AI w grach komputerowych

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Data Mining w e-commerce
Advertisements

Kim jest uczeń uzdolniony i jak wspierać jego rozwój?
Krzysztof Skabek, Przemysław Kowalski
Dlaczego warto wybrać specjalność CYBERNETYKA EKONOMICZNA
Inteligencja Obliczeniowa Perceptrony o dużym marginesie błędu
Badania operacyjne. Wykład 1
OLAP budowa aplikacji analitycznych w MS SQL 2000 i Yukon
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy I Logika przybliżona
ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy I Wstęp. Włodzisław Duch Katedra Informatyki Stosowanej UMK Google: W. Duch.
Promotor: dr inż. Leszek Koszałka Autor: Markuszewski Kamil
Analiza porównawcza wybranych metod sztucznej inteligencji w komputerowych grach strategicznych Comparative analysis of artificial iteligece methods applied.
Algorytmy.
Algorytmy i struktury danych
Wstęp do interpretacji algorytmów
wykonał Jarosław Orski promotor pracy: mgr Szymon Smaga
5. Problemy lokalizacji w projektowaniu międzynarodowych struktur logistycznych – przegląd metod i technik.
Typy systemów informacyjnych
Modelowanie zorientowane agentowo
Bezpieczeństwo danych
Algorytm mini-max.
POJĘCIE ALGORYTMU Pojęcie algorytmu Etapy rozwiązywania zadań
System webowy do tworzenia kolektywnych prototypów aplikacji sieciowych i mobilnych Łukasz Przywarty
OTWARCIE NOWEJ SIEDZIBY INSTYTUTU PODSTAW INFORMATYKI PAN
ALGORYTMY OPTYMALIZACJI
Modelowanie populacji i przepływu opinii pomiędzy aktorami sztucznej inteligencji za pomocą sieci społecznej Wojciech Toman.
DORADCA posiada aktualną wiedzę z zakresu zawodoznawstwa, rynku pracy, aktywizacji zawodowej KLIENT często może posiadać wiedzę nieaktualną i posługiwać
Procesy grupowe A.Kawalec.
METODY NUMERYCZNE I OPTYMALIZACJA
Algorytmy.
Promotor: dr inż. Leszek Koszałka Autor: Markuszewski Kamil
Zarządzanie w pielęgniarstwie
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
1. Współczesne generacje technologii
w ekonomii, finansach i towaroznawstwie
Politechniki Poznańskiej
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
Operacyjne sterowanie produkcją
Do technik tych zalicza się: * sztuczne sieci neuronowe
Algorytmika.
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski informatyka +
METODY PODEJMOWANIA DECYZJI
Systemy informatyczne wprowadzenie
ZINTEGROWANE SYSTEMY ZARZĄDZANIA
Biblioteka ucząca się Roman Tomaszewski Mariusz Polarczyk
Adaptacyjne Systemy Inteligentne Maciej Bielski, s4049.
Dane – informacje - wiadomości Kodowanie danych i problem nadmiarowości.
4 lipca 2015 godz pok września 2015 godz pok. 212.
Wstęp do interpretacji algorytmów
Wybrane zagadnienia inteligencji obliczeniowej Zakład Układów i Systemów Nieliniowych I-12 oraz Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych proponują.
AI - Sztuczna inteligencja w oprogramowaniu dla przedsiębiorstw
Badania operacyjne i teoria optymalizacji semestr zimowy 2015/2016
Temat 3: Podstawy programowania Algorytmy – 2 z 2 _________________________________________________________________________________________________________________.
KNW K Konwencjonalne oraz N Niekonwencjonalne metody W Wnioskowania.
Narzędzia AI Dominik Ślęzak, Pokój Wykład dostępny na:
GeneracjeTechnologia Architektura przetwarzania 0. Przekaźniki elektromechaniczne 1. Lampy elektronowe 2. Tranzystory 3. Układy scalone 3.5.Układy dużej.
Metody Inteligencji Obliczeniowej Adrian Horzyk Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii.
Programowanie strukturalne i obiektowe Klasa I. Podstawowe pojęcia dotyczące programowania 1. Problem 2. Algorytm 3. Komputer 4. Program komputerowy 5.
Inteligencja Obliczeniowa Perceptrony o dużym marginesie błędu
Funkcja planowania.
Systemy neuronowo – rozmyte
„Jeżeli nie znasz portu, do którego płyniesz i wiatry nie będą Ci sprzyjać”. Seneka.
T4. Automatyzacja w zarządzaniu.
Sztuczne Sieci Neuronowe
Efektywność algorytmów
IV Konferencja Naukowo-Techniczna "Nowoczesne technologie w projektowaniu, budowie.
KOMPUTEROWO ZINTEGROWANE ZARZĄDZANIE wprowadzenie
Systemy eksperckie i sztuczna inteligencja
Sztuczna Inteligencja Gry i programy oparte na szukaniu
POJĘCIE ALGORYTMU Wstęp do informatyki Pojęcie algorytmu
Zapis prezentacji:

AI w grach komputerowych Maciej Szlęk, 2011

Co będzie? trochę teorii klasyfikacja AI w grach przegląd technik stosowanych w grach podsumowanie

dawka teorii sztuczna inteligencja - dział informatyki, którego przedmiotem jest badanie reguł rządzących inteligentnymi zachowaniami człowieka, tworzenie modeli formalnych tych zachowań i programów komputerowych symulujących te zachowania; dział informatyki zajmujący się rozwiązywaniem problemów, które nie są efektywnie algorytmizowane

AI w grach rzadko ścisłe modele matematyczne = dokładne odwzorowanie rzeczywistości rozwiązania wizualnie poprawne; wydajność i skalowalność

za co odpowiada AI? inteligentne zachowania (logiczny sposób postępowania) humanizacja (nadanie cech ludzkich)

logiczny tok postępowania optymalizowanie działań ze względu na cel trzy poziomy decyzyjne: operacyjny – optymalizacja sposobu wykonania celu cząstkowego taktyczny – określenie sposobu osiągnięcia celu cząstkowego strategiczny – określenie celów cząstkowych potrzebnych do osiągnięcia celu głównego

poziom operacyjny interakcja ze światem gry dostępność lokalizacji (nawigacja) specyficzność lokalizacji (czynności możliwe do wykonania) obecność innych postaci (sojusznik, wróg) akcja gry (sposób i tempo działania)

dobrze ustrukturalizowany - metody numeryczne słabo lub nieustrukturalizowane lub dobrze ustrukturalizowane, ale zbyt złożone – skrypty

poziom taktyczny przydzielanie zadań wg specyfiki i sytuacji określenie zbioru zadań właściwych do wykonania przez daną rolę w danej sytuacji wybór pojedynczego zadania lub listy zadań do realizacji; kolejkowanie zadań określenie parametrów do realizacji zadania

poziom strategiczny wysoce złożone skrypty, zasilane danymi analitycznymi, poddawane uprzedniej obróbce metodami numerycznymi określenie planu osiągnięcia celu głównego (warunki początkowe, psychologia, przeciwnicy) wyznaczanie celów cząstkowych, realizacji poszczególnych etapów planu elastyczne dostosowywanie planu (utrudnienia lub ułatwienia, występujące w trakcie realizacji poszczególnych celów cząstkowych) radykalne modyfikacje planu (niespodziewane okoliczności podważających sens jego realizacji w dotychczasowej postaci)

humanizacja naśladowanie ludzkich niedoskonałości w zachowaniu oraz podejmowaniu i wykonywaniu decyzji (czas reakcji, wydawania i realizacji poleceń, stany emocjonalne, niedostatek informacji o świecie gry) bliski człowiekowi sposób komunikacji w świecie gry (język naturalny, pisany -> mówiony, cechy ludzkie - gestykulacja, mimika)

techniki / algorytmy automaty stanów „if-y” zachowania i przejścia między stanami niewielka złożoność obliczeniowa

techniki / algorytmy automaty stanów skończonych (skończona liczba stanów, tylko jeden aktualny) automaty stanów rozmytych (logika rozmyta, kilka stanów w różnym stopniu w jednym momencie)

techniki / algorytmy systemy wieloagentowe - zachowanie tłumu, grup przeciwników systemy agentowe (autonomiczne jednostki, odbiór sygnałów, relacje ze środowiskiem i innymi agentami) algorytm stada (rozdzielność, wyrównywanie, spójność, unikanie, wiedza agenta tylko o najbliższym otoczeniu)

techniki / algorytmy algorytmy grafowe problem planowania drogi (rozwiązania optymalne, niekoniecznie najoptymalniejsze) reprezentacja świata gry (zmniejszanie złożoności obliczeniowo-pamięciowej, siatki, drzewa czwórkowe, siatki wielokątów wypukłych, punkty widoczności)

techniki / algorytmy drzewa decyzyjne nie tylko bieżące zdarzenia, analiza ewentualnych przyszłych decyzji

techniki / algorytmy sieci neuronowe dostosowywanie poziomu trudności realistyczne, nieszablonowe zachowania możliwość zastosowania sieci uczących się

techniki / algorytmy sieci behawioralne – zapożyczone z robotyki podejmowanie decyzji na podstawie informacji zebranych z obserwacji środowiska idea działania – rozpraszanie energii aktywacyjnej w elementach sieci, wybór zachowania z największą jej ilościa

techniki / algorytmy uczenie maszynowe spamiętywanie działań/reakcji trenującego na zdarzenia w podobnych warunkach postępowanie wg zapamiętanych strategii

Podsumowanie wydajność najważniejsza lepsze AI = większy realizm skrypty z call of duty to złoo przyszłość? sieci neuronowe, algorytmy genetyczne

[1] „Sztuczna inteligencja w grach komputerowych” Jakub Swacha [2] „Przegląd technik sztucznej inteligencji stosowanych w grach komputerowych” Szymon Engel [3] „Wybuchające beczki” Krzysztof Gonciarz [4] wikipedia.org

http://maciejszlek.pl/ dzianks ;D