Несколько способов усовершенствовать обучение ботов в игровых движках:

• Использовать обучение с учителем. 3 Боты учатся на основе заранее размеченных данных или подсказок, что позволяет получить оптимальное поведение. 3 Для этого нужно собрать данные об игровых ситуациях и правильных решениях. 3 Можно понаблюдать за профессиональными игроками или использовать алгоритмы, которые эмулируют их поведение. 3
• Применять обучение без учителя. 3 Боты изучают игровую среду и формируют свои стратегии, не имея прямых указаний от разработчиков или опыта предыдущих игроков. 3 Такой подход позволяет создавать персонажей, которые могут адаптироваться к разным игровым ситуациям. 3
• Использовать обучение с подкреплением. 23 Боты принимают решения, основываясь на полученных «наградах» или «штрафах» за свои действия. 3 В игровом мире это может быть аналогично получению очков или бонусов за правильные действия и потере жизней или опыта за ошибочные. 3
• Оптимизировать ИИ. 1 Можно улучшить алгоритмы, уменьшить вычислительные затраты и адаптировать поведение под конкретные игровые условия. 1 Для этого используют, например, кэширование результатов вычислений, параллельные вычисления и упрощение моделей. 1
• Тестировать и отлаживать ИИ. 1 Тестирование включает проверку поведения ИИ в различных игровых ситуациях. 1 Это помогает выявить и исправить ошибки, а также улучшить общую производительность и поведение ИИ. 1

Для обучения ботов в играх используют различные инструменты и библиотеки, например Unity ML-Agents, TensorFlow, PyTorch. 1