Некоторые автоматические системы сбора опыта в современных компьютерных играх:

• Системы поведения и сценариев. 1 Искусственный интеллект (ИИ) использует заранее заданные сценарии, чтобы получать информацию о том, как реагировать на различные игровые ситуации. 1 Эти сценарии часто включают в себя условия и правила, которые определяют, когда и как ИИ должен действовать. 1
• Анализ данных и статистики. 1 ИИ собирает и анализирует данные о действиях игрока и игровой статистике. 1 Это может включать информацию о том, как часто игрок выполняет определённые действия или какие стратегии он предпочитает. 1 На основе этого анализа ИИ может корректировать своё поведение, чтобы лучше соответствовать предпочтениям игрока. 1
• Машинное обучение. 12 Современные игры могут использовать методы машинного обучения, такие как нейронные сети и алгоритмы обучения с подкреплением. 1 ИИ обучается на основе данных, собираемых из игрового процесса, и адаптирует свои стратегии на основе опыта. 1
• Эвристики. 1 Эвристические методы используются для принятия решений, когда точные расчёты слишком сложны или ресурсоёмки. 1 Эвристики позволяют интеллекту принимать решения на основе приближённых оценок и упрощённых моделей. 1
• Адаптивные системы. 1 Некоторые игры используют адаптивные системы, которые изменяют поведение ИИ на основе анализа текущего состояния игры. 1 К примеру, ИИ может изменять свои тактики в зависимости от того, насколько успешно игрок справляется с его вызовами. 1 Это позволяет поддерживать интерес и сложность игры на оптимальном уровне. 1