Nie jesteś zalogowany | zaloguj się

Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego

  • Skala szarości
  • Wysoki kontrast
  • Negatyw
  • Podkreślenie linków
  • Reset

Aktualności — Wydarzenia

Seminarium badawcze Zakładu Logiki: Wnioskowania aproksymacyjne w eksploracji danych

 

AI w grach: trenowanie prostych i wydajnych obliczeniowo modeli gry przy pomocy Offline Monte Carlo Tree Search


Prelegent: Maciej Świechowski

2020-05-04 14:15

Prezentacja oparta będzie na pewnym podejściu do tworzeniu zachowań komputerowych graczy, które nie było do tej pory stosowane w branży gier wideo.
Pomysłem jest użycie algorytmu Monte Carlo Tree Search (MCTS) na etapie produkcji gry do trenowania drzew decyzyjnych, które zostaną umieszczone w docelowej grze. Algorytm MCTS jest szeroko i skutecznie stosowany w grach kombinatorycznych takich jak Go, Szachy, Hex, Lines of Action, Havannah itp. Nie cieszy się jednak taką popularnością w grach wideo z powodu wielu ograniczeń - głównie wydajnościowych. W przeciętnej grze, budżet czasu procesora na AI wynosi zwykle od około 3 do 16 milisekund na klatkę gry.
Standardowym podejściem do tworzenia AI w komercyjnych grach wideo są drzewa behawioralne. Mają niewątpliwie wiele zalet, ale ja wspomnę o ich wadach i powiem dlaczego szuka się nowych podejść.
Przedstawię algorytm MCTS, uczenie drzew decyzyjnych przy jego pomocy i pewną charakterystykę tego procesu, wyniki wielu eksperymentów. Omówię zalety i wady takiego podejścia. Porównam również siłę gry bota opartego na MCTS oraz o drzewo decyzyjne. Wykorzystam doświadczenia z tworzenia biblioteki GRAIL przeznaczonej dla twórców AI w grach.
 
Link do spotkania meet.google.com/jbj-tdsr-aop