Gamedev 2.0: Искусственный интеллект на службе у разработчиков

Gamedev. Теперь произнесите это медленно и вслух: gamedev. Заставляет улыбнуться, правда? Примерно то же самое чувство испытываешь, когда встречаешь того друга, с которым так давно не виделись.

Да, мир геймдева, как и сам термин, заставляет сердце биться сильнее.

В этом мире теперь многое меняется, и это вдохновляет. Один из самых захватывающих трендов, что всплывает в нашем любимом геймдеве — это применение искусственного интеллекта. Только представьте: виртуальные миры, наполненные умными, а иногда и умопомрачительными решениями компьютеров.

Представьте, что вы с головой погружены в шикарную игру с нереальной графикой, где каждый персонаж – не просто 3d-модель на экране, а настоящая личность с собственным характером и уникальным поведением. Это и есть магия искусственного интеллекта в играх. А, впрочем, какая магия… Техника и методы разработки, не более, но… Если не лезть под капот, то какой адреналин вы чувствуете, когда тот, против кого вы бьетесь, начинает использовать новые трюки и стратегии, чтобы вас переиграть.

Да, искусственный интеллект в играх делает мир более живым, захватывающим и полным неожиданных поворотов событий.

Всё начинается просто: движение и атака. Затем NPC начинают развивать свои собственные стратегии, принимая во внимание ваш стиль игры и изменения в окружающей среде. Например, вы можете наблюдать, как противник адаптируется к вашим действиям, меняя тактику или даже вызывая подкрепление, чтобы перевесить шансы в свою пользу.

Например, разработчики F.E.A.R. (First Encounter Assault Recon) использовали алгоритмы машинного обучения и агентного моделирования для создания ИИ противников. Эти алгоритмы позволяют противникам анализировать ситуацию, принимать решения и адаптироваться к поведению игрока в реальном времени.

Несмотря на то, что противники в этой игре имеют заданные патрульные маршруты и тактику поведения, они могут изменять свои действия в зависимости от обстановки. Если игрок атакует с определенного направления, противники могут изменить свои маршруты или прикрыть друг друга, чтобы удержать позиции. Поэтому ИИ противников в F.E.A.R. обладает моделью чувствительности к звукам, движению и обстановке. Они могут реагировать на звуки выстрелов, шагов игрока и другие признаки его присутствия. Всё это делает атмосферу игры более реалистичной.

Другой пример — Alien: Isolation. В игре используются специализированные алгоритмы, которые позволяют ксеноморфу анализировать окружающую обстановку и следить за игроком. Ксеноморф может использовать звуки, следы и другие признаки, чтобы определить местоположение игрока и преследовать его.

ИИ ксеноморфа создает атмосферу страха и напряжения в игре. Поэтому игрок никогда не знает, когда ксеноморф может появиться и как он будет реагировать на его действия. Это достигается путем моделирования поведения ксеноморфа с учетом его агрессии и скрытности.

Искусственный интеллект, “вшитый” в ксеноморфа, использует адаптивные алгоритмы, которые позволяют ему анализировать ситуацию и изменять свое поведение в зависимости от действий игрока. Например, если игрок использует определенные укрытия или стратегии, ксеноморф может адаптироваться и изменить свою тактику, чтобы улучшить свои шансы на то, чтобы поймать игрока.

Обе игры здорово демонстрируют, какие передовые технологии используются для создания реалистичного и адаптивного поведения искусственного интеллекта в играх.

И есть ещё примеры. Много примеров использования ИИ в играх. Об этом, честно, можно говорить бесконечно, но мы же всё-таки учимся. Поэтому давайте рассмотрим, какие вообще есть подходы к поведению ИИ в геймдеве, как они работают и что нужно знать, чтобы обучить RL-агентов действовать согласно стратегии игры.

Конечные автоматы – это модель поведения, которая состоит из набора состояний, переходов между ними и действий, выполняемых в каждом состоянии. В контексте ИИ в играх, конечные автоматы могут быть использованы для определения стратегий поведения игровых персонажей или противников.

Рассмотрим простой пример: представьте, что у нас есть персонаж в игре, который может находиться в трех состояниях: "идти вперед", "поворачиваться влево" и "поворачиваться вправо". Каждое состояние связано с определенными действиями, которые персонаж выполняет в этом состоянии. Например, в состоянии "идти вперед" персонаж двигается вперед, в состоянии "поворачиваться влево" — поворачивается влево, и так далее. Вроде все просто?

И да, и нет.

Чтобы обучить RL-агентов действовать согласно стратегии конечных автоматов, необходимо:

1. Определить состояния и действия. Сначала определяются возможные состояния, в которых может находиться агент, и действия, которые он может совершать в каждом состоянии.

2. Создать конечный автомат. Затем создается конечный автомат, который описывает переходы между состояниями и действиями, выполняемыми в каждом состоянии.

3. Обучить агента. Для обучения RL-агента с использованием конечного автомата необходимо использовать методы обучения с подкреплением, такие как Q-обучение или глубокое обучение с подкреплением. В процессе обучения агент должен изучить оптимальную стратегию действий в соответствии с конечным автоматом.

4. Оценить и настроить стратегию. После обучения агента необходимо оценить его производительность и, если необходимо, настроить стратегию действий для достижения лучших результатов в игре.

Использование конечных автоматов позволяет создавать агентов, которые способны адаптироваться к различным ситуациям в игре и принимать оптимальные решения на основе текущего состояния окружающей среды. Этот подход может быть особенно полезен для создания реалистичного и разнообразного поведения NPC в играх.

Деревья поведения — это еще один способ определения поведения персонажей. Вместо того, чтобы давать NPC набор конкретных правил, мы строим для него дерево решений.

Почему дерево?

Представьте себе дерево, где каждая ветвь — это возможное действие, а каждое ответвление — это ситуация, в которой персонаж может оказаться. Например, если персонаж видит противника, он может атаковать, спрятаться или убежать. Это ветви нашего дерева решений. Для каждой ситуации мы определяем, какое действие должен выполнить RL-агент.

Деревья поведения обычно состоят из множества узлов и ветвей, и каждый раз, когда NPC сталкивается с новой ситуацией, он выбирает подходящее действие на основе текущего состояния дерева. Это позволяет создавать персонажей, которые могут принимать разные решения в зависимости от обстановки.

Преимущество деревьев поведения в том, что они позволяют создавать более сложные и адаптивные поведенческие модели для персонажей в игре. Они также обладают гибкостью: их легко изменить или расширить, если нужно добавить новые действия или ситуации.

Коллективное поведение в играх — это взаимодействие группы персонажей или агентов, чтобы добиться общей цели. Вспомните игры, где вы управляли целой командой персонажей. Возможно, каждый из них имел свои цели и стратегии, но чтобы преуспеть, им приходится сотрудничать и совместно координировать действия.

Для обучения RL-агентов в контексте коллективного поведения используются различные алгоритмы и модели. Одним из наиболее распространенных является алгоритм кооперативного обучения множества агентов (MARL — Multi-Agent Reinforcement Learning). Этот алгоритм позволяет агентам учиться совместно решать задачи, взаимодействуя друг с другом и с окружающей средой.

В рамках MARL используются различные методы, такие как Q-learning, Deep Q-Networks (DQN), Proximal Policy Optimization (PPO) и другие, адаптированные для обучения агентов в коллективной среде. Эти методы позволяют агентам обмениваться знаниями и координировать свои действия, чтобы достигать общих целей.

Кроме того, для моделирования коллективного поведения используются различные архитектуры нейронных сетей, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN), графовые нейронные сети (Graph NN) и комбинации различных типов нейронных сетей.

А вот сейчас поговорим о том, как ИИ может адаптироваться к изменяющимся условиям игры и становиться гибким, как котик.

Для начала представьте: ваш персонаж, неважно какой, должен адаптироваться к различным ситуациям, так же, как вы переключаетесь между разными делами в своей жизни. Это и есть адаптивное поведение в играх — способность агентов (персонажей) изменять свои действия в соответствии с изменяющимися условиями и целями.

Но как ИИ может стать таким гибким и интеллектуальным? Попробуем объяснить.

Для обучения RL-агентов с адаптивным поведением используются различные методы и алгоритмы. Одним из наиболее распространенных методов является обучение с подкреплением с использованием глубокого обучения (DRL – Deep Reinforcement Learning). В рамках DRL агенты обучаются непосредственно из опыта взаимодействия с окружающей средой, что позволяет им адаптироваться к изменяющимся условиям и обучаться более эффективно.

Другим методом является иерархическое обучение, где агенты обучаются на нескольких уровнях абстракции, что позволяет им генерировать сложные стратегии и адаптироваться к различным ситуациям. Также используются методы, основанные на эволюционных алгоритмах, где агенты обучаются путем эволюции своих стратегий и поведения в течение множества поколений, что позволяет им находить оптимальные стратегии в различных условиях игры.

Без примеров не так-то просто понять, да? Тогда давайте с примером.

Вам знакома StarCraft II от Blizzard Entertainment? В этой стратегической игре в реальном времени игрок управляет армией и строит базу, сражаясь с противником.

В StarCraft II разработчики использовали подход, основанный на обучении с подкреплением, чтобы создать агентов, способных адаптировать свои стратегии и тактики в зависимости от действий противника и текущей игровой ситуации. Нейронные сети, обученные с использованием методов машинного обучения, позволяют агентам принимать более эффективные решения в ходе игры.

Такой подход позволяет создать более интеллектуальных противников, способных адаптироваться к различным игровым ситуациям и вызовам, что делает игровой процесс более интересным и разнообразным для игрока.

На этом пока остановимся, иначе случится интеллектуальная перегрузка, правда? А сколько ещё предстоит узнать… Так что побережем свои биологические нейроны.

Подведем итоги. Мы рассмотрели основные подходы и методы, которые используются разработчиками игр для создания умных и адаптивных RL-агентов. С помощью обучения с подкреплением они становятся способными адаптироваться к различным игровым ситуациям и принимать эффективные решения на основе полученного опыта.

В следующем материале мы рассмотрим третью парадигму машинного обучения, а также расскажем о более сложных и инновационных методах, которые применяются в разработке игр с использованием искусственного интеллекта.

Если вы дочитали эту статью до конца, то просим вас вернуться в наш канал в Telegram и поставить огонечки под этим постом, чтобы мы знали, что наш материал был вам полезен и интересен.

Спасибо за внимание и оставайтесь на связи для новых интересностей в сфере разработки игр с применением ИИ :)