Машинное обучение революционизирует игровую индустрию всё больше. Если играли, то знаете, что в играх теперь не просто бездумно бегают NPC, а ведут битву настоящие стратеги, которые адаптируются к вашему стилю игры и, так уж и быть, позволяют вам красиво выиграть, а себе — также красиво (или не очень) проиграть…
Как так происходит?
С помощью ML, конечно.
Есть обучение с учителем. Это когда персонажи учатся на основе заранее размеченных данных или подсказок, что можно представить как обучение на основе опыта предыдущих игроков или действий разработчиков. В результате получается оптимальное поведение, которое уже имеет определенную «интеллектуальность».
Есть обучение без учителя. Здесь уже боты изучают игровую среду и формируют свои стратегии, не имея прямых указаний от разработчиков или опыта предыдущих игроков. Этот подход позволяет создавать персонажей, которые могут адаптироваться к самым разным игровым ситуациям, даже если они не были предвидены заранее.
И наконец, обучение с подкреплением. Это когда боты принимают решения, основываясь на полученных «наградах» или «штрафах» за свои действия, что в игровом мире может быть аналогично получению очков или бонусов за правильные действия и потере жизней или опыта за ошибочные.