Как устроен процесс обучения искусственного интеллекта в онлайн-играх на примере режима PvP?

Процесс обучения искусственного интеллекта (ИИ) в онлайн-играх, в том числе в режиме PvP, включает несколько этапов: synergy.ru

1. Получение информации. synergy.ru ИИ регулярно проверяет состояние игрового мира, чтобы понять текущее положение игрока, состояние объектов и другие важные параметры. synergy.ru Для этого используются, например, виртуальные сенсоры и зоны обнаружения, системы наблюдения. synergy.ru
2. Анализ данных и статистики. synergy.ru ИИ собирает и анализирует информацию о действиях игрока и игровой статистике. synergy.ru Это может включать данные о том, как часто игрок выполняет определённые действия или какие стратегии он предпочитает. synergy.ru На основе этого анализа ИИ может корректировать своё поведение, чтобы лучше соответствовать предпочтениям игрока. synergy.ru
3. Принятие решений. synergy.ru Для этого используются разные методы, например:

• Правила и сценарии. synergy.ru ИИ принимает решения на основе условий, заданных в игровом коде. synergy.ru
• Конечные автоматы. synergy.ru Это модели, которые позволяют компьютеру переходить между различными состояниями на основе входных данных. synergy.ru
• Поведенческие деревья. synergy.ru Они представляют собой иерархическую структуру, где каждый узел выполняет определённую задачу или проверку условий. synergy.ru ИИ проходит по дереву, выполняя задачи и принимая решения на основе текущего состояния мира и игровых событий. synergy.ru
• Планирование. synergy.ru Планировщик разрабатывает последовательность действий для достижения определённой цели. synergy.ru
• Эвристики. synergy.ru Эти методы используются для принятия решений, когда точные расчёты слишком сложны или ресурсоёмки. synergy.ru

В некоторых играх для обучения ИИ используются нейронные сети. na-journal.ru Например, нейронная сеть может обучаться на том, как игрок взаимодействует с игрой, и корректировать поведение NPC в зависимости от этого. synergy.ru

Также для обучения ИИ в играх применяется метод Reinforcement Learning (обучение с подкреплением). na-journal.ru Его основным принципом является обучение на основе наград и штрафов. na-journal.ru Агенту даются награды или штрафы за каждое действие, которое он совершает. na-journal.ru Информация о наградах и штрафах используется для регулирования модели RL сети агента. na-journal.ru