Wiele wydarzeń można przewidzieć, zanim nastąpią, przykładowo jest całkiem oczywiste, że postać osoby grającej w popularną grę MOBA Dota 2 wkrótce zginie, jeśli silniejszy wrogi bohater zbliży się do niej z obszaru poza zasięgiem wzroku. Ale to, co jest oczywiste dla człowieka, nie zawsze jest łatwe dla komputera i nie zawsze jest w stanie śledzić wszystko, co dzieje się na mapie gry. W Zatytułowani „Time to Die: Predicting Character Death in Dota 2 Using Deep Learning” badacze z Uniwersytetu w Yorku opisali, w jaki sposób udało im się wytrenować sztuczną inteligencję tak, aby przewidywała zbliżającą się śmierć postaci w grze z dość dużą dokładnością na 5 sekund przed jej faktycznym wystąpieniem .
Tak naprawdę przewidzenie, że postać zostanie zabita w ciągu 5 sekund, jest nieco trudniejsze, niż się wydaje na pierwszy rzut oka. Przeciętny mecz składa się z 80 000 odrębnych fragmentów, podczas każdego z nich postać może wykonać dziesiątki ze 170 000 możliwych (według obliczeń badaczy) akcji. Gracze na mapie wykonują średnio 10 000 ruchów na fragment meczu, dokonując ponad 20 000 zmian w grze.
Autorzy badania zauważają, że niski poziom zdrowia postaci nie zawsze jest ściśle powiązany z jej szybką śmiercią, ponieważ niektórzy bohaterowie mają zdolności lecznicze, a istnieją też specjalne przedmioty do leczenia lub teleportacji. Biorąc wszystkie te czynniki pod uwagę, zespół wykorzystał nagrania meczów Dota 2 dostarczone przez Valve do przeszkolenia sieci neuronowej, która zawierała 5000 gier profesjonalnych i 5000 półprofesjonalnych rozegranych do 5 grudnia ubiegłego roku. Przed właściwym treningiem nagrania zostały wstępnie przetworzone poprzez konwersję meczów na osie czasu dla każdego gracza, podzielone na segmenty czasu gry trwające 0,133 sekundy, gdzie każdy punkt na skali zawierał kompletny zestaw danych o postaci i jej otoczeniu.
Ze wszystkich informacji znajdujących się w grze badacze zidentyfikowali 287 parametrów, takich jak zdrowie, mana, siła, zręczność i inteligencja postaci, dostępne aktywowane przedmioty, gotowe do użycia zdolności, pozycja bohatera na mapie, odległość do najbliższego wroga i wieży obronnej sojuszników, a także ogólna historia przeglądu (kiedy i gdzie gracz ostatni raz widział wroga). Parametry te, jak wskazują badacze, odgrywają kluczową rolę w tym, czy postać umrze, czy przeżyje w najbliższej przyszłości, przy czym najważniejszą rolę odgrywa pozycja na mapie i historia przeglądu.
„Na zachowanie graczy wpływają informacje z niedawnej przeszłości” – piszą współautorzy artykułu. „Na przykład, jeśli wróg jest po prostu poza zasięgiem wzroku, gracz nadal wie, że znajduje się gdzieś w okolicy. Z drugiej strony, jeśli wróg zniknął kilka minut temu, z punktu widzenia gracza może znajdować się gdziekolwiek. Z tego powodu dodaliśmy funkcję analizującą historię recenzji.”
Do wytrenowania sieci neuronowej naukowcy wykorzystali 2870 danych wejściowych (287 parametrów na 10 graczy) i 57,6 mln punktów danych, rezerwując 10% danych do weryfikacji i kolejne 10% do testów. W swoich eksperymentach zespół odkrył, że osiągnął średnią dokładność 0,5447 w sytuacjach, w których sztuczna inteligencja została poproszona o przewidzenie, który bohater spośród dziesięciu graczy w którejkolwiek drużynie umrze w ciągu następnych pięciu sekund. Ponadto naukowcy wskazują, że model może przewidywać zgony w dłuższym okresie, badając wszystkie czynniki i sytuacje, które mogą do nich prowadzić.
Naukowcy zauważają, że ich podejście ma pewne ograniczenia, a mianowicie, że system wymaga tak wielu informacji z gry (w tym o wrogich bohaterach niewidocznych dla danego bohatera), aby móc przewidzieć, i że może nie być w pełni kompatybilny z nowymi wersjami gier. Uważają jednak, że opracowany przez nich model, który jest dostępny w , może być przydatne dla komentatorów i graczy, gdy śledzą postęp meczu.
„Gry e-sportowe są bardzo złożone, a ze względu na dużą prędkość rozgrywki balans gry może zmienić się dosłownie w ciągu kilku sekund, a różne zdarzenia mogą wystąpić w wielu obszarach mapy gry jednocześnie. Mogą wydarzyć się tak szybko, że komentatorzy czy widzowie mogą łatwo przeoczyć ważny moment meczu, a potem oglądać jedynie jego konsekwencje” – piszą badacze. „Jednocześnie w Dota 2 zabicie wrogiego bohatera jest kluczowym wydarzeniem, które interesuje zarówno komentatorów, jak i widzów”.
Źródło: 3dnews.ru