{"id":52119,"date":"2019-11-01T00:00:00","date_gmt":"2019-10-31T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/kak-ustroen-gibridnyj-igrovoj-ii-i-v-chyom-ego-preimushhestva"},"modified":"2020-02-18T13:59:47","modified_gmt":"2020-02-18T10:59:47","slug":"kak-ustroen-gibridnyj-igrovoj-ii-i-v-chyom-ego-preimushhestva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/news\/kak-ustroen-gibridnyj-igrovoj-ii-i-v-chyom-ego-preimushhestva","title":{"rendered":"Hvordan fungerer hybrid gaming AI, og hvad er fordelene?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

I forl\u00e6ngelse af et emne, vi tidligere har taget op i vores blog om gaming kunstig intelligens<\/a><\/noindex> vil vi tale om, hvorvidt maskinl\u00e6ring kan anvendes dertil, og i hvilken form. Med sine erfaringer og de valg, han har truffet p\u00e5 den baggrund har delt<\/a><\/noindex> AI-ekspert hos Apex Game Tools, Jakob Rasmussen.<\/p>\n

\"Hvordan
\n
\nI de seneste \u00e5r har der v\u00e6ret meget snak om, at maskinl\u00e6ring vil \u00e6ndre gamingindustrien radikalt, da denne teknologi allerede har vist sig at v\u00e6re banebrydende i mange andre digitale applikationer. Men man m\u00e5 ikke glemme, at spil er langt mere komplekse end en bilsimulator, et dronestyringsprogram eller ansigtsgenkendelsesalgoritmer p\u00e5 et billede. <\/a><\/noindex><\/p>\n

Indtil videre er det stadig almindeligt at anvende traditionelle AI-metoder i gamingindustrien, s\u00e5som finite state machines, adf\u00e6rdstr\u00e6er og \u2014 i stigende grad p\u00e5 det seneste \u2014 Utility-based AI (nyttighedsbaserede systemer). Denne type AI kaldes ogs\u00e5 design-baseret (kunstig design-viden) eller ekspertssystemer. Men det bliver mere og mere tydeligt \u2014 is\u00e6r for spillerne \u2014 at disse systemer er mindre velegnede til at skabe virkelig avancerede modstandere, der kan efterligne spillerens adf\u00e6rd. Dette g\u00e6lder is\u00e6r for kreative l\u00f8sninger. Dette kan forklares med, at udviklere af kunstig intelligens ikke kan tage h\u00f8jde for alle mulige taktikker og adf\u00e6rdsstrategier og implementere dem effektivt i traditionelle AI-systemer. For spillere resulterer det ofte i, at det bliver kedeligt og forudsigeligt at spille mod en modstander, hvis adf\u00e6rdsm\u00f8nster er let at huske.<\/p>\n

Der er mange grunde til dette resultat, men en af de vigtigste er AI's manglende evne til at l\u00e6re. Derfor kommer tanken om at bruge maskinl\u00e6ring, som har bevist sin v\u00e6rdi i mange andre applikationer, n\u00e6sten automatisk op, n\u00e5r man skaber en kunstig intelligens modstander. Men der er flere nuancer, som man b\u00f8r tage h\u00f8jde for. For det f\u00f8rste skal gaming AI kunne tilpasse sig enhver situation og drage fordel af de muligheder, den giver, samt tilpasse sig forskellige spillestile fra modstandere \u2014 b\u00e5de menneskelige spillere og andre AI. <\/p>\n

<\/p>\n

Hvordan st\u00e5r det til nu?<\/h3>\n

\nDet britiske firma DeepMind, der besk\u00e6ftiger sig med udvikling af kunstig intelligens, har for nylig vist, hvordan AI kan l\u00e6re at spille spil autonomt, forst\u00e5 reglerne og finde m\u00e5der at gennemf\u00f8re eller vinde spillet \u2014 dog kun med eksempler som simple spil som de tidlige spil Atari<\/a><\/noindex> \u2014 for eksempel skak og det japanske logikspil go. De resultater, der er opn\u00e5et for dem, viser, at kunstig intelligens kan danne sig en passende vurdering af, hvad der sker p\u00e5 br\u00e6ttet. N\u00e5r det kommer til AI's tilpasning til forskellige spillem\u00f8nstre fra modstanderen, er resultaterne dog ikke s\u00e5 imponerende.<\/p>\n

I vores tid har neurale netv\u00e6rk allerede l\u00e6rt at genkende billeder og k\u00f8re biler. Men disse funktioner kan ogs\u00e5 implementeres ved hj\u00e6lp af relativt simple arkitekturer, selvom de ender med at v\u00e6re ret dybe og omfattende. For eksempel har AI til billedgenkendelse p\u00e5 Facebook en dybde p\u00e5 cirka 100 lag, hvilket g\u00f8r, at den minder om en biologisk hjerne \u2014 med hensyn til antallet og kompleksiteten af forbindelse mellem neuroner, der danner et stort netv\u00e6rk. <\/p>\n

<\/p>\n

Spil AI<\/h3>\n

\nN\u00e5r det kommer til anvendelsen af maskinl\u00e6ring i spilindustrien, er der en r\u00e6kke begr\u00e6nsninger, der g\u00f8r det sv\u00e6rt at anvende denne type arkitektur. Disse omfatter systemkrav, is\u00e6r dem, der er relateret til CPU, som bestemmer computerens evne til at behandle komplekse spildesigns og dens egnethed til historiefort\u00e6lling og gameplay. <\/p>\n

S\u00e5ledes viser det sig, at der i mange spil ikke er mulighed for at organisere det n\u00f8dvendige hardware til implementeringen af komplekse AI-systemer, og slet ikke et klyngesystem af servere, som f.eks. eksisterer for billedgenkendelsesnetv\u00e6rkene i Facebook. Nogle gange skal flere AI'er endda fungere samtidigt \u2014 ikke kun p\u00e5 computere, men ogs\u00e5 p\u00e5 mobile enheder og mindre kraftfulde platforme. Alt dette stiller begr\u00e6nsninger for st\u00f8rrelsen og kompleksiteten af maskinl\u00e6ringsarkitekturen, da alle beregninger ogs\u00e5 skal udf\u00f8res med en billedhastighed p\u00e5 omkring 1 eller 2 millisekunder. Selvf\u00f8lgelig kan man bruge forskellige optimeringsteknologier og fordeling af belastningen mellem billederne, men man kan ikke helt undg\u00e5 disse begr\u00e6nsninger.<\/p>\n

Spillets kompleksitet kan skabe alvorlige problemer for AI. For i spil som StarCraft II er spilmekanikken langt mere kompleks end i Atari-spil. Derfor kan man ikke forvente, at maskinl\u00e6ring n\u00f8dvendigvis vil kunne forst\u00e5 hele spiltilstanden og interagere med den under foruds\u00e6tning af en given billedhastighed og kendte systemkrav. Ligesom spilleren ofte styres af intuitionen i de tidlige spilfaser, skal AI ogs\u00e5 l\u00e6re den prim\u00e6re behandling af spiltilstanden for at forenkle den videre progression. For eksempel, i et af de seneste API til Starcraft II<\/a><\/noindex> p\u00e5 kortene vises kun den information, som udviklerne ans\u00e5 for vigtig: i det ene tilf\u00e6lde brugte AI en reduceret visning af hele kortomr\u00e5det, mens det i det andet tilf\u00e6lde, ligesom spilleren, kunne bev\u00e6ge kameraet, og hans opfattelse var s\u00e5 begr\u00e6nset af informationen p\u00e5 sk\u00e6rmen.<\/p>\n

\"Hvordan
\nVisualisering af AI AlphaStars spil mod en spiller i StarCraft II: p\u00e5 sk\u00e6rmbilledet vises 'r\u00e5' grundl\u00e6ggende observationer, neurale netv\u00e6rksaktiviteter, nogle af dens mulige handlinger og koordinater, samt den forventede udfald af kampen.<\/i><\/p>\n

Dette er s\u00e6rlig relevant i tilf\u00e6lde af spil. Normalt kan de g\u00e6ngse metoder til probleml\u00f8sning inden for maskinl\u00e6ring ikke anvendes p\u00e5 spilkunstificialintelligens. For eksempel er det som regel ikke n\u00f8dvendigt at vinde eller g\u00f8re alt for at sejre, som tilf\u00e6ldet var med Atari-spillene. Ofte er AI's rolle at g\u00f8re spilopplevelsen mere engagerende. Det kan v\u00e6re n\u00f8dvendigt for det at spille en rolle og agere, som karakteren kr\u00e6ver. Derved er spils AI mere knyttet til spildesign og historiefort\u00e6lling og skal have de n\u00f8dvendige v\u00e6rkt\u00f8jer til at styre sin adf\u00e6rd for at n\u00e5 det \u00f8nskede m\u00e5l. Ren maskinl\u00e6ring er ikke altid velegnet til dette \u2014 derfor er der behov for noget andet. <\/p>\n

<\/p>\n

Praktiske problemer ved maskinl\u00e6ring<\/h3>\n

\nDisse problemer opstod under udviklingen af kunstig intelligens baseret p\u00e5 maskinl\u00e6ring til Unleash<\/a><\/noindex>, hvor AI skal agere som almindelige spillere \u2014 det vil sige v\u00e6re lige s\u00e5 fleksible og opfindsomme. <\/p>\n

Som med Starcraft II er Unleashed betydeligt mere komplekst end schack og Go for Atari. Spilmekanikken er intuitiv og nem at l\u00e6re, men for virkelig at f\u00e5 succes er der brug for bestemte f\u00e6rdigheder i metakontrol. Spilleren skal konstruere labyrinter, sende monstre mod fjenderne og t\u00e6nke sin strategi i \u00f8konomi, angreb og forsvar af bygninger gennem hele spillet. For dette skal man bluffe og forudberegne modstandernes tr\u00e6k samt styre psykologisk m\u00e5l \u2014 det er netop dette, der g\u00f8r poker til mere end bare et statistisk spil.<\/p>\n

\"Hvordan
\nScreenshot fra Unleashed<\/i><\/p>\n

I s\u00f8gen efter den mest passende arkitektur til dette form\u00e5l blev der f\u00f8rst integreret teknologier som neuroevolution<\/a><\/noindex> og dyb l\u00e6ring i spillet n\u00e6sten u\u00e6ndret og testet, hvordan de fungerede i r\u00e5 form som modstander-AI. <\/p>\n

Det var forf\u00e6rdeligt. <\/p>\n

Det blev hurtigt klart, at Unleashed har mange globale udfordringer, som det er sv\u00e6rt at tilpasse maskinl\u00e6ring til. <\/p>\n

En af dem er opbygningen af en effektiv labyrint. Som i mange spil, hvor m\u00e5let er at beskytte et t\u00e5rn, skal spillerne her bygge en labyrint omkring det, som monstre vil bryde igennem. Disse skal derefter elimineres ved hj\u00e6lp af v\u00e5ben placeret i labyrinten. Ideelt set b\u00f8r labyrinten v\u00e6re s\u00e5 lang som muligt for at kunne p\u00e5f\u00f8re monstrene tilstr\u00e6kkelig skade og forhindre dem i at n\u00e5 t\u00e5rnet. Nogle typer v\u00e5ben er mere effektive mod visse monstre end andre, s\u00e5 det er en god id\u00e9 at placere dem i labyrinten f\u00f8r de andre. S\u00e6regenheden ved Unleash er, at der ikke findes en perfekt labyrint: der er s\u00e5 mange typer monstre i spillet, at mindst \u00e9n af dem vil kunne passere uhindret gennem en hvilken som helst del af labyrinten. Hver labyrint skal tilpasses de nye monstre, der sendes ind af de andre spillere. Derfor var det n\u00f8dvendigt ikke bare at l\u00e6re kunstig intelligens at bygge labyrinter \u2014 det var n\u00f8dvendigt at l\u00e6re den at skabe effektive labyrinter til forskellige scenarier, man kunne st\u00f8de p\u00e5 b\u00e5de i den tidlige og sene version af spillet. <\/p>\n

Desuden m\u00e5tte AI'en l\u00e6re at beregne, hvilke monstre der ville dukke op i labyrinten. Dette er en form for omvendt problemstilling i forhold til opbygningen af labyrinten. Som i mange andre spil er det ikke nok bare at opbygge en h\u00e6r og sende den ind i fjendens lejr: det er ogs\u00e5 n\u00f8dvendigt at spionere p\u00e5 fjendens forsvar og strukturere h\u00e6ren p\u00e5 en m\u00e5de, s\u00e5 den maksimalt effektivt kan ramme fjendens svage punkter. Monstrets h\u00e6r skal interagere med hinanden for at kunne bryde bedst muligt igennem labyrinten. Nogle gange er det ogs\u00e5 n\u00f8dvendigt at slippe monstrene l\u00f8s i en bestemt r\u00e6kkef\u00f8lge afh\u00e6ngigt af deres funktioner og roller. Dette \u00f8ger ogs\u00e5 antallet af forskellige kombinationer.<\/p>\n

Endelig, da spilleren b\u00e5de skal bygge labyrinter og samle en horde af monstre, skal AI ogs\u00e5 l\u00e6re at finde en balance mellem angreb og forsvar. Det er ogs\u00e5 vigtigt at overveje, at jo mere spilleren opbygger sin horde af monstre og jo mere han bygger labyrinten, desto flere ressourcer er der brug for. Derfor er en korrekt angrebsstrategi ekstremt vigtig for b\u00e5de \u00f8konomien i gameplayet og for at vinde. For at sikre konkurrencedygtighed skal AI v\u00e6re i stand til at forvalte ressourcer, s\u00e5 der kan skabes en st\u00e6rk horde af monstre, uden at det g\u00e5r ud over labyrintens styrke. At investere maksimalt i monstre kan v\u00e6re \u00f8konomisk fordelagtigt, men det \u00f8ger risikoen for, at modstanderens monstre vil indtage labyrinten. Hvis man i stedet fokuserer p\u00e5 at styrke labyrintens forsvar, kan det skade ens \u00f8konomi. Ingen af disse scenarier vil f\u00f8re til sejr. Dermed viser optimeringsproblemet i Unleashed sig at v\u00e6re mere komplekst end i skak eller Starcraft, og indeb\u00e6rer behovet for at ofre noget og vurdere sin gevinst flere skridt frem. <\/p>\n

Efterh\u00e5nden som kunstig intelligens l\u00e6rer, dukker der mange tidligere uovervejede problemer op. For eksempel n\u00e5ede AI i starten ofte et udviklingsniveau, hvor den begyndte at forst\u00e5 nogle aspekter af spillet \u2014 for eksempel hvilke v\u00e5ben i labyrinten der er effektive mod bestemte typer monstre, eller hvilke monstre der bedst kan navigere visse dele af labyrinten. Men l\u00e6ringsprocessen var langsom og f\u00f8rte til ensartede strategier. <\/p>\n

<\/p>\n

Behovet for parallelle tilgange<\/h3>\n

\nMens AI-tr\u00e6ning baseret p\u00e5 maskinl\u00e6ring langsomt og ikke s\u00e6rlig succesfuldt udviklede sig, blev der behov for bedre AI og mere p\u00e5lidelige konkurrence-AI til andre test- og udviklingsfaser. Til deres implementering blev der anvendt Utility-arkitektur, som muligg\u00f8r oprettelse af specialiserede AI til test og kvalitetskontrol af spil, interne tests og balance af v\u00e5ben og monstre, samt oprettelse af specifikke labyrinter og monstre. I udviklingsprocessen af Unleash finpudsede skaberne ogs\u00e5 deres f\u00e6rdigheder i gennemgangen, og besluttede derefter at anvende den erhvervede viden til at skabe en mere kompleks Utility-AI. Det blev klart, at mange af de problemer, der opst\u00e5r i AI-systemer baseret p\u00e5 maskinl\u00e6ring, kan l\u00f8ses nemt ved hj\u00e6lp af Utility-systemer, der bruger den viden, de indeholder, og omvendt. <\/p>\n

For eksempel er det mere effektivt at bygge labyrinter ved hj\u00e6lp af Utility-AI, der er baseret p\u00e5 vidensbaser samlet fra interne tests. Det er let at beskrive og programmere en algoritme til at bygge labyrinter og placere v\u00e5ben i dem, s\u00e5 det ville v\u00e6re lettere for en levende spiller at forsvare et t\u00e5rn mod specifikke monstre. Men oprettelsen af en h\u00e6r af monstre baseret p\u00e5 viden om fjendens base viste sig at v\u00e6re en udfordrende opgave for s\u00e5danne AI, da m\u00e6ngden af forskellige betingelser og kombinationer, der skal tages i betragtning, var overv\u00e6ldende. Med denne type AI-arkitektur ville s\u00f8gningen efter passende monsterkombinationer tage uendelig lang tid. Under givne begr\u00e6nsninger ville dyb l\u00e6ring v\u00e6re den perfekte l\u00f8sning til denne opgave. <\/p>\n

<\/p>\n

Oprettelse af hybride AI<\/h3>\n

\nDet blev besluttet at kombinere to tilgange for at skabe et hybrid system af kunstig intelligens baseret p\u00e5 maskinl\u00e6ring og Utility. Ideen var, at hvor der var behov for at h\u00e5ndtere et stort antal kombinationer og spilstater, eller hvor det var n\u00f8dvendigt at uddanne det, blev maskinl\u00e6ring anvendt. Til andre opgaver, hvor det var bedre at stole p\u00e5 udviklernes personlige erfaring, blev Utility-systemer aktiveret. Fordelen ved denne tilgang er ogs\u00e5, at man bedre kan kontrollere AI's adf\u00e6rd for at sikre, at den pr\u00e6cist f\u00f8lger det \u00f8nskede m\u00e5l. For eksempel kan Utility AI bruges til at sikre balance mellem angreb og forsvar, og dermed skabe forskellige niveauer af aggression, eller man kan skabe forskellige labyrintkonfigurationer til forskellige AI'er for at danne individuelle spillestile. Man kan ogs\u00e5 tildele neurale netv\u00e6rk bestemte v\u00e6rdier for at danne forskellige pr\u00e6ferencer, n\u00e5r man v\u00e6lger luft- eller jordmonstre, og derved give de enkelte AI'er personlighed. Der er ogs\u00e5 mange andre muligheder for at implementere designl\u00f8sninger, og alle fremh\u00e6ver styrkerne i de forskellige typer AI-arkitektur. <\/p>\n

Den hybride tilgang var ogs\u00e5 et svar p\u00e5 et andet sp\u00f8rgsm\u00e5l, der opstod for udviklingsteamet under udviklingen af kunstig intelligens til Unleash: Skal man anvende et enkelt globalt dybt neuralt netv\u00e6rk baseret p\u00e5 maskinl\u00e6ring for at tage h\u00f8jde for alle input og output data, eller er det bedre at designe AI'en med en hierarkisk struktur? <\/p>\n

\"Hvordan
\nDe to arkitekturer, der blev brugt i Unleash: til venstre \u2014 et stort dybt neuralt netv\u00e6rk med sin egen enhedsarkitektur, til h\u00f8jre \u2014 et hierarkisk system, hvor hvert netv\u00e6rk har sin egen opgave.<\/i><\/p>\n

Alligevel ville man gerne skabe en f\u00e6lles tilgang til kunstig intelligens-systemet, hvor udviklerne ikke indbyggede deres egen erfaring i arkitekturen. Jo flere indgange der blev gennemf\u00f8rt i spillet, jo st\u00f8rre blev neuronet. Det var dog ikke muligt at adskille AI-tr\u00e6ning og tr\u00e6ne dem til noget enkelt: enten til forsvar eller angreb. Der opstod bekymringer om, at en mere generel tilgang ville f\u00f8re til en betydelig stigning i antallet af beregninger. <\/p>\n

Herfra kom ideen om at skabe en hierarkisk arkitektur, hvor hver specifik opgave blev udf\u00f8rt af et specialiseret neuron. If\u00f8lge denne id\u00e9 skal den kunstige intelligens f\u00f8rst tr\u00e6ffe beslutning om ressourcedistribution mellem angreb (\u00f8ge h\u00e6ren af monstre) og forsvar (bygge en labyrint). N\u00e5r den har gjort dette, bev\u00e6ger den sig videre til n\u00e6ste lag i overensstemmelse med sit valg og f\u00e5r adgang til den n\u00f8dvendige del af spiltilstanden, hvorefter den tr\u00e6ffer detaljerede beslutninger om, hvilke monstre der skal v\u00e6lges, og hvilket udstyr der skal installeres i labyrinten.<\/p>\n

<\/p>\n

Konklusion og n\u00e6ste skridt<\/h3>\n

\nMed den hybride tilgang minder Utility AI med indbyggede netv\u00e6rk baseret p\u00e5 maskinl\u00e6ring om en hierarkisk arkitektur. Og denne, i sin tur, ligner den biologiske hjerne, hvor forskellige nervecentre hver is\u00e6r har ansvar for deres egen opgave.<\/p>\n

I \u00f8jeblikket er det meget sv\u00e6rt at besejre AI-modstanderen i Unleash: de form\u00e5r at tilpasse sig enhver situation i spillet, men udviklerne kan dog \u00e6ndre deres indstillinger efter eget valg. If\u00f8lge forfatteren af artiklen b\u00f8r den hybride tilgang, over tid, f\u00e5 st\u00f8rre udbredelse og blive implementeret i mange andre spil. M\u00e5ske vil det en dag v\u00e6re muligt at introducere kunstig intelligens baseret p\u00e5 maskinl\u00e6ring i sin reneste form i spilprocessen. Men det er indlysende, at der stadig vil v\u00e6re behov for tid for at realisere dette. Indtil da best\u00e5r m\u00e5let i at finde en arkitektur, der selv tilpasser sig de opgaver, den st\u00e5r over for og finder optimale l\u00f8sninger.
\n
Kilde: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0434\u043d\u044f\u0442\u043e\u0439 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0431\u043b\u043e\u0433\u0435 \u0442\u0435\u043c\u044b \u0438\u0433\u0440\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c\u043e \u043a \u043d\u0435\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435. \u0421\u0432\u043e\u0438\u043c \u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u0435\u0433\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0441\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442 \u043f\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c \u0418\u0418 \u0432 Apex Game Tools \u042f\u043a\u043e\u0431 \u0420\u0430\u0441\u043c\u0443\u0441\u0441\u0435\u043d. \u0412 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u0434\u044b \u0432\u0435\u0434\u0451\u0442\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e […]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[702],"tags":[],"class_list":["post-52119","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-news"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47Hvordan fungerer hybrid spil-AI, og hvad er dens fordele | ProHoster","description":"Som en forts\u00e6ttelse af et tidligere emne i vores blog om spilkunstificial intelligence, vil vi tale om dens relevans.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/news\/kak-ustroen-gibridnyj-igrovoj-ii-i-v-chyom-ego-preimushhestva","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"da_DK","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u041a\u0430\u043a \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d \u0433\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0433\u0440\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0418\u0418 \u0438 \u0432 \u0447\u0451\u043c \u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 | ProHoster","og:description":"\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043f\u043e\u0434\u043d\u044f\u0442\u043e\u0439 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0431\u043b\u043e\u0433\u0435 \u0442\u0435\u043c\u044b \u0438\u0433\u0440\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c\u043e.","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/news\/kak-ustroen-gibridnyj-igrovoj-ii-i-v-chyom-ego-preimushhestva","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2019-10-31T21:00:00+00:00","article:modified_time":"2020-02-18T10:59:47+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"52119","title":null,"description":null,"keywords":null,"keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":"2026-01-24 02:32:21","breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-02-28 20:49:49","updated":"2026-01-24 02:32:21","focus_keyword":null,"additional_keywords":null,"truseo_locale":null},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/52119","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=52119"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/52119\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=52119"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=52119"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=52119"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}