включают дополнительные аспекты, такие как сверточные нейронные сети, долговременная-кратковременная память и нейроэволюция. Все эти технологии созданы для обеспечения отклика в играх и робототехнике. Многие игроки видят важность машинного обучения, которое видно во многих играх.

Некоторые из игр с машинным обучением:

  • Шахматы — это стратегическая игра, в которой агенты ИИ используются для победы над игроками-людьми. В этой игре используется множество алгоритмов, и все мы знаем о матче между Deep Blue и Гарри Каспаровым в 1997 году.
  • Go — еще одна стратегическая игра, которая еще сложнее, чем шахматы. Алгоритмы более сложны, и агенты машинного обучения могут играть на любительском человеческом уровне, когда дело доходит до соревнований.
  • Серия StarCraft — это одна из игр, использующих машинное обучение, и эта стратегическая игра в реальном времени была популярна для исследований ИИ. В этой игре были протестированы различные методы глубокого обучения, чтобы сделать ее более привлекательной и сложной для игроков-людей.

Некоторые другие популярные обучающие игры с ИИ включают широкий спектр игр. Большинство из них — стратегические игры, но есть и другие виды игр, основанных на искусственном интеллекте. Список продолжается, и в него входят такие игры, как Dota 2, Supreme Commander 2, Planetary Annihilation и многие другие.

Очевидно, что машинное обучение в играх более продвинуто и популярно, чем раньше, поэтому многие разработчики игр используют методы ИИ для разработки игр, которые будут достаточно интересными и сложными для игроков-людей.

Оцените статью
Поделиться с друзьями
Валерий Матафонов

Автор блога WM-IT.pro. Занимаюсь разработкой и оптимизацией сайтов с 2010 года.

WM-IT.pro - Блог об информационных технологиях
Добавить комментарий

  1. Captain Marvel

    Разрабы компьютерных игрушек идут в ногу со временем. Очень круто, когда твой персонаж в игре самообучается и действует на основе раннее сделанных тобой телодвижений

    Ответить