Источник: ScienceDaily
Дата публикации: 9 сентября 2014 г.
Университет штата Северная Каролина

Сотрудники Университета штата Северная Каролина разработали интеллектуальное ПО, которое значительно лучше, чем любые предыдущие аналоги, предсказывает, какой цели пытается достичь игрок в видеоигре. Это улучшение дает разработчикам игр возможность повысить уровень удовлетворенности и увлеченности игроков игрой.

«Мы разработали это ПО для использования в обучающих играх, но оно будет полезно всем разработчикам видеоигр», – говорит Джеймс Лестер (James Lester), профессор информатики Университета штата Северная Каролина и ведущий автор статьи об этой разработке. – «Это важная веха в разработке игр, адаптированных к игроку, то есть таких, которые могут давать отклик на действия игрока. Наше ПО позволит повысить уровень увлеченности игрой, как развлекательной, так и – в нашем случае – обучающей».

Для разработки этого интеллектуального ПО исследователи использовали технологию «глубокого обучения» – это семейство техник машинного обучения, которое позволяет экстраполировать паттерны с большого количества данных и на их основании делать прогнозы. Глубокое обучение активно применяется в разных областях исследований, например, таких, как компьютерное зрение или обработка естественного языка, как в науке, так и в промышленности.

То «большое количество данных», с которого будут сниматься паттерны, в данном случае информация обо всех действиях большого количества игроков какой-либо компьютерной игры. На основании этих данных диагностическое интеллектуальное ПО пытается по действиям игрока определить, к какой цели в игровом процессе он стремится в данный момент. Точность оценки ПО будет тем выше, чем больше у программы будет данных для примера.

«В какой-то момент мы получим это повышение точности, но пока мы его еще не достигли», – говорит Лестер.

В качестве источника материала для тестирования ПО исследователи обратились к обучающей игре под названием «Crystal Island» которую они разработали годом ранее. Для тестирования была собрана информация о каждом игровом действии 137 разных игроков. Исследователи давали программе данные о каждом игроке до определенного момента в игре и проверяли, что скажет им ИИ о цели, к которой в этот момент стремится игрок, а затем сравнивали ответ ИИ с тем, что игрок делал на самом деле.

«На данный момент самая современная интеллектуальная программа распознавания целей дает уровень точности в 48,4%» – говорить Вукхи Мин (Wookhee Min), аспирант Университета штата Северная Каролина и автор статьи. – «Уровень точности, который дает наша программа – 62,3%. Это огромный скачок».

Статья «Распознавание целей методом глубокого обучения в цифровых играх, не ограниченных по времени» ("Deep Learning-Based Goal Recognition in Open-Ended Digital Games") будет представлена на 10й Ежегодной конференции по искусственному интеллекту и интерактивным развлечениям (AIIDE), которая пройдет 5-7 октября в Роли, Северная Каролина. Исследование поддерживается Национальным научным фондом США.