Реализация искусственного интеллекта в компьютерной игре - Astachova, Irina Fedorovna; Kiseleva, Ekaterina Igorevna; Belyaeva, Natalia Victorovna (Современные информационные технологии и ИТ-образование, 2022)
В данной статье представлена разработка и исследование модели формализации процесса принятия решений в компьютерной игре с использованием методов искусственного интеллекта. Игровой искусственный интеллект реализуется с помощью достаточно ограниченного набора средств: искусственных нейронных сетей, эволюционных алгоритмов, специализированных архитектур построения систем искусственного интеллекта. Но так же нейронные сети имеют ряд недостатков. Пожалуй, самым существенным из них является сложность и большое время обучения сети. Ставится проблема разработки новых математических алгоритмов, имеющих вероятность принятия правильного решения, сравнимую с нейронными сетями, но обладающих меньшим временем обучения В данный момент отсутствует единая модель искусственной иммунной системы для разработки искусственного интеллекта в компьютерных и мобильных играх. Таким образом, ставится проблема разработки новых алгоритмов, позволяющих реализовать взаимодействие с игроком в компьютерной игре, имеющих скорость и реалистичность, сравнимую с искусственными нейронными сетями и экспертными системами и при этом обладающих меньшим временем обучения. Одним из путей решения этой задачи является разработка модели игрового искусственного интеллекта на основе искусственной иммунной системы. Игра в точки является одной из модификаций японской игры go. В данной игре позиционное стратегическое планирование сочетается с тактическим перебором вариантов. Реализация искусственного интеллекта в данной игре в виде дерева решений не является для решения данной задачи рациональным. Для упрощения поиска оптимального решения использовались эвристические правила. Для сокращения времени поиска решения был создан игровой искусственный интеллект с применением методов, основанных на принципах иммунной системы. Искусственная иммунная система представляет идеализированный вариант естественного аналога и воспроизводит ключевые составляющие природного процесса: отбор лучших антител популяции в зависимости от степени их аффинитета (близости) к антигену, клонирование антител, мутация антител.