XIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2021

Введение

Мировой рынок медиапотребления стремительно меняется, телевидение всячески заменяется различными интернет-технологиями и компьютерными играми. По статистике в России, количество людей, играющих в компьютерные игры, составляет около 46 миллионов человек. За последние 20-30 лет игры кардинально изменились: от нелепых игровых автоматов в магазинах до сложных компьютерных систем, вычислительная мощность которых часто недостаточна для системных требований игры. Рост технологических возможностей и интереса к игровой индустрии делает сферу интерактивных развлечений самой быстрорастущей областью информационных технологий в мире. Поэтому разработка искусственного интеллекта для улучшения не только качества самих игр, но и области в целом - ведущее направление в современных информационных технологиях.

Определение искусственного интеллекта

Есть две основные категории и четыре области применения, связанные с концепцией искусственного интеллекта. Исследователи называют эту категорию сильным и слабым типами искусственного интеллекта. Когда мы говорим о сильном виде искусственного интеллекта, мы имеем в виду гуманоидных роботов, C-3PO и все, что мы видим в StarTrek. В настоящее время проводится множество мероприятий, посвященных попыткам создания гуманоидного робота, обладающего человеческим интеллектом. Так выглядит мощный тип искусственного интеллекта.

Второй тип - слабый искусственный интеллект. Большинство сегодняшних мероприятий посвящено этому типу ИИ. Суть его в том, что с его помощью мы пытаемся автоматизировать некоторые процессы принятия решений и некоторые задачи. Если мне нужно принять решение, давать ли определенному человеку ипотеку или открывать кредитную карту, мне не нужен гуманоид, чтобы принимать такие решения. Здесь искусственный интеллект рассматривается как небольшое подспорье, облегчающее нам определенные задачи.

Разработка ИИ в компьютерных играх

В настоящий момент времени искусственный интеллект применяют при проектировании содержимого в игре на стадии разработки. Прежде всего, алгоритмы ИИ позволяют существенно улучшить качество графики и реалистичность всевозможных внутриигровых объектов: людей, транспортных средств, животных, атмосферных явлений. Внедрение машинного обучения необходимо для улучшения алгоритмов, ответственных за поведение этих объектов, что позволяет выводить графику новых игр на совершенно немыслимый уровень, недостижимый до этого. Во-вторых, каждый игрок в видеоигры хочет, чтобы алгоритм, ответственный за поведение ботов в игре, был как можно ближе к реальному миру. Для сравнения, можно вспомнить шутеры, созданные на заре игровой индустрии, в которых противник передвигался почти прямыми путями, порой «парил», бегал туда-сюда на месте и совершал иные глупые действия. Развитие машинного обучения позволило убрать подобные косяки в поведении ИИ и сделало игровой мир более живым и интересным.

Итак, что принципиально нового может показать энтузиастам видеоигр искусственный интеллект? Во-первых, введение машинного обучения разрешит реализовать такую желанную возможность в ряде игр, как, например, вариацию сюжетных линий. В большинстве игр, имеется действие, вокруг которого строится сюжет и отталкивается весь игровой мир. Машинное обучение, которое позволяет моделировать не определенный алгоритм (реакцию на определенное действие), а проектировать новую реакцию системы в зависимости от прочих факторов. Таким образом, выбирая некоторые действия, а также в зависимости от прочих параметров игрового мира, игрок сможет выбирать, в какую сторону будет разворачиваться сюжет.

Также решения AI позволят вам персонализировать видеоигровой мир. Например, существует API позволяющий собирать и анализировать информацию, добываемую в социальных сетях для того, чтобы эту информацию использовать для улучшения внутриигрового мира, чтобы он был особенно увлекательным и приятным для игрока.

Наиболее ярким примером достижений ИИ в области компьютерных игр является проект OpenAI. OpenAI - некоммерческое исследовательское объединение в области изучения ИИ, базирующееся в Сан-Франциско. Это объединение было основано в 2015 году предпринимателем Илоном Маском, известным своими проектами PayPal, SpaceX и Tesla. Впервые бот для Dota 2 был показан на The International 2017.

В апреле 2019 года OpenAI открыла свободный доступ к своим ботам, позволяя играть с ними.

Заявлено, что искусственный интеллект победил людей с впечатляющим результатом. В соревновательном режиме было сыграно 7215 игр, в которых ИИ выигрывал в 99,4% случаев. В 4075 случаях победа ИИ была безоговорочной, в 3140 случаях - сами игроки сдались. И только 42 матча увенчались победой живых людей.

В то же время было сказано, что эта демонстрация OpenAI Five была последней. В будущем OpenAI планирует и дальше развивать проекты, связанные с искусственным интеллектом, но они будут другими. Однако в основе этих проектов будет опыт, накопленный OpenAI Five, а также опыт, полученный при самой разработке этого ИИ.

Также было отмечено, что сложные стратегические игры, наконец, поддались ИИ, что станет важной линией в развитии будущих технологий ИИ. Ведь всегда считалось, что такие игры слишком сложны для машинного интеллекта. Впрочем, то же самое было сказано о шахматах и го.

Заключение

Таким образом главная тенденция развития ИИ в играх сводится к тому, чтобы позволить компьютеру победить человека в играх, в которых приходится просчитывать миллионы различных исходов. Вначале ИИ смог завоевать шахматы, затем смог покорить Dota 2.

Вторая же линия развития ИИ в компьютерных играх представляет собой углубление в реалистичность, т. е. стремление разработчиков ИИ сделать его как можно более реалистичным. Разработчики стараются придумывать новые алгоритмы отклика ИИ, привлекая для этого всевозможные источники данных - от анализа социальных сетей, до внедрения ботов в мультиплеерные игры с реальными людьми.

Третья веха развития ИИ в игровой индустрии представляет собой вариативность. Под этим понятием принимается стремление разработчиков сделать ИИ, который будет принимать решения, не зависящие от заранее прописанной программы.