Приветствуем, геймер! Ты можешь или
16+

Мы привыкли уже к игровому искусственному интеллекту, привыкли и поругать виртуальных болванчиков за чудное поведение. Возможен ли хороший искусственный интеллект в игре уже сегодня? Если да - почему мы его не встречаем или редко встречаем что-то близкое - не скажу, что к идеалу - к качественному исполнению? Да и что такое этот интеллект в играх, и в настоящей жизни?

Я решил рассказать кое-что о реальном искусственном интеллекте. Мой рассказ не сможет охватить всю обширную и глубокую область темы, но мною будут затронуты те отрасли, которые способны к самообучению и накоплению знаний. После этого вернусь к теме игрового искусственного интеллекта и повспоминаю ряд проектов с интересной реализацией поведения окружающего мира, поделюсь своими соображениями на тему развития и реализации разработчиками ума виртуальных болванчиков.

на заметку, термин





Введение в суть вопроса

«Искусственный интеллект (ИИ) -- это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, т. е. систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, -- понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.» - определение 1989 года.

Основными направлениями в этой области являются:

  • Системы, основанные на знаниях - исследуют и применяют знания экспертов для решения сложных практических задач, знания в них используются в виде конкретных правил решения определенных классов задач. Частный случай - экспертные системы
  • Естественно-языковые интерфейсы и машинный перевод - реализация процесса общения человека с компьютером на естественном языке. Анализ, синтез, понимание текстов.
  • Генерация и распознавание речи - голосовое управление.
  • Обработка визуальной информации - анализ, обработка и синтез изображений. При анализе изображение может преобразовываться в данные другого типа, например, в текст. При синтезе используется определенный алгоритм, по которому система строит новое изображение.
  • Обучение и самообучение - накопление и формирование знаний с использованием процедур анализа и обобщения данных.
  • Распознавание образов - на основе математического аппарата объекты, явления, ситуации. процессы соотносятся с определенными классами, а классы описываются совокупностями значений признаков
  • Игры и машинное творчество - знакомая нам тема, плюс попытка научить систему абстрактному мышлению: сочинение стихов, музыки.
  • Интеллектуальные роботы - в настоящее время выделяются три поколения роботов: роботы с жёсткой схемой управления; адаптивные роботы с сенсорными устройствами; и как конечная цель - самоорганизующиеся или интеллектуальные роботы, для достижения которой решаются проблемы машинного зрения, хранения и обработки информации о трёхмерных объектах.
  • Программное обеспечение систем ИИ - инструментальные средства для разработки интеллектуальных систем, специальные языки программирования обработки символьной информации (LISP, SMALLTALK, РЕФАЛ), языки логического программирования (PROLOG), языки представлений знаний (KRL, FRL, OPS 5), интегрированные программные средства, а также оболочки экспертных систем (ЭС) для создания прикладных ЭС без программирования.
  • Разработка компьютеров с не фон-неймановской архитектурой - также можно считать одним из направлений, оно ориентировано на обработку символьной информации. Но эти машины имеют высокую стоимость и несовместимы с традиционными компьютерами.
  • принципы фон Неймана
Соответственно встаёт шесть решаемых ИИ проблем или направлений развития:

  • 1. Представление знаний. Задача формализации и представления знаний в памяти
  • 2. Манипулирование знаниями.
  • 3. Общение. Решение проблем понимания связных текстов, понимание и синтез речи, теория моделей коммуникации между человеком и системой ИИ, формирование объяснений действий системы ИИ, производимых по просьбе человека.
  • 4. Восприятие. Разработка метода представления информации о зрительных образах реального мира, разработка методов перехода от зрительных образов к их текстовому описанию.
  • 5. Обучение. Основная черта системы ИИ.
  • 6. Поведение. Любая система ИИ должна работать в некоторой окружающей среде, значит необходимо разработать специальные процедуры, которые позволят ей адекватно взаимодействовать с окружающими её объектами, другими системами и людьми.

Примеры технологий ИИ

Экспертные системы
Экспертная система (ЭС) - программа, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем

Частный пример - медицинское обследование. Например, на основании ответов на ряд вопросов человеку (заполнение базы данных) даётся постановление диагноза (с привлечением базы знаний).

Искусственный интеллект
Обо всем - Искусственный интеллект Искусственный интеллект

Данные - это факты.

Знания - правила для работы с фактами.

ЭС решают задачи, соответствующие одному или нескольким признакам:

  • Не могут быть представлены в числовой форме
  • Исходные данные и знания о предмете обладают неточностью, неоднозначностью, противоречивостью
  • Цели нельзя выразить с помощью чётко определенной целевой функции
  • Не существует однозначного решения или алгоритма решения задачи
  • Алгоритм существует, но его нельзя использовать из-за ограничений на ресурсы, т.е. невыгодный алгоритм

ЭС система должна содержать:

  • Интерфейс для работы с пользователем - естественный язык транслируется на внутренний язык представления знаний данной системы
  • Подсистему логического вывода - на основании базы знаний генерирует рекомендации по решению задачи.
  • Базу знаний - набор правил для работы с фактами поставленной задачи
  • Модуль приобретения знаний - служит для получения знаний от эксперта, поддержки базы знаний и дополнения ее при необходимости
  • Модуль отображения и объяснения решений - демонстрирует промежуточные и окончательные решения системы и объясняет пользователю действия системы. Если метод рассуждений не может быть объяснен, то он считается неудовлетворительным

ЭС делят по типу решаемых задач:

  • Интерпретирующие - формируют описания ситуаций по результатам наблюдений, позволяют решать задачи распознавания образов и химические структуры веществ
  • Прогнозирующие - логически анализируют последствия заданных ситуаций или событий: предсказание погоды, прогнозы ситуаций на финансовых рынках
  • Диагностические - обнаруживают источники неисправностей по результатам наблюдений за поведением технической или биологической системы, областей применения множество - медицина, механика, электроника и т.п.
  • Проектирующие - синтезируют конфигурации объектов при заданных ограничениях, например, электронные схемы, компоновка архитектурных планов, оптимальное размещение объектов в ограниченном пространстве.
  • Планирующие - подготовка последовательности действий, приводящих к достижению цели. Составление маршрутов, поведение роботов и т.п.
  • Мониторинг (слежение) - анализируют поведение подконтрольной системы и сравнивают поступающую информацию с критическими точками заранее составленного плана, прогнозируют вероятность достижения поставленной цели. Контроль воздушного транспорта, наблюдение за АЭС и др.
  • Наладка - рекомендации по устранению неисправностей в контролируемой системе. Различные консультирующие системы, например, отладки программ.
  • Оказывающие помощь - например, по ремонту, планируют процесс устранения неисправностей сложных объектов.
  • Обучающие - проводят анализ знаний учащихся по определенному предмету, предлагают средства для восполнения пробелов знаний.
  • Контролирующие - обеспечивают управление поведением сложных систем, прогнозируют возникновение сбоев и мер их предупреждения.

Статические ЭС - база знаний об их предметной области не меняется во времени, например диагностика неисправностей автомобиля.

Квазидинамические ЭС - ситуация меняется с некоторыми интервалом времени. Например, лабораторные замеры один раз в сутки и сравнение этих замеров с предыдущими.

Динамические ЭС - работают с датчиками подконтрольных объектов в реальном времени, например, выращивание парниковых растений.

Итак, ЭС пытается "мыслить" как человек-эксперт в своей области и, на основании знаний из области данного предмета, решить поставленную задачу. Она способна приобретать и накапливать опыт, чтобы впоследствии быстрее ставить верный диагноз или формировать решение на основе знаний.

Кроме того ЭС вынуждена работать в условиях неопределенности, выдавать вероятность происхождения какого-либо события. Она также должна предоставлять обоснование своего решения, подкреплять его аргументами.

Разработка ЭС трудоемкая, кропотливая и долгая. Требуется собрать много знаний экспертов-людей, создать удобный интерфейс взаимодействия с системой и даже в этом случае остаётся проблема возможности выдачи неверного решения (как ошибаются и сами люди).

разработка ЭС
Экспертную систему вполне возможно построить на любом языке программирования, но предлагаю ниже ряд специализированных инструментов для тех, кто может захотеть на досуге ознакомиться с темой практически.

TextAnalyst - анализирует содержание текста, осуществляет поиск по смыслу, формирует электронные архивы и гипертексты.

EXSYS RuleBook - оболочка для построения ЭС. Возможно создание вероятностных, основанных на знаниях ЭС. Суть процесса кратко во вводе целей, по которым система будет принимать решение. Факторы, на основании которых делается выбор решения. Диаграмма в виде дерева, описывающая решение по выбору заключения, на основании различных комбинаций факторов. Система проверяется экспертом RuleBook.

VP-EXPERT - интеллектуальная программа, способная делать логические выводы на основании знаний в конкретной предметной области.

[/spoiler]

Нейронные сети
Искусственные нейронные сети строятся по принципам своего биологического аналога - головного мозга. Способны решать широкий круг задач: распознавание образов, идентификация, прогнозирование, управление. На их основе строятся так называемые нейрокомпьютеры.

В 1958 году Ф. Розенблатт разработал принципы организации и функционирования персептронов (Perceptron) - первых нейронных сетей (однослойных (по современной теории)). Предложил вариант технической реализации первого в мире нейрокомпьютера Mark.

В основе нейронных сетей лежит искусственный нейрон. Далее будет немного математики.

Искусственный интеллект
Обо всем - Искусственный интеллект Искусственный интеллект
Синапсы - однонаправленные входные связи, соединенные с выходами других нейронов.

Аксон - выходная связь нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов.

Входные сигналы x образуют вектор X. Каждый синапс имеет вес w (синапсическая связь) их множество образует вектор W.

Сигнал умножается на вес и поступает в суммирующий блок S. Выход нейрона - функция его состояния y=f(S). f - активационная функция.

Таким образом для каждого поступившего сигнала будет своя реакция нейрона. Нейронные сети могут иметь несколько слоев таких нейронов.

Искусственный интеллект
Обо всем - Искусственный интеллект Искусственный интеллект

Как происходит обучение сети? Говоря по-простому, обучение идёт с учителем (также существуют обучение без учителя и гибридное), то есть человек настраивает сеть, вводя в неё для обработки информацию и зная, что должно получится в результате. В дальнейшем сеть будет уметь решать похожие задачи, зная как с ними обращаться и давать верные или очень близкие к правильным ответы, подобно человеческому мышлению и запоминать приобретенный опыт. Кроме того нейронная сеть способна расти.

Искусственный интеллект
Обо всем - Искусственный интеллект Искусственный интеллект

Для нейронной сети не надо составлять алгоритм - обученная сеть сама строит алгоритм для решения задачи.

Пофантазируем немного. Разработка операционных систем, на нейронных сетях. В отличие от обычных они смогут подстраиваться под конкретного пользователя, возможно будут очень редко сбоить и глючить. Не нам настраивать ОС, а лишь дать толчок ей в этом направлении, задав ряд параметров и время от времени пополняя его - последнее, возможно, нейронная сеть может будет отслеживать сама. Мы ведь тоже следим за реакцией окружающих и меняем свои манеры поведения, если общаемся с друзьями или требуется деловой. солидный вид.

Желающим поэкспериментировать перечисляю пакеты разработки нейронных сетей.

NeuroSolution - можно рекомендовать для быстрого построения, экспериментирования и дальнейшего применения нейронных сетей при наличии начальных знаний о них.

NeuroOffice - один из недостатков заключается в том, что каждую связь между нейронами приходится задавать вручную

The AI Trilogy - набор из NeuroShell II, NeuroWindow, GeneHunter. NeuroShell II средство создания, обучения и тестирования нейросетевых приложений. NeuroWindow - нейросетевая библиотека, а ПутeHunter - система оптимизации нейросетей на основе генетических алгоритмов.

Из российских разработок отмечу:

NeuroPro. Можно создавать многослойные сети, обучать сети, получать статистическую информацию о точности решения задачи, вычислять и отображать значимость входных сигналов, упрощать сеть.

Excel Neural Package - расширяет возможности Microsoft Excel, предоставляя для обработки данных достижения теории нейронных сетей.

EYE - учится распознавать пять образов (букв, иероглифов, картинок), и далее считает любой новый образ вариантом одного из пяти эталонов. То есть делит всё на пять базовых категорий и способна опознавать новые символы, изображения.

Обливион, пеленг и артефакт

– Ну и бестолочь! Что за дуболомы!..

И вот однажды на сердитый вопрос учителя:

«Ну кто же ты после этого?» – ученик,

гулко хлопнув себя по деревянной груди

деревянным кулаком, ответил: «Я – дуболом!»

Урфин разразился громким хохотом:

– Ладно! Так и называйтесь дуболомами,

это самое подходящее для вас имя!

А. М. Волков, "Урфин Джюс и его деревянные солдаты"

Но что по сути игровой интеллект? Набор скриптов, это даже не база знаний, это база данных. Ставится факт и следует ответ на этот факт. Иногда случается халтура: так в недавнем Max Payne 3 в сюжетной части игрок не может кидать гранаты, зато это способны делать противники. Вот только их не научили бояться гранат - игрок же им не угрожает ими - и болванчики частенько подрывают самих себя.

Стало быть первый вариант достижения идеального интеллекта - подробное расписывание всех условий и всех реакций на эти условия... вот ведь труд получится! Но хорошо - пофантазируем. А что если взять за основу самообучающийся механизм ИИ? Но ведь наши враги в экшенах не живут долго, чему же они научатся... разве что сделать так, что компьютер будет запоминать как мы справлялись с врагами на первом уровне, потом на втором и так далее. Пополнять этими сведениями головушки наших следующих оппонентов и добиваться того, что отточенная нами раннее тактика уже не прокатит - надо выдумывать новую. Да, это мысль

А не получится ли, что в итоге будут бегать убер-зольдатен и игроку просто невозможно станет пройти игру?.. ну думаю в этом случае можно реализовать очистку навыков спустя длительное время. И большого парадокса, может быть, не будет, если вдруг наши враги снова станут попадаться на старые трюки.

Но понятно, такую систему ещё надо суметь организовать, что задача не столь простая. Возможно бета-тест справиться, но там ведь много чего ещё требуется проверять, а не только ИИ врага. Да и пойми ещё, когда ИИ ошибается почти как человек, а когда просто глюк кода.

В конце концов есть очень важное но со стороны разработчика. Нерентабельность трудозатрат - дорогостоящая, дотошная, длительная разработка ИИ. А зачем - если в игре будет мультиплеер и пускай человек с человеком сражается со всеми хитростями и со с чисто человеческими ошибками.

В стратегиях. пожалуй, ситуация получше - уж очень хотелось бы, чтобы ИИ умел пользоваться дипломатией, а не предлагать мир игроку с требованием заплатить золотом, когда сам игрок вообще-то побеждает. Но снова оправдание - мультиплеер.

Итак, если нам хочется умного врага, то выходит, что разработчикам проще смахнуть интересные баталии на мультиплеер. Грустный вывод получается. Тем не менее порой стараются обойтись без мясного боевика, а создать подобие танца смерти или же отточенных перестрелок с применением тактики, что было достигнуто в первом F.E.A.R. , где враги пользовались окружающей обстановкой в своих интересах, отвлекали игрока огнём и заходили с тыла.

Но есть ещё ведь симуляция жизни. На что в первую очередь мы обращаем в играх внимание? На окружающий мир. Иногда не хочется быть эгоистом, ради которого затевается весь сыр-бор и без чьего чиха ничего не случится (привет, Call of Duty). Хочется, чтобы вокруг бурлила жизнь. И нам часто обещают устроить это чудо.

Вспомним историю создания Oblivion и активно рекламируемый Radiant AI - который должен был задавать обитателям занятия на любое время суток. Для подкрепления слов делом даже видео показывали, и уверяли о его не постановочной природе.

Что там было - игрок заходил в лавочку прикупить себе чего-нибудь. Торговка вдруг предлагала подняться наверх чего-то "показать". Персонаж был достойный муж, может и романтик к тому же и пошел. Думаю там у многих зрителей падала челюсть, когда торговка вдруг доставала лук и начинала показывать, как умеет стрелять в мишень. Но мимо. Ничуть не смущаясь, она доставала зелье, выпивала его и уже била в десяточку. Тут прибегала её собака, лавочница давала той шмат мяса и, забыв о госте, ложилась спать. Псина быстро уминала угощение и вновь поднимала лай. Тогда "заботливая" хозяйка запускала в животное заклинанием. Занавес.

Конечно, в игре мы так и не увидели столь разветвлённых и неожиданных поступков. Сценка была создана с помощью Radiant AI - это да, но вот что такое Radiant AI.

Программист задает персонажам наборы шаблонов и условий, при которых будут выполняться шаблоны. Простонародье имеет основные шаблоны («Есть», «Гулять», «Спать»). Других научили лучше и они могут выполнять сложное расписание - идти на работу, в церковь, в трактир, общаться и ложиться спать. Radiant AI - только удобный способ задавать шаблоны поведения и их условия. Все шаблоны поведения заданы заранее. Деньги у персонажей есть всегда, еда тоже. Можно, конечно, забраться в конструктор, вызвать искусственный дефицит еды, чтобы понаблюдать за сражениями на улицах за корку хлеба - но на этом возможности кончаются. Алгоритм поиска и тот примитивен - не могут обнаружить вещь, в одной с ними комнате. А вот воплотить такую красоту, как в видео удастся только при большом количестве условий, фактически на уровне скриптовой сценки.

Плюс вспомним о работе аниматоров - то. что программисты могут в своё удовольствие расписать кучу условий и ответных реакций, допустим. Что разработают хорошую систему ИИ, которая будет заполняющейся и настраиваемой заготовкой на все случаи жизни - тоже. Но аниматорам ещё надо изобразить вариативность действий персонажей, чтобы мы верили в жизнь по ту сторону экрана. В дорогих проектах уровня The Elder Scrolls, Gothic, это непростая задача. И порой может хватать самой поверхностной видимости жизни, как в Skyrim.

И всё же не всё плохо. Тут можно добрым словом помянуть уже наших разработчиков: Вангеры и Космические рейнджеры с технической точки зрения не требовали больших вложений в графику, а следовательно массу проявлений деятельности ИИ удалось вложить и выразить не просто в размахивании руками, а в конкретных результатах. Пока мы зелёный новичок, необстрелянный рейнджеришко, нам и в войну с клисанами/доминаторами не сунуться. Но она нас и не ждёт и идёт своим чередом. Не повезёт - так и накроет нас вместе с галактикой. А может и без нас победят. Хотя игрок конечно имеет особый вес как участник событий, но он не чувствует себя центром мироздания. То же относится и к Вангерам.

Искусственный интеллект
Обо всем - Искусственный интеллект Искусственный интеллект
Только что отбили очередную звёздную систему... и кому я в этой галактике, со стольким числом спасителей, нужен, кроме как не самому себе?..

Симуляцией жизни в свой время и S.T.A.L.K.E.R.:долго дразнил. Была заявлена система A-Life (Artificial Life - искусственная жизнь) В "Тенях Чернобыля" в первую очередь была некоторая цикличность процессов - быстрое возрождение новых групп бандитов, сталкеров и мутантов, которые снова начинали ходить своими маршрутами, пока не сталкивались. Но жизнь начинала бурлить вокруг игрока в радиусе 150 метров, хотя многие детали - которые ранее демонстрировались и значит существовали - были отключены или вырезаны из релизной версии. Тем не менее все средства любителям модификаций были доступны и постепенно восстановлены многие алгоритмы. В следующих "Чистом небе" и "Зове Припяти" самими разработчиками был уже изначально поправлен ИИ. Во многом A-life пришлось ограничить, чтобы избежать хаоса и возможных помех игроку по пути прохождения сюжетной части игры. Зато, конечно, когда игра закончена стали популярны модификации. которые кардинально переделывали многие аспекты игры. И ещё ведь можно попробовать альфа-версии игры, где ИИ работает как было задумано.

Искусственный интеллект
Обо всем - Искусственный интеллект Искусственный интеллект
Вот так, тихонько из кустов мы в бинокль изучали жизнь в Зоне

Ещё одна интересная область ИИ - непрямой контроль. Например Majesty: The Fantasy Kingdom Sim, где наше королевство живёт своей жизнью, монстры вокруг нас имеют свой ареал обитания и в то же время желание нами поживиться. А нанимаемые герои имеют свои привычки - воины благородны и готовы сражаться всегда, разведчики спешат в неисследованные ещё уголки карты, а ворьё охотно выполнит любое поручение, на которое мы назначим высокую награду. Но главное - все заняты своими делами, а если наши герои смогут пережить "школьные годы", дорастут до высоких званий, игрок сможет позволить себе чуть расслабиться и просто любоваться, как они живут своей жизнью и делают то, что обычно делаем мы играя в какой-нибудь Diablo.

Что до обучения и самообучения персонажей, то хотя позволить компьютеру самостоятельно развиваться сложновато, зато дать игроку свободу творчества - в самый раз. Что и было в Black & White, где мы воспитывали своего помощника и питомца Существо. Проблема в том, что сам, запустив игру впервые, не знаешь ещё возможностей и результатов подобного занятия. И в первый раз Существо, думаю, у многих, если не у всех, вырастало импульсивным и бросающимся из крайности в крайность. Когда уже знаешь, кого хочешь из него вырастить, то конечно следишь и по возможности ведёшь его к задуманному образу, наказывая за одни поступки, чтобы он вычеркнул их из своего поведения, и поощряя другие, дабы он далее закреплял эти навыки. В определённый момент его можно и оставить в покое - он будет пробовать колдовать, повышая соответствующий навык, и заниматься тем. к чему его приучили. Например, ходить танцевать в соседние деревни и показывать там чудеса, завоевывая популярность и склоняя их на сторону игрока.

Искусственный интеллект
Обо всем - Искусственный интеллект Искусственный интеллект
Кто у нас гением станет и нашей десницей?..

Во второй части интерфейс доработали и стало проще направлять способное животное на истинный путь. В целом же данный элемент игры имеет своим недостатком сильное вовлечение игрока в кропотливый и скучноватый процесс перебора документов и отчётов с постановкой подписей "Похвалить", "Наказать" ... иногда, конечно, можно доверить дело полуавтоматике и задавать общее направление развития, временами его корректируя, как бывает в некоторых ролевых играх автораспределение очков опыта компаньонов игрока. Но развиваемый ИИ - это уже совсем другая тема и не то же самое. Так может и до восстания против игрока дело дайти... да, было бы интересно посмотреть, как виртуальные жители осознают, что игрок их узурпирует...

Раз уж заговорил про самообучающихся подопечных, стоит упомянуть стратегию, студенческую разработку, в основе которой лежит технология искусственных нейронных сетей и так называемого генетического алгоритма

(применяется при разработке программного обеспечения, в системах искусственного интеллекта, оптимизации, искусственных нейронных сетях и в других отраслях знаний, в их основе лежит идея естественного отбора. Алгоритм оперирует с имеющимися способами решения задач и появляются новые "особи", которые затем применяются на практике, пока им на смену не придёт более совершенный метод решения задачи)
Project NERO (Neuro-Evolving Robotic Operatives) - ссылка. В игре нам отводится роль командира и тренера боевых роботов, которых сперва надо обучить на тренировочном полигоне, после чего испытать их в настоящих боях, в том числе против команд других игроков.

Искусственный интеллект
Обо всем - Искусственный интеллект Искусственный интеллект
Вот так - тренируем команды, а потом лбами сталкиваем. На разных аренах лучше проявят себя те или другие (как могут быть хорошо обученные к боям в городских условиях, или в "чистом" поле)

ИИ бывает враждебный, ИИ бывает нейтральный... о, да! Ещё и ИИ дружественный. Полагаю это тот ещё бич для ролевиков или стратегов, когда их напарники и союзники выступают скорее обузой, чем опорой в схватках. А что до боевых парней - там сопровождать всяких важных особ и следить, чтобы они ненароком не порезались... тоже та ещё головная боль.

Взглянем на проблему с такой стороны. Раз речь идёт об ИИ, то значит виртуальный партнёр - робот. А роботы задуманы выполнять приказы человека, следить за своей работоспособностью и не причинять вред человеку... то есть три закона робототехники Азимова!

  • Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.
  • Робот обязан выполнять команды человека, если они не противоречат Первому закону.
  • Робот обязан делать все необходимое для обеспечения своей безопасности, при условии, что это не противоречит Первому или Второму закону.

Вспоминаем, чем раздражают нас наши союзники? Например этим:

"Ну куда ты полез! Ты же лучник, я в броне, сиди сзади и крой их стрелами...."

Хромает инстинкт самосохранения и часто нам приходится больше опекать партнёра, чем получать от него поддержку. Многие проблемы решаются, если есть удобный способ взаимодействия с союзниками. По сути дружественный ИИ работает не так уж плохо, главное научиться думать как он. Тогда и переговоры в дипломатии станут давать результат, и от компаньонов будет польза в бою.






Как видим, ИИ в играх проявил себя самым различным образом и поводов порадоваться на интересные реализации поведения виртуальных персонажей гораздо больше, чем для обвинений разработчиков в халтуре или результат их трудов в тупости. Также вспомним о том, что в наше время компьютеры, конечно, мощные, но теперь речь идёт не только о просчёте графики в игре, но и ставшей почти повсеместной физике. Значит для ИИ, да ещё и накладываемого на многих и многих персонажей, которые может в идеале должны быть уникальными личностями со своими моделями поведения, остаётся не так много ресурсов. Проще заранее прописать события в виде скриптовых сценок, создать заранее расписанную по актам пьесу для игрока. Тем более не столь уж многим нужен дотошный ИИ - хватит толп врагов, в которых знай себе стреляй, ходящих по улицам толп людей, которые машут руками и о чем-то лопочут - ну почти как в жизни! В стратегиях лишь бы чаще нападали, а в гонках иногда бодали наш автомобиль...

Реальные разработки находят свой отклик в играх. Мой рассказ не охватил гоночные жанры (там тоже есть свои особенности ИИ), не затронул я и космические симуляторы, в которых ИИ бывает весьма неплох, скажу, что они напоминают нам самостоятельность мира без игрока, как в "Космических рейнджерах", и некоторые другие моменты этого обширного вопроса. Возможно ещё вернусь к этой теме.

Посмотрим, что нам принесёт новый день и на какой виток развития выйдет данное направление информационных технологий.

При написании использовались:

  • Различные статьи в интернете
  • Книга "Системы искусственного интеллекта", В. А. Чулюков, И. Ф. Астахова, А. С. Потапов, М.:БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008.
  • Собственные соображения и игровой/жизненный опыт

114
Еще в блоге
Интересное на Gamer.ru

5 комментариев к «Искусственный интеллект »

    Загружается
Чат