Как использовать нейронные сети для решения “мягких” задач?

Question

Я подумываю об использовании нейронной сети для питания моих врагов в космической стрелялке, которую я создаю, и мне интересно;как вы обучаете нейронные сети, когда для сети нет ни одного определенного хорошего набора выходных данных?

Answer 1

В данный момент я изучаю нейронные сети, и они кажутся совершенно бесполезными без четко определенных входных и выходных кодировок, и они вообще не масштабируются по сложности (см. http://en.wikipedia.org/wiki/VC_dimension).вот почему исследования в области нейронных сетей получили так мало применения с момента первоначального ажиотажа более 20-30 лет назад, в то время как искусственный интеллект, основанный на семантике / состоянии, захватил всеобщие интересы из-за его успеха в реальных приложениях.

• Таким образом, хорошим началом может быть выяснение того, как численно представить состояние игры в качестве входных данных для нейронной сети.
• Следующим шагом было бы выяснить, какой результат будет соответствовать действиям в игре.
• подумайте о структуре используемой нейронной сети.Чтобы получить интересное сложное поведение от нейронных сетей, сеть почти обязательно должна быть рекуррентной.Вам понадобится повторяющаяся сеть, потому что у них есть "память", но помимо этого вам больше нечем заняться.Однако рекуррентные сети с любой сложной структурой действительно трудно обучить правильному поведению.
• Областями, в которых нейронные сети были успешны, как правило, являются классификация (изображения, аудио, грамматика и т.д.) И ограниченный успех в статистическом прогнозировании (какое слово мы ожидаем после этого слова, какой будет цена акций завтра?).

Короче говоря, вероятно, вам лучше использовать Нейронные сети для небольшой части игры, а не в качестве основного искусственного интеллекта противника.

Answer 2

Вы можете проверить балансировку сложности динамической игры AI для получения информации о различных методах и ссылках на AI.

(IMO, вы можете реализовать поведение врага , например " окружить врага " ;, что будет действительно круто, без углубления в продвинутые концепции ИИ)

Изменить: поскольку вы создаете космический шутер и хотите использовать своего искусственного интеллекта для своих врагов, я полагаю, вам будет интересна эта ссылка: Поведение рулевого управления для автономных символов

Answer 3

Считаете ли вы, что легко можно изменить FSM в ответ на стимул? В конце концов, это просто таблица чисел, вы можете где-то хранить ее в памяти и изменять числа по мере необходимости. Я написал об этом немного в одном из своих блогов, и это странным образом попало на какой-то новостной сайт Game AI. Тогда парень, который создал ИИ г-жи Пакман, которая могла бить людей и получать реальные новости, оставил комментарий в моем блоге со ссылкой на еще более полезную информацию

вот мое сообщение в блоге с моими бессвязными разговорами о некой идее об использовании цепей Маркова для постоянной адаптации к игровой среде и, возможно, наложения и комбинирования того, что компьютер узнал о том, как игрок реагирует на игровые ситуации.

http://bustingseams.blogspot.com/2008/03 /funny-obsessive-ideas.html

и вот ссылка на удивительный ресурс о изучении подкрепления, что г-н. Smarty McPacman опубликовал для меня.

http: //www.cs.ualberta. са /% 7Esutton / книга / книга /-book.html

вот еще одна классная ссылка

http://aigamedev.com/open/architecture/online- адаптивно-игра-противник /

Это не нейросетевые подходы, но они адаптируются и постоянно учатся и, вероятно, лучше подходят для игр, чем нейронные сети.

Answer 4

Я отсылаю вас к двум книгам Мэтью Бакленда.

• Программирование игрового искусственного интеллекта на примере
• Методы искусственного интеллекта для программирования игр

Вторая книга посвящена обратному распространению ANN, что и имеет в виду большинство людей, когда они в любом случае говорят о NN.

Тем не менее, я думаю, что первая книга более полезна, если вы хотите создать значимый игровой искусственный интеллект.Там есть хороший, содержательный раздел об успешном использовании FSM (и да, с помощью FSM легко подставить себя).