УДК 004.8

Использование нейронных сетей в разработке игрового искусственного интеллекта

Гузненков Алексей Владимирович – магистрант Российского Технологического Университета МИРЭА.

Манукян Эдуард Самвелович – магистрант Российского Технологического Университета МИРЭА.

Аннотация: Данная статья рассматривает возможности и перспективы использования нейронных сетей в игровой индустрии. В частности, в разработке игрового искусственного интеллекта. Автор рассматривает несколько методов обучения нейронных сетей, используемых в данной сфере и описывает перспективность данного направления.

Ключевые слова: Нейронные сети, искусственный интеллект, игровая индустрия, машинное обучение, Supervised Learning (Обучение с учителем), Reinforcement Learning (Обучение с подкреплением).

Введение

Нейронные сети - это компьютерные модели для имитации работы мозга. Они состоят из множества нейронов, которые подключены между собой и обрабатывают входные данные для создания выходного сигнала. Каждый нейрон имеет вход, выход, вес и функцию активации. Вес - это важный параметр, который определяет вклад каждого входного сигнала в выходной сигнал нейрона. Функция активации - это функция, которая задает порог, при достижении которого нейрон активируется и выдает выходной сигнал.

Нейронные сети классифицируются по архитектуре и типу обучения. По архитектуре нейронные сети могут быть прямых и обратных связей. Прямые связи используются в моделях прямого распространения сигнала, где сигнал проходит по нейронам от входа к выходу, а в моделях обратных связей сигнал проходит через замкнутые петли между слоями.

Типы обучения нейронных сетей включают в себя обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Обучение с учителем происходит на основе набора маркированных данных, где нейронная сеть пытается найти связь между входными данными и выходными метками. Обучение без учителя происходит на основе немаркированных данных, где нейронная сеть ищет скрытые паттерны в данных. Обучение с подкреплением связано с принятием последовательных решений в условиях, когда необходимо максимизировать награду.

Нейронные сети используются в широком спектре областей, включая распознавание образов, распознавание речи, классификацию и прогнозирование данных, управление роботами и др. Благодаря своей способности извлекать скрытые закономерности, нейронные сети стали важным инструментом в машинном обучении и искусственном интеллекте.

Нейронные сети в игровой индустрии

Нейронные сети широко используются в игровой индустрии для решения различных задач, например: управление персонажами, оптимизация алгоритмов поиска путей, прогнозирование поведения игроков и многие другие.

Одним из широко распространенных применений нейронных сетей в игровой индустрии является управление персонажами. Например, нейронная сеть может быть использована для управления ИИ вражеских бойцов, чтобы они действовали более интеллектуально и адаптировались к поведению игрока. Нет необходимости разрабатывать сложные правила для определения действий ИИ, а нейронная сеть проанализирует данные и примет решения, основанные на полученной информации.

Также нейронные сети могут использоваться для оптимизации алгоритмов поиска пути. Нейронная сеть может быть обучена предсказывать вероятные следующие шаги, что уменьшит время, необходимое для поиска пути.

Одним из применений нейронных сетей в игровой индустрии является оценка поведения игроков. Если применение ограничений и правил не дают достаточного результата, нейронные сети могут помочь выявить поведение, которое приводит к наилучшим результатам или максимальному удовлетворению игроков. Нейронная сеть может анализировать данные игрока, определяя его предпочтения, включая категории игр, время, проведенное в игре, историю покупок и другие данные.

Наконец, нейронные сети используются в игровой индустрии для генерации реалистичных графических сцен. Например, искусственные нейронные сети могут быть применены чтобы описать текстуры или создать нереалистичные окружения в играх. Данные методы обрабатывают фотографии и видео, чтобы создать более реалистичные графические изображения.

Нейронные сети могут быть расширены и использованы в играх для разных целей. Они не только добавляют более реалистичного ИИ или создают более увлекательный графический мир, но также являются основой для многих других функций и улучшений игр в будущем.

Игровой искусственный интеллект на основе нейронный сетей

В традиционной разработке искусственного интеллекта в играх, использование предопределенных правил и алгоритмов является стандартным методом. Однако этот метод имеет ряд ограничений, так как он не способен обеспечить разнообразие и продуктивность со временем. Например, классический AI может стать предсказуемым после некоторого времени игрового процесса, что снижает уровень вовлеченности игрока. Использование нейронных сетей как AI может изменить ситуацию.

Нейронные сети могут использоваться в двух общих направлениях: Supervised Learning (Обучение с учителем) и Reinforcement Learning (Обучение с подкреплением).

Таблица 1. Сравнительная характеристика данных методов

Метод

Supervised Learning

Reinforcement Learning

Определение цели обучения

Известно

Неизвестно

Требования к обучающемуся

Маркированные данные

Умеет получать вознаграждение

Режим обучения

Оффлайн

Онлайн

Зависимость от примеров

Высокая

Низкая

Сложность задачи

Относительно простая

Относительно сложная

Метод

Supervised Learning

Reinforcement Learning

Примеры задач

Классификация, регрессия

Управление роботами, игры, настольные игры

Количество представлений возможного поведения обучающегося

Часто фиксированное

Часто бесконечное

Примеры оптимизационных задач

Минимизация потерь

Максимизация награды

Метод Supervised Learning - это один из широко распространенных методов обучения нейронных сетей в сфере разработки игрового искусственного интеллекта.

Суть метода заключается в том, что мы предоставляем сети множество тренировочных данных (например, записи игровых сессий) и соответствующие им правильные ответы (которые могут быть, например, действиями, осуществленными ботом в игре).

Затем мы обучаем сеть на этих данных, пытаясь минимизировать ошибки между предсказанными ответами и правильными ответами. Когда сеть достигает согласования с тренировочными данными, мы используем ее чтобы принимать решения в реальной игре.

Преимущества метода Supervised Learning заключаются в том, что его можно использовать чтобы обучить сети на больших объемах данных, а также в том, что процесс обучения является детерминированным. Это позволяет разработчикам точно прогнозировать, как поведет себя бот в игре на основе обучения.

Однако, необходимо учитывать, что метод Supervised Learning не идеально подходит для всех типов игровых приложений. В играх с большим пространством решений (которые могут зависеть от большого количества факторов) этот метод может оказаться недостаточно эффективным. Также, если противники в игре существенно меняют свое поведение в соответствии с действиями бота, то метод Supervised Learning может дать неправильное решение.

Вот некоторые примеры игр, в которых используется данный метод:

  1. Го: Го - это более сложная игра, чем шахматы, и ее исследование является одним из самых больших вызовов для AI. Однако метод Supervised Learning также используется в Go для обучения компьютера на основе данных о ходе игры, чтобы упростить процесс принятия решений.
  2. Dota 2: Dota 2 - это многопользовательская игра, где игроки выбирают героев и борются в команде. В Dota 2 использован supervised learning для обучения ботов играть в игру и реагировать на действия других игроков.
  3. Starcraft 2: Starcraft 2 - это стратегическая игра в реальном времени, которая требует быстрого и адаптивного принятия решений. В Starcraft 2 используется supervised learning для обучения ботов играть в игру и определять наилучший путь к победе.
  4. FIFA: FIFA - это серия игр про футбол, в которой метод Supervised Learning используется для обучения ботов играть в игру, реагировать на действия других игроков и делать наиболее эффективные ходы.

Это только несколько примеров. Применение Supervised Learning в играх может помочь создать интеллектуальных ботов, которые смогут адаптироваться и улучшать свою игру с опытом.

Другой метод Reinforcement Learning (RL) является одним из наиболее эффективных способов обучения искусственного интеллекта. Он используется для обучения агентов, которые должны осуществлять действия в неопределенных средах, чтобы достичь определенных целей.

В контексте игрового искусственного интеллекта RL позволяет создавать агентов, которые могут изучать игровые ситуации и выбирать наиболее эффективные действия, чтобы достичь поставленных задач и целей. Например, робот может изучать способы достижения цели на основе опыта, а противник в компьютерной игре может учиться создавать более сложные тактики.

Основным принципом RL является обучение на основе наград и штрафов. Агенту даются награды или штрафы за каждое действие, которое он совершает. Информация о наградах и штрафах используется для регулирования модели RL сети агента.

В RL методах обратное распространение ошибки (backpropagation) используется для корректировки весов нейронной сети. Учитывая, что агент работает с окружающей средой, нейронная сеть используется для определения оптимального действия, которое должен совершить агент.

Таким образом, RL метод нейронной сети используется для создания игрового искусственного интеллекта, который может изучать игровые ситуации и выбирать эффективные действия исходя из целей и задач. Этот метод позволяет создавать игровые агенты, которые могут работать в непредсказуемых средах и улучшать свои результаты на основе опыта.

Примеры игр, использующих Reinforcement Learning для обучения искусственного интеллекта:

  1. Серия игр Forza: в серии игр Forza от компании Microsoft, метод RL используется для создания так называемых “драйваватаров”, которые выступаю в роли игровых противников.
  2. AI Dungeon: игра AI Dungeon представляет из себя текстовый квест разработанный на основе нейронный сетей. Данная игра использует множество алгоритмов, в том числе и RL, для своего внутреннего искусственного интеллекта. 

Также стоит рассмотреть примеры использования Reinforcement Learning в обучении искусственного за счёт игровых миров:

  1. DeepBlue: данный искусственный интеллект был разработан в 1995 году компанией IBM для игры в шахматы. В 1997 году данный искусственный интеллект обыграл действующего гроссмейстера Гарри Каспарова. 
  2.  Neural Networks in Mario AI - в этом проекте использовались нейросети для улучшения ИИ в игре Super Mario Bros. Разработчики использовали глубокое обучение, чтобы обучить ИИ смотреть на игровые уровни и принимать решения о том, как лучше действовать в определенных ситуациях. 

Плюсы и минусы нейронных сетей

Естественно, каждый подход имеет свои преимущества и недостатки. Рассмотрим плюсы и минусы использования нейронный сетей в разработке игрового искусственного интеллекта.

Плюсы:

  1. Более интеллектуальный ИИ: нейронные сети позволяют создать более интеллектуального ИИ, который может принимать более сложные решения на основе анализа большого объема данных.
  2. Повышенное качество графики: нейронные сети используются для создания более реалистичных графических сцен.
  3. Более эффективный алгоритм поиска пути: нейронные сети могут оптимизировать алгоритмы поиска пути, что уменьшает время, необходимое для поиска пути в игре.
  4. Оценка поведения игрока: нейронные сети могут анализировать данные игрока и определять его предпочтения для создания более релевантного игрового опыта.
  5. Более быстрое принятие решений: нейронные сети обрабатывают данные быстрее, чем человеческий мозг, что делает принятие решений более быстрыми и точными.
  6. Разнообразие возможностей: нейронные сети могут быть использованы для решения множества задач, связанных с играми, таких как управление ИИ, оптимизация алгоритмов поиска пути, создание реалистичных графических сцен и другие.

Минусы:

  1. Ограничения производительности: использование нейронных сетей для управления ИИ в играх может быть слишком требовательным к ресурсам, что может снизить производительность игры.
  2. Необходимость большого объема данных: для правильного обучения нейронной сети нужно большое количество данных, что может быть затруднительно в условиях ограниченных ресурсов.
  3. Риски для приватности данных: использование нейронных сетей для определения поведения игроков может создать риски для приватности данных.
  4. Сложности при обучении: обучение нейронной сети может быть сложным и унылым процессом, который требует экспертизы в области методов машинного обучения.
  5. Ошибки обучения: нейронные сети могут дать неверный результат при неправильном обучении.

Для наглядности составим небольшую таблицу (таблица 2).

№ п/п

Плюсы

Минусы

1

Более интеллектуальный ИИ

Ограничения производительности

2

Повышенное качество графики

Необходимость большого объема данных

3

Более эффективный алгоритм поиска пути

Риски для приватности данных

4

Оценка поведения игрока

Сложности при обучении

5

Более быстрое принятие решений

Ошибки обучения

6

Разнообразие возможностей

  

Перспективы

Использование нейронных сетей является одним из самых перспективных направлений разработки игрового искусственного интеллекта (ИИ), поскольку нейронных сетей позволяют создавать более универсальные и адаптивные ИИ, которые могут обучаться на больших объемах данных и адаптироваться к изменениям в игровой среде.

Одним из основных преимуществ использования нейронных сетей для разработки игрового ИИ является возможность создавать более реалистичное поведение и адаптивность. ИИ на основе нейронных сетей может наблюдать за игровой средой и принимать решения на основе опыта и практического обучения. Такой ИИ может адаптироваться к изменяющейся игровой ситуации и реагировать на новые события.

Другим преимуществом использования нейронных сетей является более высокая производительность в сравнении с традиционными методами программирования ИИ. Использование нейронных сетей позволяет создавать ИИ с более высокой точностью и скоростью обработки информации.

Также использование нейронных сетей в разработке игрового ИИ может привести к созданию более универсальных решений, которые применимы в различных игровых жанрах и сценариях. Это снижает время, которое разработчики используют на создание индивидуальных решений для каждого отдельного случая.

Заключение

В заключении можно отметить, что использование нейронных сетей в разработке игрового искусственного интеллекта является одним из наиболее перспективных направлений в будущем развитии игровой индустрии.

Проведенный анализ показал, что нейронных сетей позволяют создавать более адаптивных, реалистичных и универсальных ИИ, что может улучшить игровой процесс и повысить уровень удовлетворения игроков. Однако следует учитывать ограничения использования нейронных сетей, такие как требуемые ресурсы и необходимость высокой экспертизы в области машинного обучения и нейронных сетей.

В целом, использование нейронных сетей в игровых проектах требует балансирования между затратами и получаемыми выгодами, но если разработчики смогут успешно применять эту технологию, то они получат преимущество на рынке и будут иметь возможность создавать более привлекательные и захватывающие игры для пользователей.

Список литературы

  1. David Silver “Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm” – 5 декабря 2017.
  2. Tom Schaul “Prioritized Experience Replay” – 25 февраля 2016.
  3. Max Jaderberg “Human-level performance in 3D multiplayer games with population-based reinforcement learning” – 31 мая 2019.
  4. Raghuram Bharadwaj Diddigi “Actor-Critic Algorithms for Constrained Multi-agent Reinforcement Learning” – 12 июля 2020.
  5. Shixun You “Completing Explorer Games with a Deep Reinforcement Learning Framework Based on Behavior Angle Navigation” – 25 мая 2019.
  6. Niels Justesen “Deep Learning for Video Game Playing” – 18 февраля 2019.

Интересная статья? Поделись ей с другими: