Strojní učení – Machine Learning – ML: Co to je a jak to funguje ve hrách?

Strojní učení (Machine Learning – ML) je odvětví umělé inteligence, které umožňuje počítačům učit se z dat bez explicitního programování. V herním průmyslu se využívá pro různé účely, od vytváření inteligentnějších nepřátel až po procedurální generování obsahu.

Zjednodušené vysvětlení: Jak Strojní učení – Machine Learning – ML funguje?

Představte si, že učíte psa aportovat. Místo toho, abyste mu přesně řekli, jak má běžet, chytit míček a přinést ho, mu ukážete několik příkladů a odměníte ho, když se mu to povede. Strojní učení (ML) funguje podobně. Počítači ukážete obrovské množství dat (například nahrávky her) a on se z nich naučí rozpoznávat vzory a činit rozhodnutí, aniž byste mu řekli, jak na to krok za krokem. Pokud pes aportuje dobře, dostane odměnu, stejně tak algoritmus v ML obdrží „odměnu“ za dobré rozhodnutí, čímž se učí zlepšovat.

Existuje mnoho různých algoritmů strojového učení, ale všechny mají společné to, že se učí z dat a zlepšují své výkony v průběhu času. Ve hrách to znamená, že nepřátelé se mohou stát inteligentnějšími a přizpůsobivějšími, nebo že se mohou automaticky generovat nové úrovně a scénáře.

Proč je to důležité? (Vliv na vizuál a hratelnost)

• Realističtější a nepředvídatelné chování nepřátel a postav řízených umělou inteligencí.
• Procedurální generování obsahu, čímž se vytvářejí rozsáhlé a rozmanité herní světy bez ruční práce designérů.
• Personalizace herního zážitku podle preferencí hráče, například úprava obtížnosti nebo návrhu úrovní.
• Vylepšená detekce podvodů a cheatů v online hrách.

Příklady v praxi: Které hry využívají Strojní učení – Machine Learning – ML?

Strojní učení (ML) nachází uplatnění v mnoha moderních hrách. Například No Man’s Sky využívá ML k procedurálnímu generování obrovského vesmíru plného rozmanitých planet. Hra AI Dungeon 2 používá sílu strojového učení ke generování neomezených textových dobrodružství. Forza Motorsport (a jiné závodní hry) používají ML k vylepšení jízdních modelů a chování AI závodníků. Technologie strojového učení se stávají standardem v herním průmyslu.

Výhody a nevýhody

Výhody

• Zlepšení AI a chování postav.
• Automatické generování obsahu a světů.
• Personalizace herního zážitku.
• Efektivnější detekce podvodů.

Nevýhody

• Vysoké nároky na výpočetní výkon.
• Potřeba velkého množství dat pro trénování modelů.
• Potenciální nepředvídatelné nebo nevhodné chování AI.
• Etické otázky spojené s využíváním AI ve hrách.

Související technologie

Mezi technologie, které jsou úzce propojeny se strojovým učením (ML) ve hrách, patří umělá inteligence (AI), neuronové sítě, Big Data a procedurální generování. Také, úzce souvisí s technikami jako je behaviorální strom řízení (Behavior Tree).

Technologie v kostce