Ang AI nakakat-on sa pagtino sa kalagmitan sa nagkaduol nga kamatayon sa bayani sa dula nga Dota 2

Daghang mga panghitabo ang mahimong matagna sa wala pa kini mahitabo, pananglitan, klaro kaayo nga ang kinaiya sa usa ka tawo nga nagdula sa sikat nga MOBA nga dula nga Dota 2 sa dili madugay mamatay kung ang usa ka kusgan nga bayani sa kaaway moduol kaniya gikan sa usa ka sona nga wala sa iyang panan-aw. Apan ang klaro sa usa ka tawo dili kanunay sayon ​​alang sa usa ka kompyuter, ug ang usa ka tawo dili kanunay makasunod sa tanan nga mahitabo sa mapa sa dula. SA artikulo giulohan og "Time to Die: Predicting the Death of a Dota 2 Character Using Deep Learning," gihubit sa mga tigdukiduki sa University of York kung giunsa nila pagbansay ang usa ka AI aron tukma nga matagna ang umaabot nga kamatayon sa usa ka magdudula 5 segundos sa wala pa kini mahitabo.

Sa tinuud, ang pagtagna nga ang usa ka karakter mapatay sa 5 segundos labi ka lisud kaysa sa una nga pagtan-aw. Ang usa ka kasagaran nga tugma naglangkob sa 80 ka indibidwal nga mga tipik, sa matag usa nga ang karakter makahimo sa daghang mga 000 nga posible (sumala sa mga kalkulasyon sa mga tigdukiduki) nga mga aksyon. Sa aberids, ang mga magdudula sa mapa naghimo og 170 ka mga lihok kada tipik sa duwa, nga naghimo sa kapin sa 000 ka mga kausaban sa dula.

Ang mga tagsulat sa pagtuon nakamatikod nga ang ubos nga panglawas sa usa ka kinaiya dili kanunay nga suod nga may kalabutan sa iyang paspas nga pagpatay, tungod kay ang pipila ka mga bayani adunay mga abilidad sa pag-ayo, ug adunay mga espesyal nga butang alang sa pag-ayo o teleportasyon. Sa pagkonsiderar sa tanan niini nga mga hinungdan, ang team gigamit sa pagbansay sa neural network Dota 2 match records nga gihatag sa Valve, nga adunay 5000 ka propesyonal ug 5000 ka semi-propesyonal nga mga dula nga gidula hangtod sa Disyembre 5 sa miaging tuig. Sa wala pa ang aktuwal nga pagbansay, ang mga rekording giproseso nang daan pinaagi sa pag-convert sa mga posporo ngadto sa mga timeline alang sa matag magdudula, gibahin ngadto sa 0,133 segundos nga mga slots sa oras sa dula, diin ang matag punto sa timeline adunay kompletong set sa datos mahitungod sa karakter ug sa iyang palibot.

Gikan sa tanan nga in-game nga impormasyon, giila sa mga tigdukiduki ang 287 nga mga parameter, sama sa kahimsog, mana, kusog, kaabtik ug paniktik sa karakter, ang mga gi-aktibo nga butang nga naa niya, andam nga gamiton ang mga abilidad, ang posisyon sa bayani sa mapa, ang gilay-on sa labing duol nga kaaway ug ang depensa nga tore sa mga kaalyado, ug Tan-awa usab ang kinatibuk-ang pagrepaso sa kasaysayan (kanus-a ug asa ang katapusang higayon nga ang magdudula nakakita og kontra). Kini nga mga parameter, ingon sa gipunting sa mga tigdukiduki, adunay hinungdanon nga papel kung ang karakter mamatay o mabuhi sa mubo nga termino, samtang ang posisyon sa mapa ug ang kasaysayan sa pagrepaso adunay labing hinungdanon nga papel.

"Ang pamatasan sa mga magdudula nagdepende sa kasayuran bahin sa bag-o nga nangagi," isulat ang kauban nga mga tagsulat sa trabaho. "Pananglitan, kung ang kaaway nawala sa panan-aw, nahibal-an gihapon sa magdudula nga naa siya sa lugar. Sa laing bahin, kung ang usa ka kaaway nawala pipila ka minuto ang milabay, mahimo kini bisan diin gikan sa punto sa pagtan-aw sa magdudula. Kini ang hinungdan ngano nga kami nagdugang usa ka bahin nga nag-analisar sa kasaysayan sa pagrepaso. ”

Aron mabansay ang neural network, gigamit sa mga siyentista ang 2870 nga mga input (287 nga mga parameter matag 10 ka magdudula) ug 57,6 milyon nga mga puntos sa datos, nga nagreserba sa 10% sa datos alang sa pag-verify ug laing 10% alang sa pagsulay. Pinaagi sa pag-eksperimento, nahibal-an sa team nga nakab-ot niini ang usa ka average nga katukma nga 0,5447 sa mga sitwasyon diin ang AI gihangyo sa pagtagna kung kinsa sa napulo ka mga magdudula sa bayani sa bisan unsang team ang mamatay sa sunod nga lima ka segundo. Dugang pa, gipunting sa mga tigdukiduki nga ang modelo makatagna sa mga kamatayon sa mas taas nga yugto sa panahon pinaagi sa pagtuon sa tanan nga mga hinungdan ug mga kahimtang nga mahimong mosangput sa kanila.

Namatikdan sa mga siyentista nga ang ilang pamaagi adunay piho nga mga limitasyon, nga mao nga ang sistema nanginahanglan daghang impormasyon sa in-game (lakip ang bahin sa mga kampeon sa kaaway nga dili makita sa kampeon nga gipangutana) aron mahimo ang panagna niini, ug nga dili kini hingpit nga katugma sa mga bag-ong bersyon. mga dula. Bisan pa, nagtuo sila nga ang modelo nga ilang naugmad, nga magamit sa open source sa GitHub, mahimong mapuslanon alang sa mga komentarista ug mga magdudula kung sundon nila ang duwa.

"Ang mga dula sa esports komplikado kaayo, tungod sa taas nga tulin sa dula, ang balanse sa dula literal nga mabag-o sa sulod sa pipila ka segundo, samtang ang lainlaing mga panghitabo mahimong mahitabo sa daghang mga lugar sa mapa sa dula sa parehas nga oras. Mahimo kini nga dali nga mahitabo nga ang mga komentarista o mga tumatan-aw dali nga makalimtan ang usa ka hinungdanon nga higayon sa dula ug pagkahuman maobserbahan ra ang mga sangputanan niini, ”sulat sa mga tigdukiduki. "Sa parehas nga oras, sa Dota 2, ang pagpatay sa usa ka bayani sa kaaway usa ka hinungdanon nga panghitabo nga makapainteres sa mga komentarista ug mga tumatan-aw."

Source: 3dnews.ru