בינה מלאכותית למדה לקבוע את ההסתברות למוות קרוב של הגיבור במשחק Dota 2

ניתן לחזות אירועים רבים לפני שהם קורים, למשל, די ברור שדמותו של אדם שמשחק את משחק MOBA הפופולרי Dota 2 תמות בקרוב אם גיבור אויב חזק יותר יתקרב אליו מאזור מחוץ לטווח הראייה שלו. אבל מה שמובן מאליו לאדם לא תמיד קל למחשב, ולא תמיד אדם מסוגל לעקוב אחר כל מה שקורה על מפת המשחק. IN статье תחת הכותרת "זמן למות: חיזוי מותו של דמות דוטה 2 באמצעות למידה עמוקה", חוקרים מאוניברסיטת יורק תיארו כיצד הם הצליחו לאמן AI לחזות במדויק את המוות הממשמש ובא של שחקן 5 שניות לפני שזה קורה בפועל.

למעשה, לחזות שדמות תהרוג תוך 5 שניות זה קצת יותר קשה ממה שזה נראה במבט ראשון. התאמה ממוצעת מורכבת מ-80 שברים בודדים, שבמהלכם כל אחד מהם יכולה הדמות לבצע עשרות 000 פעולות אפשריות (לפי חישובי החוקרים). בממוצע, שחקנים במפה מבצעים 170 מהלכים לכל קטע משחק, ומבצעים למעלה מ-000 שינויים במשחק.

מחברי המחקר מציינים שהבריאות הנמוכה של דמות לא תמיד קשורה קשר הדוק להרג המהיר שלו, מכיוון שלכמה גיבורים יש יכולות ריפוי, ויש פריטים מיוחדים לריפוי או טלפורטציה. בהתחשב בכל הגורמים הללו, הצוות נהג לאמן את רשומות המשחקים של דוטה 2 של הרשת העצבית שסיפקה Valve, שהכילה 5000 משחקים מקצועיים ו-5000 משחקים חצי מקצועיים ששיחקו עד ה-5 בדצמבר בשנה שעברה. לפני האימון בפועל, ההקלטות עובדו מראש על ידי המרת המשחקים לצירי זמן עבור כל שחקן, מחולקים למשבצות של 0,133 שניות של זמן משחק, כאשר כל נקודה על ציר הזמן הכילה סט שלם של נתונים על הדמות והסביבה שלו.

מכל המידע במשחק, החוקרים זיהו 287 פרמטרים, כמו בריאות, מאנה, כוח, זריזות ואינטליגנציה של הדמות, הפריטים המופעלים שיש לו, יכולות מוכנות לשימוש, מיקומו של הגיבור על המפה, מרחק לאויב הקרוב ביותר ולמגדל ההגנה של בעלות הברית, וראה גם היסטוריית סקירה כללית (מתי ואיפה הייתה הפעם האחרונה שהשחקן ראה יריב). פרמטרים אלו, כפי שמציינים החוקרים, ממלאים תפקיד מרכזי בשאלה האם הדמות תמות או תשרוד בטווח הקצר, בעוד שהמיקום על המפה וההיסטוריה של הסקירה מילאו את התפקיד המשמעותי ביותר.

"התנהגות השחקנים תלויה במידע על העבר הקרוב", כותבים השותפים ליצירה. "לדוגמה, אם האויב פשוט נעלם מהעין, השחקן עדיין יודע שהוא נמצא איפשהו באזור. מצד שני, אם אויב נעלם לפני כמה דקות, זה יכול להיות בכל מקום מנקודת המבט של השחקן. זו הייתה הסיבה שבגללה הוספנו פיצ'ר שמנתח את היסטוריית הביקורות".

כדי לאמן את הרשת העצבית, המדענים השתמשו ב-2870 כניסות (287 פרמטרים לכל 10 שחקנים) וב-57,6 מיליון נקודות נתונים, ושמרו 10% מהנתונים לאימות ועוד 10% לבדיקה. באמצעות ניסויים, הצוות מצא שהוא השיג דיוק ממוצע של 0,5447 במצבים שבהם ה-AI התבקש לחזות מי מבין עשרת השחקנים בגיבור של כל אחת מהקבוצות ימות בחמש השניות הבאות. בנוסף, החוקרים מציינים כי המודל יכול לחזות מקרי מוות על פני תקופה ארוכה יותר על ידי לימוד כל הגורמים והמצבים שיכולים להוביל אליהם.

המדענים מציינים שלגישה שלהם יש מגבלות מסוימות, כלומר שהמערכת דורשת כל כך הרבה מידע במשחק (כולל על אלופי אויב שאינם נראים לאלוף המדובר) כדי לבצע את החיזוי שלה, ושייתכן שהיא לא לגמרי תואמת לגרסאות חדשות. משחקים. עם זאת, הם מאמינים כי המודל שהם פיתחו, אשר זמין בו קוד פתוח ב-GitHub, יכול להיות שימושי עבור פרשנים ושחקנים כאשר הם עוקבים אחר המשחק.

"משחקי ספורט הם מורכבים מאוד, בגלל המהירות הגבוהה של המשחק, האיזון של המשחק יכול ממש להשתנות תוך מספר שניות, בעוד אירועים שונים יכולים להתרחש באזורים רבים במפת המשחק בו זמנית. הם יכולים לקרות כל כך מהר עד שפרשנים או צופים יכולים בקלות להחמיץ רגע חשוב במשחק ואז רק לראות את ההשלכות שלו", כותבים החוקרים. "במקביל, בדוטה 2, הריגת גיבור אויב היא אירוע מרכזי שמעניין גם פרשנים וגם צופים".

מקור: 3dnews.ru