{"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\/it\/blog\/novosti-interneta\/kak-ustroen-gibridnyj-igrovoj-ii-i-v-chyom-ego-preimushhestva","title":{"rendered":"Come funziona l'IA ibrida nei giochi e quali sono i suoi vantaggi","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Continuando il tema precedentemente sollevato nel nostro blog dell'intelligenza artificiale nel gaming<\/a><\/noindex> parleremo di quanto l'apprendimento automatico sia applicabile e in che forma. A condividere la propria esperienza e le soluzioni scelte sulla base di essa ha condiviso<\/a><\/noindex> \u00e8 l'esperto di IA di Apex Game Tools, Jakob Rasmussen.<\/p>\n

\"Come
\n
\nNegli ultimi anni si \u00e8 parlato molto del fatto che l'apprendimento automatico cambier\u00e0 radicalmente l'industria del gaming, poich\u00e9 questa tecnologia \u00e8 gi\u00e0 diventata rivoluzionaria in molte altre applicazioni digitali. Ma non dobbiamo dimenticare che i giochi sono molto pi\u00f9 complessi di un simulatore di guida, di un programma di gestione di droni o di algoritmi di riconoscimento facciale nelle immagini. <\/a><\/noindex><\/p>\n

Nel settore dei videogiochi continuano a essere utilizzati metodi tradizionali di intelligenza artificiale, come i metodi a stati finiti, gli alberi comportamentali e \u2014 ultimamente sempre pi\u00f9 spesso \u2014 l'intelligenza artificiale basata sull'utilit\u00e0 (sistemi basati su utilit\u00e0). Queste intelligenze artificiali vengono anche chiamate design-based (intelligenza artificiale di design) o sistemi esperti. Tuttavia, sta diventando sempre pi\u00f9 evidente \u2014 soprattutto per i giocatori \u2014 che questi sistemi sono sempre meno adatti a creare avversari realmente avanzati in grado di imitare il comportamento dei giocatori. Questo vale in particolare per le soluzioni creative. Ci\u00f2 pu\u00f2 essere spiegato dal fatto che gli sviluppatori di intelligenza artificiale non sono in grado di prevedere tutte le possibili tattiche e strategie comportamentali e di realizzarle con successo nei sistemi tradizionali di intelligenza artificiale. Per i giocatori, questo si traduce spesso in partite noiose e prevedibili contro un avversario la cui linea comportamentale \u00e8 facilmente memorizzabile.<\/p>\n

Questo risultato \u00e8 il risultato di molteplici fattori, ma uno dei principali \u00e8 l'incapacit\u00e0 dell'IA di apprendere. Pertanto, nella creazione dell'intelligenza artificiale nemica, viene naturalmente in mente la soluzione di passare all'apprendimento automatico, che ha dimostrato di essere efficace in molte altre applicazioni. Tuttavia, ci sono alcuni aspetti da considerare. Ad esempio, l'IA nel gioco deve essere in grado di adattarsi a qualsiasi situazione e sfruttare i vantaggi che essa offre, nonch\u00e9 adattarsi a diversi stili di gioco degli avversari: giocatori umani e altre IA. <\/p>\n

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Come stanno le cose adesso<\/h3>\n

\nLa compagnia britannica DeepMind, specializzata nello sviluppo dell'intelligenza artificiale, ha recentemente dimostrato come le IA possano imparare autonomamente a giocare ai giochi, assimilare le loro regole e trovare modi per completare il gioco o vincere \u2014 attualmente solo nel contesto di giochi semplici, come i primi giochi Atari<\/a><\/noindex> \u2014 ad esempio, gli scacchi e il gioco logico giapponese del go. I risultati ottenuti per questi giochi mostrano che l'intelligenza artificiale \u00e8 in grado di formarsi un'adeguata valutazione di ci\u00f2 che accade sul campo. Tuttavia, quando si parla di adattamento dell'IA ai diversi stili di gioco degli avversari, i risultati finora non sono cos\u00ec impressionanti.<\/p>\n

Al giorno d'oggi, le reti neurali hanno gi\u00e0 imparato a riconoscere immagini e guidare automobili. Ma queste funzioni possono essere realizzate anche con architetture relativamente semplici, anche se alla fine risultano piuttosto profonde e complesse. Ad esempio, l'IA per il riconoscimento delle immagini su Facebook ha una profondit\u00e0 di circa 100 strati, il che la rende simile al cervello biologico per il numero e la complessit\u00e0 delle connessioni tra i neuroni che formano una grande rete. <\/p>\n

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IA di gioco<\/h3>\n

\nPer quanto riguarda l'applicazione del machine learning nell'industria dei videogiochi, ci sono diversi limiti che impediscono di utilizzare sempre questo tipo di architettura. Questi includono i requisiti di sistema, in particolare quelli relativi alla CPU, che definiscono la capacit\u00e0 del computer di elaborare strutture di gioco complesse e la sua idoneit\u00e0 per la narrazione e il gameplay. <\/p>\n

Di conseguenza, in molti giochi non \u00e8 possibile organizzare l'hardware necessario per implementare un sistema complesso di intelligenza artificiale, n\u00e9 tantomeno un cluster di server, come avviene, ad esempio, nelle reti di riconoscimento delle immagini di Facebook. A volte devono funzionare contemporaneamente pi\u00f9 intelligenze artificiali, non solo sui computer, ma anche su dispositivi mobili e altre piattaforme meno potenti. Tutto ci\u00f2 impone dei limiti sulle dimensioni e sulla complessit\u00e0 dell'architettura del machine learning, dato che tutti i calcoli devono essere eseguiti con una durata del fotogramma di circa 1 o 2 millisecondi. Certamente, \u00e8 possibile utilizzare diverse tecnologie di ottimizzazione e distribuzione del carico tra i fotogrammi, ma nonostante ci\u00f2, non riesce a liberarsi completamente di queste limitazioni.<\/p>\n

Le complessit\u00e0 del gioco possono rappresentare seri problemi per l'IA. Infatti, in giochi come StarCraft II, la meccanica di gioco \u00e8 molto pi\u00f9 complessa rispetto a giochi Atari. Pertanto, non si pu\u00f2 aspettare che, dati un certo frame rate e specifiche di sistema, il machine learning riesca necessariamente a apprendere l'intero stato del gioco e a interagire con esso. Cos\u00ec come un giocatore si guida spesso per intuizione nelle fasi iniziali di una partita, l'IA deve apprendere a elaborare inizialmente lo stato del gioco per semplificare il proseguimento successivo. Ad esempio, in uno dei recenti API per Starcraft II<\/a><\/noindex> le mappe mostrano solo le informazioni che gli sviluppatori hanno ritenuto importanti: in un caso, l'IA utilizzava una vista ridotta dell'intero territorio della mappa, mentre nell'altro \u2014 come un giocatore, poteva muovere la telecamera, e cos\u00ec la sua percezione era limitata alle informazioni sullo schermo.<\/p>\n

\"Come
\nLa visualizzazione del gioco dell'IA AlphaStar contro un giocatore in StarCraft II: nello screenshot sono rappresentate le osservazioni 'grezze', l'attivit\u00e0 della rete neurale, alcune delle sue potenziali azioni e le coordinate, oltre all'esito previsto della partita.<\/i><\/p>\n

Questo \u00e8 un aspetto particolarmente rilevante nel caso dei giochi. Spesso, le tecniche di intelligenza artificiale per i giochi non si basano sui metodi di apprendimento automatico tradizionali. Ad esempio, non \u00e8 necessario che vincano o facciano tutto il possibile per ottenere la vittoria, come avveniva nei giochi Atari. Pi\u00f9 spesso, il ruolo dell'IA \u00e8 quello di rendere l'esperienza di gioco pi\u00f9 coinvolgente. Potrebbe essere necessario che giochi un ruolo e si comporti secondo le caratteristiche del personaggio che gestisce. Pertanto, l'IA nei giochi \u00e8 pi\u00f9 legata al game design e alla narrazione, e deve possedere gli strumenti necessari per controllare il proprio comportamento per raggiungere l'obiettivo prefissato. L'apprendimento automatico puro non \u00e8 sempre adatto a questo scopo, il che richiede di cercare alternative. <\/p>\n

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Problemi pratici dell'apprendimento automatico<\/h3>\n

\nQuesti problemi sono emersi nello sviluppo dell'intelligenza artificiale basata sull'apprendimento automatico per Unleash<\/a><\/noindex>, dove l'IA deve comportarsi come normali giocatori, ovvero essere altrettanto flessibili e ingegnosi. <\/p>\n

Come Starcraft II, Unleashed \u00e8 molto pi\u00f9 complessa degli scacchi e del go per Atari. Il gameplay \u00e8 intuitivo e facile da apprendere, ma per eccellere veramente \u00e8 necessario possedere competenze specifiche nella gestione della metagame. Il giocatore deve costruire labirinti, scatenare mostri contro i nemici e pianificare la propria strategia in economia, attacco e difesa delle strutture per tutta la durata del gioco. Per questo, deve bluffare e prevedere le mosse altrui, gestendo anche la metagame psicologica \u2014 \u00e8 proprio questa a rendere il poker qualcosa di pi\u00f9 di un semplice gioco statistico.<\/p>\n

\"Come
\nScreenshot di Unleashed<\/i><\/p>\n

Nella ricerca dell'architettura pi\u00f9 adatta a questi scopi, inizialmente nel gioco sono state integrate tecnologie come neuroevoluzione<\/a><\/noindex> e apprendimento profondo, per testare come si sarebbero comportate in forma grezza come intelligenza artificiale nemica. <\/p>\n

\u00c8 stato orribile. <\/p>\n

\u00c8 diventato presto chiaro che in Unleashed era necessario affrontare molti problemi globali, difficili da adattare all'apprendimento automatico. <\/p>\n

Uno degli obiettivi \u00e8 costruire un labirinto efficace. Come in molti giochi di difesa della torre, qui i giocatori devono costruire un labirinto attorno ad essa, attraverso il quale i mostri cercheranno di passare. Questi ultimi devono essere eliminati usando le armi posizionate nel labirinto. Idealmente, il labirinto dovrebbe essere il pi\u00f9 lungo possibile, in modo da infliggere ai mostri abbastanza danni e impedirne l'arrivo alla torre. Per alcuni tipi di armi, i mostri sono pi\u00f9 vulnerabili rispetto ad altri, quindi per una maggiore efficacia vale la pena disporli nel labirinto prima di tutti gli altri. La peculiarit\u00e0 di Unleash \u00e8 che non esiste un labirinto perfetto: nel gioco ci sono talmente tanti tipi di mostri che, in un modo o nell'altro, qualcuno di essi riuscir\u00e0 a passare senza ostacoli attraverso una parte del labirinto. Ogni labirinto deve essere adattato ai nuovi mostri lanciati da altri giocatori. Pertanto, non era sufficiente insegnare all'intelligenza artificiale a costruire labirinti; bisognava insegnarle a creare labirinti efficaci per vari scenari, che si possono incontrare sia nella versione iniziale che in quella avanzata del gioco. <\/p>\n

Inoltre, l'IA doveva imparare a calcolare quali mostri sarebbero apparsi nel labirinto. Questa \u00e8 una sorta di problema inverso rispetto alla creazione del labirinto. Come in molti altri giochi, in Unleash non \u00e8 sufficiente semplicemente potenziare un esercito e inviarlo nel campo nemico: \u00e8 necessario anche spiare le difese avversarie e strutturare l'esercito in modo da colpire le vulnerabilit\u00e0 del nemico nel modo pi\u00f9 efficace possibile. L'esercito dei mostri deve interagire tra loro in modo da riuscire a fare breccia nel labirinto con successo. A volte \u00e8 anche necessario rilasciare i mostri in un certo ordine a seconda delle loro funzioni e ruoli. Questo aumenta anche il numero di diverse combinazioni.<\/p>\n

Infine, poich\u00e9 il giocatore deve sia creare labirinti che raccogliere un esercito di mostri, l'IA deve anche imparare a trovare un equilibrio tra attacco e difesa. \u00c8 importante inoltre considerare che man mano che il giocatore aumenta la dimensione del proprio esercito di mostri e costruisce sempre pi\u00f9 labirinti, avr\u00e0 bisogno di maggiori risorse per farlo. Pertanto, una strategia di attacco corretta \u00e8 fondamentale sia per l'economia durante il gioco che per la vittoria stessa. Affinch\u00e9 l'IA sia competitiva, deve saper gestire le risorse in modo da creare un potente esercito di mostri, senza compromettere la forza del labirinto. Investire al massimo nei mostri pu\u00f2 essere economicamente vantaggioso, ma aumenta il rischio di perdita del labirinto a causa dei mostri avversari. D'altra parte, puntare a rafforzare la difesa del labirinto potrebbe indebolire la tua economia. Nessuno di questi scenari porter\u00e0 a una vittoria. Pertanto, il problema dell'ottimizzazione in Unleashed risulta essere pi\u00f9 complesso di quello degli scacchi o di Starcraft e comporta la necessit\u00e0 di sacrificare qualcosa e calcolare i propri benefici diversi passi avanti. <\/p>\n

Con l'avanzare della formazione dell'intelligenza artificiale, emergono numerosi problemi precedentemente trascurati. Inizialmente, l'IA raggiungeva spesso un certo livello di sviluppo in cui iniziava a comprendere alcuni aspetti del gioco, come ad esempio quale arma nel labirinto fosse efficace contro specifici tipi di mostri o quali mostri riuscissero meglio a superare determinate aree del labirinto. Tuttavia, l'apprendimento era lento e portava alla creazione di strategie ripetitive. <\/p>\n

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La necessit\u00e0 di approcci paralleli<\/h3>\n

\nMentre l'addestramento dell'IA basata su machine learning si \u00e8 evoluto lentamente e senza particolari successi, \u00e8 diventata necessaria una migliore IA e IA concorrenti pi\u00f9 affidabili per altri stadi di testing e sviluppo. Per la loro realizzazione \u00e8 stata utilizzata l'architettura Utility, che consente di creare IA specializzate per il testing e il controllo qualit\u00e0 del gioco, test interni, bilanciamento di armi e mostri, e creazione di labirinti e mostri specifici. Tuttavia, durante lo sviluppo di Unleash, i creatori hanno affinato le proprie abilit\u00e0 nel suo superamento, per poi decidere di usare le conoscenze acquisite per creare una Utility IA pi\u00f9 complessa. \u00c8 diventato chiaro che molti problemi che sorgono nei sistemi di intelligenza artificiale basati su machine learning possono essere facilmente risolti utilizzando sistemi Utility che sfruttano le conoscenze integrate in essi, e viceversa. <\/p>\n

Ad esempio, labirinti pi\u00f9 efficienti possono essere costruiti usando l'IA Utility, basata su basi di conoscenza create dai risultati di test interni. \u00c8 possibile descrivere e programmare facilmente un algoritmo per costruire un labirinto e posizionare armi in modo che sia pi\u00f9 semplice difendere una torre da specifici mostri per un giocatore. Tuttavia, la creazione di un'armata di mostri basata sulla conoscenza della base nemica si \u00e8 rivelata una sfida complessa per tali IA, poich\u00e9 il numero di diverse condizioni e combinazioni da considerare era sbalorditivo. Con tale architettura dell'IA, la ricerca di insiemi adatti di mostri richiederebbe un tempo infinito. In tali condizioni, l'apprendimento profondo sarebbe la soluzione ideale per questo problema. <\/p>\n

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Creazione di IA ibride<\/h3>\n

\n\u00c8 stata quindi presa la decisione di combinare due approcci per creare un sistema ibrido di intelligenza artificiale basato su machine learning e Utility. L'idea era che, dove era necessario elaborare un'enorme quantit\u00e0 di combinazioni e stati di gioco, o dove era richiesto addestrarla a qualcosa, venisse utilizzato il machine learning. Per altre attivit\u00e0, dove era meglio fare affidamento sull'esperienza personale degli sviluppatori, venivano impiegati sistemi Utility. Il vantaggio di questo approccio \u00e8 che, se necessario, \u00e8 possibile controllare meglio il comportamento dell'IA per garantire un'aderenza pi\u00f9 precisa agli obiettivi prefissati. Ad esempio, \u00e8 possibile utilizzare l'IA Utility per garantire un equilibrio tra attacco e difesa, creando cos\u00ec diversi livelli di aggressivit\u00e0, oppure si possono progettare diversi configurazioni di labirinti per diverse IA, al fine di formare stili di gioco individuali. \u00c8 anche possibile assegnare alle reti neurali determinate sistemi di valori per creare diverse preferenze nella selezione di mostri volanti o terrestri, aggiungendo cos\u00ec personalit\u00e0 alle singole IA. Ci sono molte altre opzioni per implementare soluzioni progettuali, e tutte evidenziano i punti di forza di ciascun tipo di architettura IA. <\/p>\n

L'approccio ibrido \u00e8 stato anche una risposta a un'altra domanda che il team di sviluppo si \u00e8 posto durante lo sviluppo dell'intelligenza artificiale per Unleash: \u00e8 meglio utilizzare una singola rete neurale profonda globale basata su machine learning per considerare tutti i dati in ingresso e in uscita, o progettare l'IA con una struttura gerarchica? <\/p>\n

\"Come
\nDue architetture utilizzate in Unleash: a sinistra \u2014 una grande rete neurale profonda con una propria architettura unificata, a destra \u2014 un sistema gerarchico, in cui ogni rete ha il proprio compito.<\/i><\/p>\n

Eppure, si voleva creare un approccio comune al sistema di intelligenza artificiale, in cui gli sviluppatori non avrebbero integrato la propria esperienza nell'architettura. Tuttavia, man mano che aumentavano gli input nel gioco, la rete neurale cresceva sempre di pi\u00f9. Non era possibile separare l'apprendimento dell'IA e addestrarle su un solo aspetto: difesa o attacco. Si temeva che un approccio pi\u00f9 generale avrebbe portato a un aumento significativo della potenza di calcolo. <\/p>\n

Da qui \u00e8 nata l'idea di creare un'architettura gerarchica, in cui un'altra rete neurale specializzata si occupasse di ogni compito specifico. Secondo questa idea, l'intelligenza artificiale deve prima prendere una decisione sulla distribuzione delle risorse tra attacco (aumento dell'esercito di mostri) e difesa (costruzione del labirinto). Una volta fatto questo, passa al livello successivo in base alla sua scelta e accede alla parte necessaria dello stato di gioco, dopo di che prende decisioni dettagliate su quali mostri scegliere e quale armamento installare nel labirinto.<\/p>\n

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Conclusione e prossimi passi<\/h3>\n

\nCon un approccio ibrido, l'IA Utility con reti di machine learning integrate ricorda un'architettura gerarchica. Questa, a sua volta, assomiglia al cervello biologico, in cui diversi centri nervosi sono responsabili ciascuno di un compito specifico.<\/p>\n

Attualmente, l'IA avversaria in Unleash \u00e8 molto difficile da battere: \u00e8 in grado di adattarsi a qualsiasi situazione di gioco, anche se gli sviluppatori possono modificare le impostazioni a loro piacimento. Secondo l'autore dell'articolo, nel tempo l'approccio ibrido dovrebbe diffondersi maggiormente e apparire in molti altri giochi. \u00c8 possibile che un giorno si possa integrare un'intelligenza artificiale basata su machine learning in modo puro nel gameplay. Ma, chiaramente, ci vorr\u00e0 ancora del tempo. Nel frattempo, l'obiettivo \u00e8 trovare un'architettura che si adatti autonomamente ai problemi che affronta e trovi modi ottimali per risolverli.
\n
Fonte: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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