Ім'я файлу: ДЗ_ШІ_Сапіжак.docx
Розширення: docx
Розмір: 42кб.
Дата: 18.12.2020
скачати
Пов'язані файли:
Lekcija_4-7_Tema_3._Pravovi_osnovi_finansovogo_kontrolju.doc
Заратуйко_Зуза_ТЕМВм-22-1_ЛР_3.docx
Розширення: docx
Розмір: 42кб.
Дата: 18.12.2020
скачати
Пов'язані файли:
Lekcija_4-7_Tema_3._Pravovi_osnovi_finansovogo_kontrolju.doc
Заратуйко_Зуза_ТЕМВм-22-1_ЛР_3.docx
Міністерство освіти і науки України
Національний Авіаційний Університет
Факультет кібербезпеки, комп’ютерної та програмної інженерії
Домашнє завдання
З дисципліни «Методи та системи штучного інтелекту»
На тему: «Використання штучного інтелекту у відеоіграх»
Виконав:
Студент групи ТП-415
Сапіжак Е.В.
Прийняла:
Савченко А.С.
Зміст
1.Поняття та концепт 3
2.Історія розвитку 4
3.Використання ШІ 7
4.Висновок 10
5.Список джерел 11
[1]
Ігровий штучний інтелект – набір програмних методик, які використовуються у відеоіграх для створення ілюзії інтелекту в поведінці персонажів, керованих комп'ютером. Ігровий ШІ, крім методів традиційного штучного інтелекту, включає також алгоритми теорії керування, робототехніки, комп'ютерної графіки та інформатики у цілому.
Реалізація ШІ сильно впливає на геймплей, системні вимоги і бюджет гри, і розробники балансують між цими вимогами, намагаючись зробити цікавий і невимогливий до ресурсів ШІ малою ціною. Тому підхід до ігрового ШІ серйозно відрізняється від підходу до традиційного ШІ – широко застосовуються різного роду спрощення, обмани й емуляції. Наприклад: з одного боку, в шутерах від першої особи безпомилковий рух і миттєве прицілювання, властиве ботам, не залишає жодного шансу людині, так що ці здатності штучно знижуються. З іншого боку – боти повинні робити засідки, діяти командою й т.д., для цього застосовуються «костилі» у вигляді контрольних точок, розставлених на рівні.
Персонажів відеоігор, керованих ігровим штучним інтелектом, ділять на:
неігрові персонажі (англ. Non-player character – NPC) – зазвичай, ці ШІ-Персонажі є дружніми або нейтральними до людського гравця;
боти (англ. Bot) – ворожі до гравця ШІ-Персонажі, що наближаються за можливостями до ігрового персонажа; проти гравця в будь-який конкретний момент бореться невелика кількість ботів. Боти найскладніші в програмуванні.
моби (англ. Mob) – ворожі до гравця «низькоінтелектуальні» ШІ-Персонажі. Моби вбиваються гравцями у великих кількостях заради очок досвіду, артефактів або проходження території.
[2]
ШІ умовно можна розділити на два типи: локальний і глобальний.
Локальний - це ШІ окремої одиниці, як наприклад, солдат чи автоматичний механізм. Такі системи складаються з основних чотирьох елементів:
Введення інформації;
Пам’ять;
Модуль прийняття рішень;
Система реагування на запити.
Перший елемент відповідає за те, щоб об'єкт сприйняв всі фактори навколишнього світу: місцезнаходження цілі, наявність перешкод, звуки і т.д.. Беручи до уваги зовнішні фактори, об'єкт, завдяки обчисленням, вирішує, що йому робити в наступний момент часу. NPC, що патрулює місцевість, повинен переміщатися по заздалегідь вказаних лініях, перевіряючи наявність об'єкта (наприклад ... вас).
Якщо він (NPC) замітив ворога, то алгоритм, заданий системою, подає новий сигнал, який свідчить про те, що цей хлопець (ти) попався в поле твого огляду і тепер тобі потрібно його атакувати, або дивитися на нього ще 10 секунд, а потім , коли він зникне, проговорити репліку в стилі «О боже, що це було?».
ШІ також повинен правильно оцінювати обстановку і приймати рішення про відступ або атаку. Найцікавіше, що в ролі ШІ може виступати навіть локація. Наприклад, якщо гравець неправильно розставив елементи зображення то прохід в іншу кімнату не відчиняється і активується пастка.
Глобальний ШІ в стратегіях, наприклад, керує армією NPC, але всі боти, що знаходяться в групі, вільно виконують окремі дії, задані алгоритмами в рамках глобального ШІ. Тобто, якщо ми ввели війська на певну територію і наказали їм атакувати, то деякі солдати можуть втекти або зайняти місце в укритті, так як стан здоров'я знаходиться на мінімумі.
Історія розвитку
[1]
Спочатку відеоігри й ігровий процес перебували у сфері досліджень різних учених. В 1951 році, використовуючи Ferranti Mark I, перший у світі доступний для покупки комп'ютер, в манчестерському університеті Кристофер Стречі написав програму, що грала в шашки, а Дитріх Принц написав програму для шахів. Це були одні з перших коли-небудь написаних комп'ютерних програм. Симулятор шашок, розроблений Артуром Семюелем у середині 50-х і початку 60-х років, в остаточному підсумку досяг достатньої майстерності, щоб кинути виклик чемпіонові світу. Робота над комп'ютерними шашками й шахами досягла кульмінації в 1997 році, коли комп'ютер Deep Blue виграв матч з шахів у чемпіона світу Гарі Каспарова.
Перші відеоігри, розроблені в 1960-х і початку 1970-х років, такі як Spacewar!, Pong і Gotcha (1973), були іграми, побудованими на дискретній логіці й строго орієнтованими на змагання (бої) двох гравців без ШІ.
Ігри, у яких був присутній одиночний режим і комп'ютерні суперники, почали з'являтися в 1970-х роках. Першими помітними іграми були аркади Qwak (полювання на качок) і Pursuit (симулятор бійки). Дві текстові відеоігри 1972 року випуску, полювання на Вампуса (англ. Hunt the Wumpus) і Star Trek також надавали комп'ютерних суперників. Рух ворогів був заснований на заздалегідь збережених шаблонах.
В аркадній грі 1978 року випуску Space Invaders був присутній змінюваний рівень складності, виразні шаблони руху й внутрішньоігрові події, що залежать від хеш-Функцій, заснованих на уведенні гравця. Аркадний шутер Galaxian (1979) містив більш складні й різні рухи ворогів.
Культова аркада Pac-Man (1980) застосовувала ці шаблони до ігрового лабіринту, а також додавала відмінності для кожного ворога. Karate Champ (1984) додавала аналогічні шаблони поведінки до файтингів, хоча поганий ігровий ШІ підштовхнув випуск другої версії гри.
Ігри типу Madden Football, Earl Weaver Baseball і Tony La Russa Baseball будували свій ШІ на спробі дублювати на комп'ютері тренування або менеджмент обраної знаменитості. Групи розробників ігор Madden, Weaver і La Russa проробили велику роботу, щоб максимізувати точність цих ігор. Пізніші спортивні ігри дозволяли користувачам «налаштовувати, тюнінгувати» змінні в ігровому ШІ для створення обумовленої гравцем організаторської або тренувальної стратегії.
Поява нових ігрових жанрів в 1990-х роках простимулювала використання таких формальних інструментальних засобів штучного інтелекту, як скінченні автомати. Стратегії реального часу ставили перед ігровим штучним інтелектом багато нових задач: неповна інформованість, знаходження шляху, прийняття рішень у реальному часі й економічне планування. У перших ігор цього жанру були певні проблеми. Наприклад, в одній з перших стратегій Herzog Zwei був дещо порушений пошук шляху, а в Dune II були порушені дуже важливі скінченні автомати із трьома станами для керування юнітами, внаслідок чого комп'ютерні супротивники функціонували неправильно. Наступні ігри в жанрі мали набагато кращий ігровий ШІ.
Пізніші ігри використовували недетерміновані методи штучного інтелекту, у межах від першого використання нейронних мереж у грі 1996 року Battlecruiser 3000AD до непередбаченої поведінки й оцінці дій гравця в таких іграх як Creatures і Black & White.
GoldenEye 007 (1997) був одним з перших шутерів від першої особи, у якому ігрові боти реагували на рухи й дії гравця, а також використовували укриття й виконували перекати, щоб уникнути влучення в них. Боти також були здатні кидати ручні гранати у відповідний час. Пізніше творці цієї гри поліпшили ігровий ШІ в грі Perfect Dark. Важливою вадою ігрового ШІ в обох іграх було те, що боти завжди знали точне місцезнаходження гравця, навіть якщо жоден з них не бачив його.
Halo (2001) містив ігровий ШІ, що міг використовувати транспортні засоби й мав базові принципи командних дій. Боти могли розпізнавати такі загрози, як кинуті гранати й ворожі транспортні засоби, що наступають, і відповідно могли переміщатися з небезпечної зони, створюваної цими загрозами.
Шутер від першої особи Far Cry (2004) показував дуже просунутий ігровий ШІ для свого часу, хоча й не без помилок. Вороги могли реагувати на стиль гри гравця й намагалися по можливості оточити його. У боротьбі із гравцем боти використовували реальні воєнні тактики. Вороги не мали «читерського» ШІ в тому розумінні, що вони не знали точного місця розташування гравця, а лише діяли відповідно до позиції, яку вони запам'ятовували.
Значимий внесок у розвиток ігрового ШІ приніс шутер від першої особи F.E.A.R., випущений компанією Monolith Productions у 2005 році. На свій час він містив дуже «просунутий» ШІ, що був зустрінутий дуже позитивно всіма ігровими рецензентами й аналітиками. Бої в грі відбуваються в закритих приміщеннях; боти працюють у команді, використовують середовище як укриття, застосовують до гравця різні тактики залежно від ситуації, штурмують, відходять, викликають підкріплення, використовують гранати для «викурювання» гравця, адекватно реагують на гранати, кинуті гравцем.
Рольова відеогра The Elder Scrolls IV: Oblivion використовувала дуже складний ігровий ШІ для неігрових персонажів. Неігрові персонажі мають графік формату 24/7 і досягають своїх власних цілей власними шляхами. Вони не стоять в одному місці увесь час. Вони їдять, сплять і виконують свої щоденні обов'язки. Події, що трапляються в грі, можуть змінити їхній розпорядок дня й поведінку. Вони можуть змінитися з гарного міського населення на смертельних убивць.
Відеогра S.T.A.L.K.E.R.: Тінь Чорнобиля, що вийшла в березні 2007 року, мала досить складний ігровий ШІ, який розроблювачі назвали «A-Life». Ця система розроблялася з 2002 року, однак у фінальній версії гри більша частина особливостей «A-Life» була «вирізана». Частково «A-Life» був дороблений в аддоні «S.T.A.L.K.E.R.: Чисте небо» 2008 року випуску.
Мережний кооперативний шутер від першої особи Left 4 Dead (2008) використовує нову систему ігрового ШІ з назвою «Режисер». Він використовується для процедурного генерування різного ігрового досвіду для гравців при кожному запуску гри. Розробники гри називають спосіб, відповідно до якого працює «Режисер», «процедурним наративом». Замість строго встановлених і статичних рівнів складності «Режисер» аналізує дії й «ступінь виживання» гравців і відповідно до цього динамічно додає наступні події, роблячи гру цікавою, але також і прохідною. Проте, поряд з «Режисером» у грі присутні й рівні складності, які впливають на стійкість і ступінь ушкоджень ігрових персонажів.
Ігровий штучний інтелект продовжує розвиватися з метою досягти такого рівня, щоби гравець був нездатний відрізнити комп'ютерного суперника від людського.
Використання ШІ
[1]
Евристичні алгоритми ігрового штучного інтелекту використовуються в широкій розмаїтості в багатьох галузях усередині гри. Найочевидніше застосування ігрового ШІ проявляється в контролюванні неігрових персонажів, хоча “скриптинг” теж є дуже розповсюдженим способом контролю. Пошук шляху є іншим широко розповсюдженим застосуванням ігрового ШІ, — він особливо проявляється в стратегіях реального часу. Пошук шляху є методом для визначення того, як неігровому персонажеві перейти з однієї точки на мапі до іншої: потрібно враховувати ландшафт, перешкоди й, можливо, «туман війни». Ігровий ШІ також пов'язаний із динамічним ігровим балансуванням.
Концепція непередбачуваного ШІ була недавно досліджена в таких іграх як Creatures, Black & White і Nintendogs і в таких іграшках, як тамагочі. «Свійські тварини» у цих іграх мають здатність «навчатися» на діях, вчинених гравцем, і їхня поведінка змінюється відповідно. У той час, як ці рішення взяті з обмеженої множини можливих рішень, це дійсно часто дає бажану ілюзію інтелекту по іншу сторону екрана.
[3]
З розвитком ШІ, його почали використовувати для прискорення процесу створення ігор. Фахівці з Electronic Arts - компанії, що створила FIFA, Madden і інші популярні ігри, - досліджують нові можливості ШІ в “геймдеві” (game development).
Особлива увага приділяється методиці, яка вже дозволила навчити комп'ютер самостійно грати в консольні відеоігри. Спільна команда EA і Університету Британської Колумбії у Ванкувері досліджує так зване навчання з підкріпленням. Техніка, в основі якої лежить властивий багатьом тваринам принцип запам'ятовування позитивних і негативних реакцій, дозволяє автоматично анімувати людиноподібних персонажів.
Традиційно персонажі відеоігор і їх дії прописуються вручну. У спортивних іграх, таких як FIFA, для підвищення реалістичності використовують технологію захоплення руху: реальна людина відтворює дії персонажа, а його рух і міміка фіксуються за допомогою спеціальних датчиків. При цьому можливості гри все одно обмежені кількістю записаних дій, а для «оживлення персонажа» потрібно писати спеціальний код.
ШІ дозволяє автоматизувати процес створення анімації та інших важливих елементів дизайну, а значить, ігрові компанії зможуть заощадити мільйони доларів. Технологія також допомагає підвищити реалістичність і ефективність - наприклад, зробити так, щоб потужну гру можна було запустити на смартфоні.
Навчання з підкріпленням, що завоювало популярність в останні роки, дозволяє комп'ютерам освоювати складні ігри і вирішувати нетривіальні завдання без будь-яких інструкцій. У 2013 році дослідники з DeepMind, британської компанії, пізніше придбаної Google, створили за допомогою цієї технології комп'ютерну програму, яка навчилася грати в кілька відеоігор Atari краще, ніж людина. Принцип дії був заснований на отриманні зворотного зв'язку від пікселів і рахунку гри. Пізніше за допомогою того ж підходу DeepMind створили програму, яка освоїла навіть таку складну настільну гру, як го.
У липні 2020 року дослідники об'єднаної команди EA і Університету Британської Колумбії представили на конференції Siggraph 2020 свою нову роботу. Використовуючи навчання з підкріпленням, вони змогли створити контрольованого футболіста, який рухається без звичайного кодингу або анімації.
Учасники команди використовували моделі машинного навчання для виявлення і відтворення статистичних закономірностей в даних захоплення руху. Потім вони застосували метод підкріплення, щоб змусити іншу модель відтворювати реалістичий рух з певною метою - наприклад, бігати за м'ячем в грі. Такий підхід дозволяє створювати нові фрагменти анімації, яких немає у вихідних даних. Програма запам'ятовує, як рухається футболіст, а потім самостійно анімує персонажа, уявляючи, як буде виглядати, наприклад, біг підтюпцем.
«У цій технології може бути багато застосувань», - вважає Джуліан Тогеліус, професор Нью-Йоркського університету і співзасновник Modl.ai, - компанії, яка займається технологіями ШІ для ігор. Він додає що проект навчання з підкріпленням пов’язаний з методом автоматичної, або процедурної, генерації, який змінює сам спосіб створення ігрового контенту.
Ігрові консолі, ПК і смартфони стають дедалі потужнішими з кожним днем. Створення ігор, які відповідають новим можливостям пристроїв, вимагає великих інвестицій з боку гейм-компаній. Існуючі інструменти дозволяють оптимізувати роботу над дизайном або анімацією, але ці процеси поки не обходяться без участі людини. При цьому ШІ вже може створювати фотореалістичні особи. При наявності достатньої кількості даних нові алгоритми дозволять генерувати персонажів і створювати зображення, використовуючи той же принцип.
За допомогою ШІ можна готувати контент для різних жанрів, включаючи РПГ і екшн-гри. Деякі компанії експериментують з процедурної генерацією, щоб зробити ігрові світи більш великими. Наприклад, цей метод використовується для створення нових світів в No Man's Sky, грі про виживання в космосі, випущеної в 2016 році. Тогеліус каже, що ШІ також надає широкі можливості для тестування ігор і пошуку помилок з використанням штучних гравців.
Крім того, ШІ може генерувати прості відеоігри з нуля. Дослідники з Університету Торонто, Массачусетського технологічного інституту і Nvidia представили ігровий рушій на базі ШІ, який навчився відтворювати класичну гру Pac-Man без оригінального коду.
У 40-ту річницю випуску аркадної гри дослідники представили програму GameGAN, яка відтворює прості ігри, спостерігаючи за екраном і відстежуючи елементи управління. «Подивившись» 50 тисяч сеансів гри в Pac-Man, GameGAN згенерувала власну версію з новими сценаріями і платформами.
На розробку, програмування і тестування оригінального Pac-Man 10 інженерам з Namco знадобилося 17 місяців. При наявності достатньої кількості даних такий алгоритм може створити нову гру типу Angry Birds або Candy Crush без використання класичного коду.
«Уявіть, що ви навчаєте механізм за допомогою інших ігор - тисяч різних ігор, - розповідає Санья Фідлер, доцент Університету Торонто і директор по ШІ в Nvidia. - А тепер ви можете ще й комбінувати їх елементи».
Зінно з EA вважає, що може пройти кілька років, перш ніж розробники ігор почнуть регулярно використовувати ШІ – хоча б тому, що алгоритми машинного навчання складно налаштовувати. А при оцінці спроможності технології слід враховувати популярність створюваних ігор.
Міхель ван де Панн, професор Університету Британської Колумбії, який бере участь в проекті EA, вважає, що наступним кроком розвитку технології стане опрацювання дій неантропоморфності персонажів відеоігор в реалістичному середовищі. Він визнає, що навчання алгоритмів – більш складне завдання, ніж створення анімації з нуля, так як складно передбачити, що саме сподобається користувачам. «Буде цікаво побачити проект, який використовує всі можливості ШІ для створення анімації, - каже ван де Панн. – Упевнений, за цією технологією майбутнє».
Висновок
Ігровий штучний інтелект – це додатковий елемент занурення в гру, який дозволяє розробникам створювати більш реалістичній ігровий світ. Деякі вважать, що цю технологію у відеоіграх справедливо називати не Штучним Інтелектом, а імітацією інтелекту, так як його поведінка максимальна умовна і обмежується рамками, заданими розробниками, але і не секрет, що чим більше продумані алгоритми, чим важче їх система, тим ШІ більш “розумний” і цікавий. Тому, можна сказати, що штучний інтелект відіграє важливу роль не тільки в науці, але й в розробці комп’ютерних ігор.
Список джерел
https://uk.wikipedia.org/wiki/Ігровий_штучний_інтелект
https://stopgame.ru/blogs/topic/93248
https://rb.ru/story/ai-game-development/
Київ 2020