Tölvuleikir halda áfram að bjóða milljörðum leikmanna um allan heim áskorun. Þú veist það kannski ekki ennþá, en reiknirit fyrir vélanám eru líka farnir að takast á við áskorunina.
Það er nú umtalsvert magn af rannsóknum á sviði gervigreindar til að sjá hvort hægt sé að beita vélanámsaðferðum á tölvuleiki. Umtalsverðar framfarir á þessu sviði sýna það vél nám Hægt er að nota umboðsmenn til að líkja eftir eða jafnvel skipta um mannlegan leikmann.
Hvað þýðir þetta fyrir framtíðina vídeó leikur?
Eru þessi verkefni einfaldlega til skemmtunar eða eru dýpri ástæður fyrir því að svo margir vísindamenn einbeita sér að leikjum?
Þessi grein mun kanna stuttlega sögu gervigreindar í tölvuleikjum. Síðan munum við gefa þér fljótt yfirlit yfir nokkrar vélanámsaðferðir sem við getum notað til að læra hvernig á að sigra leiki. Við munum síðan skoða nokkrar vel heppnaðar umsóknir um tauganet að læra og ná tökum á tilteknum tölvuleikjum.
Stutt saga gervigreindar í leikjum
Áður en við förum nánar út í hvers vegna tauganet eru orðin kjörið reiknirit til að leysa tölvuleiki, skulum við skoða stuttlega hvernig tölvunarfræðingar hafa notað tölvuleiki til að efla rannsóknir sínar á gervigreind.
Þú getur haldið því fram að frá upphafi hafi tölvuleikir verið heitt rannsóknarsvið fyrir vísindamenn sem hafa áhuga á gervigreind.
Þó að það sé ekki eingöngu tölvuleikur að uppruna, hefur skák verið mikil áhersla á fyrstu dögum gervigreindar. Árið 1951 skrifaði Dr. Dietrich Prinz skákforrit með því að nota Ferranti Mark 1 stafræna tölvuna. Þetta var langt aftur í tímann þegar þessar fyrirferðarmiklu tölvur þurftu að lesa forrit af pappírsbandi.
Forritið sjálft var ekki fullkomin gervigreind í skák. Vegna takmarkana tölvunnar gat Prinz aðeins búið til forrit sem leysti maka í skákvandamálum. Að meðaltali tók forritið 15-20 mínútur að reikna út allar mögulegar hreyfingar fyrir hvíta og svarta leikmennina.
Vinna við að bæta gervigreind í skák og tígli hefur batnað jafnt og þétt í gegnum áratugina. Framfarirnar náðu hámarki árið 1997 þegar Deep Blue frá IBM sigraði rússneska skákmeistarann Garry Kasparov í tveimur sex leikjum. Nú á dögum geta skákvélar sem þú finnur í farsímanum sigrað Deep Blue.
Andstæðingar gervigreindar byrjuðu að ná vinsældum á gullöld spilakassaleikja. Space Invaders frá 1978 og 1980 Pac-Man eru sumir af frumkvöðlum iðnaðarins í að búa til gervigreind sem getur nægilega ögrað jafnvel öldungis spilakassaspilurum.
Einkum var Pac-Man vinsæll leikur fyrir gervigreind vísindamenn til að gera tilraunir með. Ýmislegt keppnir fyrir fröken Pac-Man hefur verið skipulagt til að ákvarða hvaða lið gæti komið með bestu gervigreindina til að sigra leikinn.
Gervigreind leikja og heuristic reiknirit héldu áfram að þróast eftir því sem þörfin fyrir snjöllari andstæðinga kom upp. Til dæmis jókst bardaga-AI í vinsældum þar sem tegundir eins og fyrstu persónu skotleiki urðu almennari.
Vélarnám í tölvuleikjum
Þar sem vélanámstækni jókst fljótt í vinsældum reyndu ýmis rannsóknarverkefni að nota þessar nýju tækni til að spila tölvuleiki.
Leikir eins og Dota 2, StarCraft og Doom geta virkað sem vandamál fyrir þetta vélfræðinám reiknirit að leysa. Djúpt nám reiknirit, einkum, gátu náð og jafnvel farið fram úr frammistöðu á mönnum.
The Arcade námsumhverfi eða ALE gaf rannsakendum viðmót fyrir yfir hundrað Atari 2600 leiki. Opinn uppspretta vettvangurinn gerði vísindamönnum kleift að mæla frammistöðu vélanámstækni á klassískum Atari tölvuleikjum. Google gaf meira að segja út sína eigin pappír nota sjö leiki frá ALE
Á meðan, verkefni eins og VizDoom gaf gervigreindarfræðingum tækifæri til að þjálfa reiknirit vélanáms til að spila 3D fyrstu persónu skotleiki.
Hvernig virkar það: Nokkur lykilhugtök
Taugakerfi
Flestar aðferðir við að leysa tölvuleiki með vélanámi fela í sér tegund reiknirit sem kallast taugakerfi.
Þú getur hugsað um tauganet sem forrit sem reynir að líkja eftir því hvernig heili gæti virkað. Líkt og heilinn okkar er samsettur úr taugafrumum sem senda merki, þá inniheldur tauganet einnig gervi taugafrumur.
Þessar gervi taugafrumur flytja einnig merki hver til annarrar, þar sem hvert merki er raunveruleg tala. Tauganet inniheldur mörg lög milli inntaks- og úttakslaga, kallað djúpt tauganet.
Styrkingarnám
Önnur algeng vélanámstækni sem skiptir máli við að læra tölvuleiki er hugmyndin um styrkingarnám.
Þessi tækni er ferlið við að þjálfa umboðsmann með því að nota verðlaun eða refsingar. Með þessari nálgun ætti umboðsmaðurinn að geta fundið lausn á vandamáli með því að prófa og villa.
Segjum að við viljum fá gervigreind til að komast að því hvernig á að spila leikinn Snake. Markmið leiksins er einfalt: fáðu eins mörg stig og mögulegt er með því að neyta hluta og forðast stækkandi skottið þitt.
Með styrkingarnámi getum við skilgreint verðlaunafall R. Fallið bætir við stigum þegar Snake eyðir hlut og dregur frá stigum þegar Snake lendir á hindrun. Miðað við núverandi umhverfi og mengi mögulegra aðgerða mun styrktarnámslíkan okkar reyna að reikna út bestu „stefnuna“ sem hámarkar umbunarhlutverk okkar.
Taugaþróun
Með því að vera innblásin af náttúrunni hafa vísindamenn einnig náð árangri í að beita ML á tölvuleiki með tækni sem kallast taugaþróun.
Í stað þess að nota hallandi lækkun til að uppfæra taugafrumur í neti getum við notað þróunaralgrím til að ná betri árangri.
Þróunaralgrím byrja venjulega á því að búa til upphafsþýði af handahófi einstaklingum. Við metum síðan þessa einstaklinga með ákveðnum forsendum. Bestu einstaklingarnir eru valdir sem „foreldrar“ og eru ræktaðir saman til að mynda nýja kynslóð einstaklinga. Þessir einstaklingar munu þá koma í stað þeirra einstaklinga sem minnst mega sín í þýðinu.
Þessi reiknirit innleiðir einnig venjulega einhvers konar stökkbreytingaraðgerðir meðan á víxlun eða „ræktun“ stendur til að viðhalda erfðafræðilegum fjölbreytileika.
Dæmi um rannsóknir á vélanámi í tölvuleikjum
OpenAI Fimm
OpenAI Fimm er tölvuforrit frá OpenAI sem miðar að því að spila DOTA 2, vinsælan multiplayer mobile battle arena (MOBA) leik.
Forritið nýtti núverandi styrkingarnámsaðferðir, kvarðaðar til að læra af milljónum ramma á sekúndu. Þökk sé dreifðu þjálfunarkerfi gat OpenAI spilað 180 ára leiki á hverjum degi.
Eftir þjálfunartímabilið gat OpenAI Five náð frammistöðu sérfræðinga og sýnt samvinnu við mennska leikmenn. Árið 2019 gat OpenAI fimm gert það sigra 99.4% leikmanna í opinberum leikjum.
Af hverju ákvað OpenAI þennan leik? Samkvæmt rannsakendum hafði DOTA 2 flókna vélfræði sem var utan seilingar fyrir núverandi djúp styrking nám reiknirit.
Super Mario Bros
Önnur áhugaverð notkun tauganeta í tölvuleikjum er notkun taugaþróunar til að spila pallspilara eins og Super Mario Bros.
Til dæmis þetta hackathon innganga byrjar á því að hafa enga þekkingu á leiknum og byggir hægt og rólega grunninn að því sem þarf til að komast í gegnum stig.
Tauganetið sem þróast sjálft tekur við núverandi ástandi leiksins sem flísarnet. Í fyrstu skilur tauganetið engan skilning á því hvað hver flísar þýðir, aðeins að „loft“ flísarnar eru frábrugðnar „jörðflísum“ og „óvinaflísum“.
Innleiðing hakkaþonverkefnisins á taugaþróun notaði NEAT erfðafræðilega reikniritið til að rækta mismunandi tauganet með vali.
Mikilvægi
Nú þegar þú hefur séð nokkur dæmi um tauganet sem spila tölvuleiki gætirðu verið að velta fyrir þér hver tilgangurinn með þessu öllu sé.
Þar sem tölvuleikir fela í sér flókin samskipti milli umboðsmanna og umhverfi þeirra, þá er það fullkominn prófunarvettvangur til að búa til gervigreind. Sýndarumhverfi eru örugg og stjórnanleg og veita óendanlega mikið af gögnum.
Rannsóknir á þessu sviði hafa gefið rannsakendum innsýn í hvernig hægt er að fínstilla tauganet til að læra hvernig á að leysa vandamál í hinum raunverulega heimi.
Taugakerfi eru innblásin af því hvernig heilar vinna í náttúrunni. Með því að rannsaka hvernig gervi taugafrumur hegða sér þegar við lærum að spila tölvuleik gætum við einnig fengið innsýn í hvernig heilann virkar.
Niðurstaða
Líkindi milli tauganeta og heilans hafa leitt til innsýnar á báðum sviðum. Áframhaldandi rannsóknir á því hvernig tauganet geta leyst vandamál gæti einhvern tíma leitt til fullkomnari forms gervigreind.
Ímyndaðu þér að nota gervigreind sem er sérsniðin að þínum forskriftum sem getur spilað heilan tölvuleik áður en þú kaupir hann til að láta þig vita hvort það sé tímans virði. Myndu tölvuleikjafyrirtæki nota tauganet til að bæta leikjahönnun, fínstilla stig og erfiðleika andstæðinga?
Hvað heldurðu að muni gerast þegar tauganet verða fullkominn leikur?
Skildu eftir skilaboð