Ubisoft розповіла, як створює ефективних ботів для своїх ігор за допомогою машинного навчання
Джошуа Ромофф, Research and Development Scientist в Ubisoft, розповів про процес навчання ботів для ігор компанії. Він поділився інформацією про те, як зробити персонажів під управлінням штучного інтелекту цікавішими та ефективнішими.
Розробник виступив з доповіддю «Глибоке навчання з підкріпленням для ефективних ботів-гравців», опублікованою на офіційному сайті Ubisoft. За словами Ромоффа, традиційні методи вдосконалення ШІ не завжди здатні впоратися з різноманіттям задач у динамічного ігровому середовищі. Тому компанія застосовує глибоке навчання з підкріпленням (DRL).
Це тип машинного навчання, який використовує винагороди та покарання, щоб мотивувати ШІ шукати найефективніші шляхи розв’язання проблем. Завдяки DRL боти вчаться навігації на основі елементів керування гравця. А ще методика дозволяє персонажам під управлінням штучного інтелекту засвоїти певну поведінку, наприклад, їхати максимально швидко або дотримуватися заданого маршруту.
Ромофф навів приклад з For Honor. В цьому проєкті необхідно передбачати дії противника для перемоги. Навчити ботів діяти таким чином — важке завдання.
«Створити бота, якого гравці не зможуть легко експлуатувати, — непросте завдання. Щоб досягти цього, традиційні методи зазвичай шахраюють — вони точно знають, що гравець збирається зробити, і протидіють цьому», — розповів Ромофф.
Ubisoft пішла іншим шляхом і реалізувала ітеративну модель навчання свого ШІ DeepBot. В ній боти вчаться на помилках попередніх версій самих себе.
«Кожен DeepBot тренується в дуелі 1 на 1 в 10 матчах на один запущений екземпляр гри. Потім ми запускаємо 5 копій гри, кожна з яких працює з подвоєною швидкістю, в результаті чого DeepBot тренується на 50 матчах одночасно з подвоєною швидкістю», — додав Ромофф.
Нагадаємо, нещодавно ми писали, що трьох колишніх членів вищої ланки менеджменту Ubisoft судитимуть за сексуальні та психологічні домагання. Компанія справу ніяк не коментує.
1 коментар
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарівА це точно про ботів, а не персонал?)