लोकप्रिय खेलों में एआई को सबसे अधिक कैसे लागू किया जाता है?

Question

मैं कोई गेम नहीं हूं, मैं सिर्फ खेल का नहीं एक जिज्ञासु कोडर हूं। मुझे आश्चर्य है, एआई लोकप्रिय आधुनिक खेलों में कैसे काम करता है, कहते हैं, एफपीएस? क्या यह हार्ड-कोडित नियमों पर आधारित है? अन्य प्रकार के एआई (जैसे कि जो स्वायत्त कारों आदि की शक्तियों के साथ) में कितना सामान्य है? डेवलपर्स कैसे सुनिश्चित करते हैं कि AI स्वाभाविक रूप से व्यवहार करता है और इसके खिलाफ खेलने में मजेदार है?

Stuff मैंने goMled को MinMax के अलग-अलग डेरिवेटिव्स का उल्लेख किया है, लेकिन यह जवाब देने में विफल रहा कि AI निरंतर, परिवर्तनशील दुनिया के साथ कैसे व्यवहार करता है, जिसके लिए AI को पुरस्कृत किया जाता है और यह विभिन्न कार्यों की सफलता के लिए अपने अवसरों का पता लगाता है। मैंने यहाँ और वहाँ मशीन लर्निंग का भी उल्लेख किया है, लेकिन ऐसा लगता है कि इसका उपयोग किसी गंभीर खेल में नहीं किया गया है?

Comments

मुझे संदेह है कि ज्यादातर गेम अनुकूली एआई का उपयोग करते हैं ...

— जकोरा

Answer 1

कई विधियाँ हैं। मैं एफपीएस के लिए जवाब दूंगा क्योंकि प्रत्येक शैली की अपनी समस्याओं का समूह होता है, और एआई दृष्टिकोण समस्या डोमेन पर बहुत निर्भर करता है और इसका प्रतिनिधित्व करने के लिए सबसे अच्छा कैसे है।

आम एफपीएस दृष्टिकोण में शामिल हैं:

• कठोर कोडित नियम (जो निम्नलिखित में से किसी के भी तार्किक रूप से समकक्ष हो सकते हैं)
• परिमित राज्य मशीनें
• पदानुक्रमित परिमित राज्य मशीनें
• व्यवहार के पेड़
• निर्णय के पेड़
• लक्ष्य उन्मुख कार्रवाई योजना

और उपरोक्त पर विभिन्न क्रमपरिवर्तन और बदलाव।

मिनिमैक्स का उपयोग आम तौर पर एफपीएस जैसी निरंतर स्थिति वाले खेलों के लिए नहीं किया जाता है, असतत गेम स्पेस जैसे शतरंज आदि में टर्न-आधारित गेम्स के लिए इसका उपयोग उच्च स्तर पर नियोजन के लिए किया जा सकता है, लेकिन आमतौर पर ऐसा इसलिए नहीं है क्योंकि इसमें बेहतर सिस्टम हैं (यानी (ऊपर) जब कई दुश्मनों, अधूरी जानकारी, लेकिन सरल योजनाओं का सामना करना पड़ता है।

वे सुनिश्चित करते हैं कि AI playtesting द्वारा मज़ेदार है। यदि यह बहुत चुनौतीपूर्ण है, तो वे किसी भी निर्णय में त्रुटि, या उनकी प्रतिक्रियाओं में देरी का परिचय दे सकते हैं, या उनके लक्ष्यीकरण के लिए एक यादृच्छिक कारक लागू कर सकते हैं, आदि। यदि यह पर्याप्त चुनौतीपूर्ण नहीं है, तो उन्हें बस एल्गोरिथ्म को आपूर्ति किए गए डेटा में सुधार करने की आवश्यकता होगी। ।

Answer 2

विभिन्न एआईएस कैसे काम करते हैं, इस पर पेपर हैं, मैं जिस से सबसे ज्यादा परिचित हूं वह FEAR है

Answer 3

दो और सामान्य तरीके

UCT खोज। एक औपचारिकता है, लेकिन विचार मूल रूप से खेल खत्म होने तक एक यादृच्छिक प्लेआउट करने के लिए है, जीतने वाले खेलों को वजन कम करने की प्रतिक्रिया के साथ-साथ लोगों को खोने की तुलना में अधिक भारी। इस के शुद्ध रूप के बारे में अच्छी बात यह है कि एआई को इस बारे में कोई जानकारी नहीं है कि बेहतर या बदतर कदम क्या हो सकता है।

मिनमैक्स खोज, आमतौर पर अल्फा-बीटा ट्री प्रूनिंग के साथ संयुक्त रूप से, मूल रूप से गेम स्पेस की पूरी खोज कुछ गहराई तक करती है, प्रत्येक टर्मिनल नोड का स्थैतिक मूल्यांकनकर्ता के साथ मूल्यांकन करता है जो संख्यात्मक मान प्रदान करता है। यह उन खेलों के लिए अच्छी तरह से काम करता है जहां स्पष्ट मीट्रिक हैं जो एक जीत की ओर प्रगति को मापते हैं।