Kaundan[Itago][Ipakita]
Ang mga dula sa video nagpadayon sa paghatag usa ka hagit sa binilyon nga mga magdudula sa tibuuk kalibutan. Tingali wala ka pa nahibal-an, apan ang mga algorithm sa pagkat-on sa makina nagsugod usab sa pag-atubang sa hagit.
Adunay karon usa ka hinungdanon nga kantidad sa panukiduki sa natad sa AI aron mahibal-an kung ang mga pamaagi sa pagkat-on sa makina mahimong magamit sa mga dula sa video. Ang dakong pag-uswag niini nga natad nagpakita niana pagkat-on sa makina ang mga ahente mahimong gamiton sa pagsunod o bisan pag-ilis sa tawo nga magdudula.
Unsa ang gipasabut niini alang sa kaugmaon sa mga dula sa video?
Kalingawan ra ba kini nga mga proyekto, o aduna bay mas lawom nga mga hinungdan ngano nga daghang mga tigdukiduki ang nagpunting sa mga dula?
Kini nga artikulo sa mubo nga pagsusi sa kasaysayan sa AI sa mga dula sa video. Pagkahuman, hatagan ka namon usa ka dali nga pagtan-aw sa pipila nga mga teknik sa pagkat-on sa makina nga magamit namon aron mahibal-an kung giunsa ang pagpildi sa mga dula. Atong tan-awon ang pipila ka malampuson nga mga aplikasyon sa neural nets sa pagkat-on ug pag-master sa piho nga mga dula sa video.
Mubo nga Kasaysayan sa AI sa Gaming
Sa wala pa naton mahibal-an kung ngano nga ang mga neural nets nahimo nga sulundon nga algorithm aron masulbad ang mga dula sa video, tan-awon naton sa kadali kung giunsa gigamit sa mga siyentipiko sa kompyuter ang mga dula sa video aron mapauswag ang ilang panukiduki sa AI.
Mahimo ka makiglalis nga, gikan sa pagsugod niini, ang mga dula sa video usa ka mainit nga lugar sa panukiduki alang sa mga tigdukiduki nga interesado sa AI.
Bisan kung dili estrikto nga dula sa video ang gigikanan, ang chess usa ka dako nga pokus sa unang mga adlaw sa AI. Niadtong 1951, si Dr. Dietrich Prinz nagsulat ug chess-playing program gamit ang Ferranti Mark 1 digital computer. Kini mao ang dalan balik sa panahon sa diha nga kini nga dagkong mga computer kinahanglan nga mobasa sa mga programa gikan sa papel tape.
Ang programa mismo dili usa ka kompleto nga chess AI. Tungod sa mga limitasyon sa kompyuter, makahimo lang si Prinz og programa nga makasulbad sa mga problema sa mate-in-two chess. Sa aberids, ang programa milungtad og 15-20 ka minuto aron makalkulo ang matag posibleng lihok alang sa White ug Black nga mga magdudula.
Pagtrabaho sa pagpaayo sa chess ug checkers Ang AI padayon nga milambo sa mga dekada. Ang pag-uswag niabot sa kinatumyan niini niadtong 1997 sa dihang gipildi sa Deep Blue sa IBM ang Russian chess grandmaster nga si Garry Kasparov sa usa ka parisan sa unom ka duwa nga mga duwa. Karong panahona, ang mga makina sa chess nga imong makit-an sa imong mobile phone makapildi sa Deep Blue.
Ang mga kaatbang sa AI nagsugod sa pagkapopular sa panahon sa bulawanong edad sa mga dula sa video arcade. Ang 1978's Space Invaders ug 1980s Pac-Man mao ang pipila sa mga pioneer sa industriya sa pagmugna og AI nga igo nga makahagit bisan sa labing beterano sa mga arcade gamers.
Ang Pac-Man, sa partikular, usa ka sikat nga dula alang sa mga tigdukiduki sa AI nga mag-eksperimento. Nagkalainlain mga kompetisyon kay si Ms. Pac-Man giorganisar aron matino kung unsang team ang makahimo sa labing maayo nga AI aron mapildi ang dula.
Ang Game AI ug heuristic algorithm nagpadayon sa pag-uswag samtang ang panginahanglan alang sa mas maalamon nga mga kaatbang mitungha. Pananglitan, ang combat AI misaka sa pagkapopular tungod kay ang mga genre sama sa first-person shooters nahimong mas mainstream.
Machine Learning sa mga Dula sa Video
Samtang ang mga teknik sa pagkat-on sa makina dali nga misaka sa pagkapopular, lain-laing mga proyekto sa panukiduki misulay sa paggamit niining bag-ong mga teknik sa pagdula og mga video game.
Ang mga dula sama sa Dota 2, StarCraft, ug Doom mahimong magsilbing mga problema alang niini Mga algorithm sa pagkat-on sa makina aron masulbad. Mga algorithm sa lawom nga pagkat-on, sa partikular, nakahimo sa pagkab-ot ug bisan sa milabaw sa tawhanong-level performance.
ang Arcade Learning Environment o ALE naghatag sa mga tigdukiduki og interface alang sa kapin sa usa ka gatos nga Atari 2600 nga mga dula. Ang open-source nga plataporma nagtugot sa mga tigdukiduki sa pag-benchmark sa performance sa machine learning techniques sa classic nga Atari nga mga video game. Gipatik pa sa Google ang ilang kaugalingon papel gamit ang pito ka duwa gikan sa ALE
Samtang, ang mga proyekto sama sa VizDoom naghatag sa AI researchers og higayon sa pagbansay sa machine learning algorithms sa pagdula sa 3D first-person shooters.
Giunsa Kini Pagtrabaho: Pipila ka Pangunang Konsepto
Mga Networks sa Neural
Kadaghanan sa mga pamaagi sa pagsulbad sa mga dula sa video gamit ang pagkat-on sa makina naglakip sa usa ka matang sa algorithm nga nailhan nga neural network.
Mahimo nimong hunahunaon ang usa ka neural net isip usa ka programa nga naningkamot sa pagsundog kung giunsa ang paglihok sa utok. Sama sa kung giunsa ang atong utok gilangkuban sa mga neuron nga nagpadala usa ka signal, ang neural net adunay usab mga artipisyal nga neuron.
Kini nga mga artipisyal nga neuron nagbalhin usab mga signal sa usag usa, nga ang matag signal usa ka aktwal nga numero. Ang neural net adunay daghang mga layer tali sa input ug output layer, nga gitawag nga deep neural network.
Pagkat-on sa pagpalig-on
Ang laing komon nga pamaagi sa pagkat-on sa makina nga may kalabutan sa pagkat-on sa mga dula sa video mao ang ideya sa pagkat-on sa pagpalig-on.
Kini nga teknik mao ang proseso sa pagbansay sa usa ka ahente gamit ang mga ganti o silot. Uban niini nga pamaagi, ang ahente kinahanglan nga makahimo sa usa ka solusyon sa usa ka problema pinaagi sa pagsulay ug sayup.
Ingnon ta nga gusto namon ang usa ka AI nga mahibal-an kung giunsa ang pagdula sa dula nga Snake. Ang katuyoan sa dula yano ra: pagkuha daghang mga puntos kutob sa mahimo pinaagi sa pagkonsumo sa mga butang ug paglikay sa imong nagtubo nga ikog.
Uban sa pagpalig-on sa pagkat-on, mahimo natong ipasabut ang usa ka ganti nga function R. Ang function nagdugang mga puntos kung ang usa ka Snake mokaon sa usa ka butang ug mag-deduct sa mga puntos kung ang Snake naigo sa usa ka babag. Tungod sa karon nga palibot ug usa ka hugpong sa mga posible nga aksyon, ang among modelo sa pagkat-on sa pagpalig-on mosulay sa pagkuwenta sa labing maayo nga 'patakaran' nga nagpadako sa among function sa ganti.
Neuroebolusyon
Ang pagpadayon sa tema nga giinspirar sa kinaiyahan, ang mga tigdukiduki nakakaplag usab nga kalampusan sa paggamit sa ML sa mga dula sa video pinaagi sa usa ka teknik nga nailhan nga neuroevolution.
Imbis nga gamiton gradient nga pagkanaog aron ma-update ang mga neuron sa usa ka network, mahimo natong gamiton ang mga algorithm sa ebolusyon aron makab-ot ang mas maayong mga resulta.
Ang mga algorithm sa ebolusyon kasagaran magsugod pinaagi sa pagmugna og usa ka inisyal nga populasyon sa mga random nga indibidwal. Dayon atong susihon kini nga mga indibidwal gamit ang pipila ka criteria. Ang labing maayo nga mga indibidwal gipili ingon nga "mga ginikanan" ug gipadako aron maporma ang usa ka bag-ong henerasyon sa mga indibidwal. Kini nga mga indibidwal mopuli sa labing gamay nga mga indibidwal sa populasyon.
Kini nga mga algorithm kasagaran usab nga nagpaila sa usa ka matang sa mutation nga operasyon sa panahon sa crossover o "pagpasanay" nga lakang aron mapadayon ang genetic diversity.
Sample nga Pagpanukiduki sa Machine Learning sa Video Games
OpenAI Lima
OpenAI Lima maoy usa ka computer program sa OpenAI nga nagtumong sa pagdula sa DOTA 2, usa ka sikat nga multiplayer mobile battle arena (MOBA) nga dula.
Ang programa naggamit sa kasamtangan nga reinforcement learning techniques, gi-scale aron makakat-on gikan sa minilyon nga mga frame kada segundo. Salamat sa usa ka giapod-apod nga sistema sa pagbansay, ang OpenAI nakahimo sa pagdula sa 180 ka tuig nga kantidad sa mga dula matag adlaw.
Pagkahuman sa panahon sa pagbansay, ang OpenAI Five nakahimo sa pagkab-ot sa eksperto nga lebel nga pasundayag ug nagpakita sa kooperasyon sa mga magdudula sa tawo. Sa 2019, ang OpenAI lima nakahimo kapildihan 99.4% sa mga magdudula sa publiko nga mga posporo.
Ngano nga ang OpenAI nakahukom sa kini nga dula? Sumala sa mga tigdukiduki, ang DOTA 2 adunay mga komplikadong mekaniko nga dili maabot sa kasamtangan nga kahiladman pagpalig-on sa pagkat-on algorithm
Super Mario Bros.
Ang laing makapaikag nga aplikasyon sa neural nets sa mga dula sa video mao ang paggamit sa neuroevolution sa pagdula sa mga platformer sama sa Super Mario Bros.
Pananglitan, kini hackathon entry nagsugod sa walay kahibalo sa dula ug hinayhinay nga nagtukod og pundasyon sa gikinahanglan aron mouswag sa usa ka lebel.
Ang nag-uswag sa kaugalingon nga neural net nagkuha sa karon nga kahimtang sa dula ingon usa ka grid sa mga tile. Sa sinugdan, ang neural net walay pagsabot kung unsa ang gipasabot sa matag tile, apan ang "hangin" nga mga tile lahi sa "ground tile" ug "mga tile sa kaaway."
Ang pagpatuman sa hackathon nga proyekto sa usa ka neuroevolution migamit sa NEAT genetic algorithm aron mapili ang lainlaing neural nets.
Kamahinungdanon
Karon nga nakakita na ka pipila ka mga pananglitan sa mga neural net nga nagdula og mga dula sa video, tingali nahibulong ka kung unsa ang punto sa tanan niini.
Tungod kay ang mga dula sa video naglangkit sa mga komplikado nga interaksyon tali sa mga ahente ug sa ilang mga palibot, kini ang hingpit nga lugar sa pagsulay alang sa paghimo sa AI. Ang mga virtual nga palibot luwas ug makontrol ug naghatag usa ka walay katapusan nga suplay sa datos.
Ang panukiduki nga gihimo sa kini nga natad naghatag sa mga tigdukiduki nga panabut kung giunsa ang mga neural nets mahimong ma-optimize aron mahibal-an kung giunsa pagsulbad ang mga problema sa tinuud nga kalibutan.
Neural networks giinspirar sa kung giunsa ang mga utok molihok sa natural nga kalibutan. Pinaagi sa pagtuon kung giunsa ang paglihok sa mga artipisyal nga neuron kung nagkat-on kung giunsa ang pagdula sa usa ka video game, mahimo usab naton mahibal-an kung giunsa ang utok sa tawo mga buhat.
Panapos
Ang pagkaparehas tali sa mga neural network ug sa utok misangpot sa mga panabut sa duha ka natad. Ang nagpadayon nga panukiduki kung giunsa pagsulbad sa mga neural nets ang mga problema mahimo’g sa umaabot nga mga adlaw mosangput sa labi ka abante nga mga porma sa artipisyal nga intelligence nga.
Hunahunaa ang paggamit sa usa ka AI nga gipahaum sa imong mga detalye nga makadula sa usa ka tibuuk nga dula sa video sa dili pa nimo kini paliton aron mahibal-an nimo kung takus ba kini sa imong oras. Ang mga kompanya sa video game ba mogamit mga neural net aron mapaayo ang laraw sa dula, lebel sa pag-tweak, ug kalisud sa kaatbang?
Unsa sa imong hunahuna ang mahitabo kung ang mga neural net mahimong labing kaayo nga magdudula?
Leave sa usa ka Reply