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: 2

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

• Правила и сценарии. 2 ИИ принимает решения на основе условий, заданных в игровом коде. 2
• Конечные автоматы. 2 Это модели, которые позволяют компьютеру переходить между различными состояниями на основе входных данных. 2
• Поведенческие деревья. 2 Они представляют собой иерархическую структуру, где каждый узел выполняет определённую задачу или проверку условий. 2 ИИ проходит по дереву, выполняя задачи и принимая решения на основе текущего состояния мира и игровых событий. 2
• Планирование. 2 Планировщик разрабатывает последовательность действий для достижения определённой цели. 2
• Эвристики. 2 Эти методы используются для принятия решений, когда точные расчёты слишком сложны или ресурсоёмки. 2

В некоторых играх для обучения ИИ используются нейронные сети. 3 Например, нейронная сеть может обучаться на том, как игрок взаимодействует с игрой, и корректировать поведение NPC в зависимости от этого. 2

Также для обучения ИИ в играх применяется метод Reinforcement Learning (обучение с подкреплением). 3 Его основным принципом является обучение на основе наград и штрафов. 3 Агенту даются награды или штрафы за каждое действие, которое он совершает. 3 Информация о наградах и штрафах используется для регулирования модели RL сети агента. 3