Mnogi događaji se mogu predvidjeti prije nego što se dogode, na primjer, sasvim je očigledno da će lik osobe koja igra popularnu MOBA igru Dota 2 uskoro umrijeti ako mu se jači neprijateljski heroj približi iz zone van njegovog vidokruga. Ali ono što je čoveku očigledno nije uvek lako za računar, a čovek nije uvek u stanju da prati sve što se dešava na mapi igre. IN pod nazivom "Vrijeme za smrt: predviđanje smrti Dota 2 lika pomoću dubokog učenja", istraživači sa Univerziteta u Yorku opisali su kako su uspjeli obučiti AI da precizno predvidi predstojeću smrt igrača 5 sekundi prije nego što se to zaista i dogodi.
Zapravo, predviđanje da će lik biti ubijen za 5 sekundi je malo teže nego što se čini na prvi pogled. Prosječna utakmica se sastoji od 80 pojedinačnih fragmenata, tokom svakog od kojih lik može izvesti desetine od 000 mogućih (prema proračunima istraživača) radnji. U prosjeku, igrači na mapi izvode 170 poteza po fragmentu meča, čineći preko 000 promjena igre.
Autori studije napominju da slabo zdravlje lika nije uvijek usko povezano s njegovim brzim ubijanjem, jer neki heroji imaju iscjeliteljske sposobnosti, a postoje i posebni predmeti za liječenje ili teleportaciju. Uzimajući u obzir sve ove faktore, tim je trenirao neuronsku mrežu Dota 2 zapise utakmica koje je obezbijedio Valve, a koji su sadržavali 5000 profesionalnih i 5000 poluprofesionalnih igara odigranih do 5. decembra prošle godine. Prije stvarnog treninga, snimci su prethodno obrađeni pretvaranjem utakmica u vremenske linije za svakog igrača, podijeljene na 0,133 sekunde vremena igre, gdje je svaka tačka na vremenskoj liniji sadržavala kompletan skup podataka o liku i njegovom okruženju.
Iz svih informacija u igri, istraživači su identifikovali 287 parametara, kao što su zdravlje, mana, snaga, agilnost i inteligencija lika, aktivirani predmeti koje ima, sposobnosti spremne za upotrebu, pozicija heroja na mapi, udaljenost do najbližeg neprijatelja i odbrambene kule saveznika, a pogledajte i opći pregled povijesti (kada i gdje je igrač posljednji put vidio protivnika). Ovi parametri, kako ističu istraživači, igraju ključnu ulogu u tome da li će lik umrijeti ili preživjeti u kratkom roku, dok su položaj na mapi i historija pregleda odigrali najznačajniju ulogu.
„Ponašanje igrača zavisi od informacija o bliskoj prošlosti“, pišu koautori rada. “Na primjer, ako je neprijatelj samo nestao iz vidokruga, igrač i dalje zna da se nalazi negdje u tom području. S druge strane, ako je neprijatelj nestao prije nekoliko minuta, to bi moglo biti bilo gdje sa tačke gledišta igrača. To je bio razlog zašto smo dodali funkciju koja analizira historiju pregleda.”
Za obuku neuronske mreže, naučnici su koristili 2870 ulaza (287 parametara na 10 igrača) i 57,6 miliona tačaka podataka, rezervisavši 10% podataka za verifikaciju i još 10% za testiranje. Eksperimentiranjem, tim je otkrio da je postigao prosječnu preciznost od 0,5447 u situacijama kada je od AI zatraženo da predvidi koji će od deset igrača heroja bilo kojeg tima umrijeti u narednih pet sekundi. Osim toga, istraživači ističu da bi model mogao predvidjeti smrt u dužem vremenskom periodu proučavanjem svih faktora i situacija koje do njih mogu dovesti.
Naučnici napominju da njihov pristup ima određena ograničenja, naime da sistem zahtijeva toliko informacija u igri (uključujući i neprijateljske šampione nevidljive dotičnom šampionu) da bi napravio svoje predviđanje, te da možda neće biti u potpunosti kompatibilan s novim verzijama. igrice. Međutim, vjeruju da je model koji su razvili, a koji je dostupan u , može biti korisno za komentatore i igrače kada prate utakmicu.
“Esportske igre su vrlo složene, zbog velike brzine igranja, balans igre se može doslovno promijeniti u roku od nekoliko sekundi, dok se razni događaji mogu odvijati u mnogim područjima mape igre u isto vrijeme. Mogu se desiti tako brzo da komentatori ili gledaoci lako mogu da propuste važan trenutak u igri i onda samo posmatraju njegove posledice”, pišu istraživači. “U isto vrijeme, u Dota 2, ubijanje neprijateljskog heroja je ključni događaj koji zanima i komentatore i gledaoce.”
izvor: 3dnews.ru