अंतिम पागल वास्तविक समय रणनीति खेल AI को बेहतर बनाने के लिए क्या किया जा सकता है?


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मेरे पास मेरे एक मित्र के साथ यह चैट थी कि क्या कोई AI बनाया जा सकता है या नहीं जो किसी भी मानव को बिना किसी वास्तविक गेम रणनीति गेम में संसाधन धोखा दे सकता है। एक एआई जो लगभग पूरी तरह से खेलता है। आज के खेलों के एआई में कई ऐसे क्षेत्र हैं जिनमें सुधार किया जा सकता है, उनमें से अधिकांश संसाधन धोखा देने पर निर्भर करते हैं, इस वजह से एक बेहतर प्रारंभिक आधार विकसित होता है, और लहरों में हमला होता है।

फिर भी, सवाल यह है कि अंतिम एआई प्राप्त करने के लिए इस पर सुधार करने के लिए क्या करना होगा। इसके अलावा, यदि आपके पास किसी ऐसे खेल का उदाहरण है जहां एक निश्चित सुविधा का उपयोग किया जाता है तो यह बहुत अच्छा होगा।

संपादित करें: थोड़ा सा स्पष्टीकरण मैं उन लोगों के लिए प्रदान कर सकता हूं जिन्होंने शीर्षक नहीं पढ़ा है या समस्या का वर्णन करने वाले कुछ पैराग्राफ हैं। यह वास्तविक समय की रणनीति के खेल और अंतिम एआई के बारे में है। इसका मतलब है कि स्ट्रैकरक्राफ्ट, विक्टर, जनरल्स, रेड अलर्ट, एज ऑफ एम्पायर्स, एआई वॉर आदि गेम्स जिनमें एक से अधिक कठिनाई स्तर हैं, लेकिन यहां फोकस अंतिम चुनौती पर है।

टेनप में शानदार संसाधनों से भरा एक शानदार पोस्ट है। धन्यवाद, दसपन्न! मैं चाहता हूं कि अधिक लोग उस दिशा में योगदान दें।


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वास्तव में यह सवाल एक विशिष्ट मामले के बिना समझ में नहीं आता है। सभी खेलों में एआई को लागू करने के तरीके अलग-अलग हैं, जो खेल यांत्रिकी में शामिल हैं, और 'उन्हें कैसे सुधारें' पर निर्भर करता है। कम से कम यह सामुदायिक विकी होना चाहिए, क्योंकि यहां कोई 'सही' उत्तर नहीं है।
MrCranky

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पूर्व के लिए आगे: विचार करें कि शतरंज एक रणनीति खेल है।
रुशियो सेप

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आपको क्यों चाहिए होगा? पोंग के खेल के लिए एक आदर्श एआई बनाना बिल्कुल तुच्छ है, और इसके खिलाफ खेलने का कोई मज़ा नहीं है। गेम AI का लक्ष्य खिलाड़ी को हराना नहीं है, क्योंकि यह खिलाड़ी (कंप्यूटर नहीं) है जो मज़ेदार माना जाता है।
इयान श्रेइबर

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इयान: ओपी पोंग से कुछ अलग बात कर रहा है। एक अपराजेय पोंग ऐ, या टिक-टैक-टो एआई बनाना आसान है। शतरंज को एआई में ले जाया जा सकता है जो केवल बहुत, बहुत, बहुत अच्छे से हार सकता है। लेकिन आरटीएस एक अलग बॉलगेम है।
कम्युनिस्ट डक

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आपको STRIPS एल्गोरिदम में रुचि हो सकती है।
user712092

जवाबों:


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यह जवाब देने के लिए एक मुश्किल सवाल है। यह बताने के लिए कि क्या सुधार की आवश्यकता है, आपको काम करने के लिए कुछ ज्ञात AI की आवश्यकता होगी। हालांकि यहाँ aigamedev.com (पंजीकरण आवश्यक) से आरटीएस एआई के कुछ उदाहरण हैं:

दुर्भाग्य से अधिकांश सामान वास्तव में अच्छा है, जो पेवेल के पीछे है।

एक सामान्य एआई समाधान लक्ष्य-उन्मुख एक्शन प्लानर है, जो नियमों का उपयोग करके लक्ष्य बनाने के लिए योजना बनाता है। यह अब थोड़ी देर के आसपास है, लेकिन यह बहुत अच्छा है। जेफ ओर्किन की साइट पर एक संक्षिप्त अवलोकन (पीडीएफ) उपलब्ध है कि यह एफपीएस पर कैसे लागू होता है, लेकिन आरटीएस के लिए बिल्कुल समान सिद्धांत (विभिन्न नियमों और लक्ष्यों के साथ) काम करता है।

कई आरटीएस GOAPs की उत्तराधिकारियों का उपयोग करेंगे, ऊपर के स्तर से लक्ष्यों को प्राप्त करने के विभिन्न स्तरों के साथ, और युद्ध के मैदान के विस्तार के विभिन्न स्तरों के साथ संबंधित हैं। मैंने कुछ WWII हेक्स वॉरगेम्स एआई पर एक शानदार लेख पढ़ा, जो इस तरह से संरचित था, लेकिन सभी के लिए यह है कि मुझे अब लिंक नहीं मिल सकता है। जो कोई भी मेरी मदद कर सकता है उसके लिए गोल्ड स्टार।

बेशक GOAPs और अन्य योजनाकारों की प्रभावशीलता इस बात पर निर्भर करती है कि आप अपने खेल की दुनिया को कितना अच्छा बनाते हैं, और अपने कार्यों और लक्ष्यों को कितना परिष्कृत करते हैं।

अन्य सामान्य तकनीक में स्कोरिंग और प्राथमिकताओं के लिए उपयोगिता आर्किटेक्चर (पीडीएफ) और खेल की दुनिया को पार्स करने के लिए ब्लैकबोर्ड शामिल हैं।


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मुद्दा यह है, अगर आपने ए.आई.

जो कि किसी भी मानव को बिना रीयल टाइम रणनीति के गेम में संसाधन धोखा दे सकता है

फिर आपके पास एक गेम है कोई भी नहीं खेलेगा क्योंकि वे पहले स्तर से आगे नहीं निकल सकते हैं।

एआई प्रोग्रामिंग का सबसे कठिन हिस्सा एआई को बीट करने योग्य बना रहा है, लेकिन किसी के द्वारा थोड़ी कुशलता के साथ बीट किया जा सकता है। इसे हराना बहुत आसान है और खिलाड़ियों को एक चुनौती की कमी से दूर रखा जाएगा, इसे बहुत कठिन बनाइए और फिर से, लोग हर समय पिटने से तंग आ जाएंगे।

तो यह जटिल एआई बनाने के बारे में नहीं है (जो मुश्किल नहीं है, आखिरकार, एआई अपने खेल क्षेत्र में एक साथ कभी भी प्रक्रिया कर सकता है जबकि एक खिलाड़ी केवल स्क्रीन पर क्या कर सकता है), लेकिन एक संतुलित गेम बनाने के बारे में अधिक।


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स्पष्ट करने के लिए, एक ऐसा AI बनाना जो किसी भी मानव को हरा सकता है, ऐसा मुश्किल नहीं है क्योंकि AI अपनी इकाइयों को बेहतर ग्रैन्युलैरिटी के साथ नियंत्रित कर सकता है, क्योंकि कोई भी व्यक्ति (यूआई बाधाओं के कारण) उम्मीद कर सकता है। एक मानव घटनाओं, चयन और कमांड इकाइयों पर प्रतिक्रिया करने के लिए सेकंड लेता है, जबकि एआई किसी भी घटना के जवाब में प्रत्येक इकाई के लिए व्यक्तिगत रूप से हर 'गेम टर्न' के आदेश को अपडेट कर सकता है। लेकिन व्यवहार में, यह नहीं किया जाता है क्योंकि यह खेल को थकाऊ बना देगा। वास्तव में कठिन हिस्सा एआई को हरा देने के लिए पर्याप्त है।
स्किज़

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स्पष्टीकरण स्पष्ट करने के लिए - अपराजेय एआई बनाना उतना मुश्किल नहीं है; सुंदर, चुनौतीपूर्ण और आकर्षक एआई बनाना कहीं अधिक कठिन है।
स्किज़

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बहुत कुछ किया जा सकता है लेकिन इस सवाल पर मेरी तत्काल प्रतिक्रिया एक जवाबी सवाल थी: कोई भी अंतिम आरटीएस एआई क्यों चाहेगा? और यह व्यक्ति केवल एक अन्य मानव प्रतिद्वंद्वी के खिलाफ ऑनलाइन क्यों नहीं खेलता है?

जड़ है: यह ऐ अपराजेय बनाने के लिए समस्या नहीं है, यह यह काफी तेजी से लगता है कि बनाने का समस्या नहीं है (। उदाहरण के लिए यह है भी 7 एक साथ एक ही नक्शे पर ऐ विरोधियों 3 खिलाफ खेलने के लिए सक्षम होने के लिए या शॉर्टकट लेने के लिए) नियमित कंप्यूटर। आज भी, और कल भी, और मुझे उम्मीद है कि अब से दस साल बाद भी यह नहीं बदला होगा।

अगला मुद्दा है: जब तक एआई सख्त नियमों का पालन करता है, यह शोषणकारी होगा। यहां तक ​​कि फ़ज़ी नियम भी इसके कारनामों के प्रति संवेदनशील होंगे। एआई को सीखना होगा, और इसे गलतियाँ करना होगा - जानबूझकर और अनजाने में। यह आपको आश्चर्यचकित करने की भी आवश्यकता होगी। और फिर आप दूसरे इंसान के खिलाफ खेल रहे हैं। चूंकि AI एल्गोरिदमिक और प्रसंस्करण शक्ति दोनों के मामले में मानव के सोचने के तरीके की नकल करने के करीब नहीं है, इसलिए आप एक खिलाड़ी पर अपना समय बर्बाद नहीं कर रहे हैं बेहतर है AI जो एक दूसरे के खिलाफ खेलने का उतना मज़ा नहीं है। मानव, यदि केवल सामाजिक कारकों में शामिल है।


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जिसे आप 'रिसोर्स चीटिंग' के रूप में परिभाषित करते हैं, रेसिंग गेम्स में 'बूस्ट बैलेंसिंग' जैसा है। The बूस्ट ’का उपयोग तंग दौड़ के भ्रम को पैदा करने के लिए पैक को एक दूसरे के अपेक्षाकृत निकटता में रखने के लिए किया जाता है। खिलाड़ी नेतृत्व में नहीं है, तो यह दृष्टि में सीपीयू खिलाड़ी रख सकते हैं, और यदि खिलाड़ी है नेतृत्व में यह विरोधियों अपने पूंछ पर सीधे डाल कर पर दबाव रहता है, भले ही सीपीयू अपने आप में एक औसत दर्जे का ड्राइवर है।

आरटीएस में आप उन मूल्यों के संग्रह को देख रहे हैं, जिन्हें आशा के साथ व्यवस्थित किया जा सकता है। आप वास्तव में जानते हैं कि एक संसाधन प्राप्त करने में कितना समय लगता है, निर्माण की लागत कितनी है, नक्शा ट्रैवर्सल समय, आदि।

यदि आप टेबल बनाने वाले हैं और आपके पास आसानी से उपलब्ध जानकारी है, तो यह आउटपुट के लिए सर्वश्रेष्ठ अनुपात खोजने के लिए डेटा को क्रंच करने की संख्या की बात है।

लेकिन एक दुश्मन के खिलाफ खेलने में कितना मज़ा आता है जो हमेशा खेल के मैदान के संदर्भ के आधार पर एक ही काम करता है?

तो आप अराजकता जोड़ते हैं। आप AI को स्लाइडिंग स्केल पर एक दक्षता देते हैं। आपके पास यह खिलाड़ी को परेशान करता है। यदि खिलाड़ी बहुत अच्छा कर रहा है, तो आपके पास एआई को थोड़ा धोखा देना चाहिए और खिलाड़ी को अपने पैर की उंगलियों पर रखने के लिए कुछ अतिरिक्त संसाधन या सुदृढीकरण देना चाहिए।

आप चाहते हैं कि खिलाड़ी एक कमजोर AI का सामना करने या Hal9000 द्वारा मारे जाने के बजाय एक चुनौतीपूर्ण प्रतिद्वंद्वी का सामना करने की संतुष्टि महसूस करे। सीपीयू प्रतिद्वंद्वी की पूर्णता इसकी अपूर्णता में निहित है। :)


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और अलग, लेकिन संबंधित: यह अच्छा है अगर एआई कभी-कभी ऐसी चीजें करता है जो तकनीकी रूप से उनका सबसे अच्छा विकल्प नहीं हैं, लेकिन खेल में थोड़ा मज़ा जोड़ें, जैसे कि असामान्य इकाइयों या चालों का उपयोग करना (जैसे खिलाड़ी के आधार के पीछे एयरड्रॉपिंग सैनिक )
बार्ट वैन ह्युकेलोम

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एक बड़ी बात यह है कि आपको खेल के रणनीतिक विकास के साथ बने रहना होगा। विकास की कोई राशि एअर इंडिया को स्टारक्राफ्ट 1 मैच (निष्पक्ष खेलने में) जीतने नहीं देगी, अगर उसे लगता है कि मरीन की एक मुख्य सेना टेरान बनाम टेरान गेम खेलने का तरीका है।

यह अप्रचलित रणनीति की पसंद के कारण न केवल एआई को लगातार पिटने से बचाए रखेगा, बल्कि एआई के रास्ते में व्यवहार्य पसंद करने पर एआई को और अधिक आकर्षक बना देगा, अगर एआई अधिक आकर्षक हो जाएगा।

एक समृद्ध रणनीति पेड़ भी एक कठिनाई स्लाइडर के लिए अनुमति देता है; उदाहरण के लिए पागल ज़ेग एआई लचीला दृष्टिकोण अपनाएगा जो दुश्मन के अनुकूल हो सकता है और अवसर दिए जाने पर तेजी से विस्तार कर सकता है, लेकिन सामान्य कठिनाई स्तर पर यह अधिक कठोर बिल्ड लेने और बड़े पैमाने पर फैलने की संभावना कम है।

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