Banyak peristiwa boleh diramalkan sebelum ia berlaku, sebagai contoh, agak jelas bahawa watak seseorang yang bermain permainan MOBA popular Dota 2 akan mati tidak lama lagi jika hero musuh yang lebih kuat menghampirinya dari kawasan yang tidak kelihatan. Tetapi apa yang jelas kepada seseorang tidak selalunya mudah untuk komputer, dan seseorang tidak selalu dapat mengikuti semua yang berlaku pada peta permainan. DALAM Bertajuk "Masa untuk Mati: Meramal Kematian Watak dalam Dota 2 Menggunakan Pembelajaran Mendalam," penyelidik dari University of York menerangkan bagaimana mereka dapat melatih AI untuk meramalkan kematian yang akan berlaku bagi watak permainan dengan ketepatan yang agak tinggi 5 saat sebelum ia benar-benar berlaku .
Malah, meramalkan bahawa watak akan dibunuh dalam masa 5 saat adalah sedikit lebih sukar daripada yang kelihatan pada pandangan pertama. Padanan purata terdiri daripada 80 serpihan berasingan, di mana setiap satu watak boleh melakukan berdozen daripada 000 tindakan yang mungkin (mengikut pengiraan penyelidik). Secara purata, pemain pada peta melakukan 170 pergerakan setiap serpihan perlawanan, membuat lebih 000 perubahan permainan.
Penulis kajian menyatakan bahawa kesihatan watak yang rendah tidak selalunya berkait rapat dengan kematiannya yang cepat, kerana sesetengah wira mempunyai kebolehan penyembuhan, dan terdapat juga item khas untuk penyembuhan atau teleportasi. Dengan mengambil kira semua faktor ini, pasukan itu menggunakan rakaman perlawanan Dota 2 yang disediakan oleh Valve untuk melatih rangkaian saraf, yang mengandungi 5000 permainan profesional dan 5000 permainan semi-pro yang dimainkan sehingga 5 Disember tahun lepas. Sebelum latihan sebenar, rakaman telah diproses terlebih dahulu dengan menukar perlawanan kepada garis masa untuk setiap pemain, dibahagikan kepada 0,133 saat segmen masa permainan, di mana setiap titik pada skala mengandungi set lengkap data tentang watak dan persekitarannya.
Daripada semua maklumat dalam permainan, penyelidik mengenal pasti 287 parameter, contohnya, seperti kesihatan watak, mana, kekuatan, ketangkasan dan kecerdasan, item aktifnya yang tersedia, kebolehan sedia untuk digunakan, kedudukan wira pada peta, jarak ke musuh terdekat dan menara pertahanan sekutu, dan juga sejarah tinjauan umum (bila dan di mana pemain kali terakhir melihat musuh). Parameter ini, seperti yang dinyatakan oleh penyelidik, memainkan peranan penting dalam sama ada watak mati atau bertahan dalam masa terdekat, dengan peranan paling penting dimainkan oleh kedudukan pada peta dan sejarah semakan.
"Tingkah laku pemain dipengaruhi oleh maklumat tentang masa lalu baru-baru ini," tulis pengarang bersama kertas itu. “Sebagai contoh, jika musuh tidak kelihatan, pemain masih tahu bahawa dia berada di suatu tempat di kawasan itu. Sebaliknya, jika musuh hilang beberapa minit yang lalu, dia boleh berada di mana-mana dari sudut pandangan pemain. Inilah sebab mengapa kami menambah ciri yang menganalisis sejarah ulasan."
Untuk melatih rangkaian saraf, saintis menggunakan 2870 input (287 parameter setiap 10 pemain) dan 57,6 juta titik data, menyimpan 10% daripada data untuk pengesahan dan 10% lagi untuk ujian. Dalam eksperimen mereka, pasukan mendapati bahawa mereka mencapai ketepatan purata 0,5447 dalam situasi di mana AI diminta untuk meramalkan wira sepuluh pemain mana-mana pasukan akan mati dalam tempoh lima saat akan datang. Di samping itu, penyelidik menunjukkan bahawa model itu boleh meramalkan kematian dalam tempoh masa yang lebih besar dengan mengkaji semua faktor dan situasi yang boleh membawa kepada mereka.
Para saintis ambil perhatian bahawa pendekatan mereka mempunyai had tertentu, iaitu sistem memerlukan begitu banyak maklumat dalam permainan (termasuk tentang juara musuh yang tidak dapat dilihat oleh juara berkenaan) untuk membuat ramalannya, dan ia mungkin tidak serasi sepenuhnya dengan permainan versi baharu. Walau bagaimanapun, mereka percaya bahawa model yang mereka bangunkan, yang tersedia dalam , boleh berguna untuk pengulas dan pemain apabila mereka mengikuti perkembangan perlawanan.
“Permainan esports sangat kompleks, dan disebabkan oleh kelajuan permainan yang tinggi, keseimbangan permainan boleh berubah secara literal dalam beberapa saat, manakala pelbagai acara boleh berlaku di banyak kawasan peta permainan pada masa yang sama. Ia boleh berlaku begitu cepat sehingga pengulas atau penonton boleh terlepas momen penting dalam permainan dan kemudian hanya menonton akibatnya, "tulis para penyelidik. "Pada masa yang sama, dalam Dota 2, membunuh wira musuh adalah peristiwa penting yang menarik minat kedua-dua pengulas dan penonton."
Sumber: 3dnews.ru