Как нейросети оптимизируют крафт в играх и делают NPC умнее?

Вместо сложных деревьев решений, нейронные сети предлагают гибкий и масштабируемый подход к управлению крафтом NPC. Вместо явного программирования всех возможных рецептов и их взаимосвязей, используется система эмбеддингов: векторов, представляющих инвентарь и отдельные предметы. Это позволяет нейронной сети быстро оценивать возможности крафта, не перебирая все варианты.
Как нейросети оптимизируют крафт в играх и делают NPC умнее?
Изображение носит иллюстративный характер

Для каждого предмета существует свой вектор (эмбеддинг). Эти вектора – константы и не меняются в процессе игры. Нейросеть, основываясь на эмбеддингах предметов в инвентаре, формирует эмбеддинг всего инвентаря. Обновление эмбеддинга инвентаря происходит при добавлении или удалении предметов. Такой подход уменьшает вычислительную нагрузку и обеспечивает более быстрое принятие решений.

Система эмбеддингов и нейронной сети разделена на две части. Первая определяет, какой рецепт можно реализовать. Эта часть является «врожденным знанием» и не меняется в игре. Вторая часть нейросети, отвечает за выбор целевого рецепта на основе текущих потребностей NPC, является динамической. Система учитывает «эмбеддинг дефицита», что позволяет избежать бесконечных попыток создать недоступный предмет.

Эксперименты с нейронной сетью показали, что она успешно справляется с задачей выбора рецептов для крафта, учитывая текущий инвентарь и целевой предмет. Это позволяет NPC целенаправленно создавать необходимые предметы, не совершая невозможных действий. Такой подход открывает возможности для более сложного поведения NPC, а также динамической адаптации к изменениям в технологических схемах игры.


Новое на сайте

19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех? 19150Иранская группировка RedKitten применяет сгенерированный нейросетями код для кибершпионажа
Ссылка