История Mycroft AI и Unity 8

Шаг 2: Выбор алгоритма

Первым шагом является определение задачи, которую будет решать ИИ. Например, это может быть управление поведением противника в шутере или навигация персонажа в платформере. Четкое понимание задачи поможет выбрать подходящие алгоритмы и методы для ее решения. Например, если задача заключается в создании ИИ для управления поведением противника, можно использовать поведенческое программирование и машинное обучение для создания адаптивного и реалистичного поведения.

Unity ML-Agents — это мощный инструмент для интеграции машинного обучения в игры на движке Unity. Он предоставляет готовые решения для обучения агентов и интеграции их в игровые проекты. С помощью Unity ML-Agents разработчики могут создавать сложные модели поведения, которые адаптируются к действиям игрока и создают более реалистичные и интересные игровые сценарии. Этот инструмент поддерживает различные алгоритмы машинного обучения и предоставляет удобный интерфейс для их настройки и тестирования.

Поведенческое программирование включает в себя создание правил и логики, которые определяют, как персонажи будут реагировать на различные ситуации. Это может включать простые условия «если-то» или более сложные системы. Например, персонаж может атаковать игрока, если тот находится в пределах видимости, или убегать, если уровень здоровья падает ниже определенного порога. Поведенческое программирование позволяет разработчикам создавать предсказуемое и управляемое поведение, что особенно важно для обеспечения баланса и интереса в игре.

Интегрируйте выбранный алгоритм в игру. Например, используйте A* для поиска пути или обучите модель машинного обучения для принятия решений. Интеграция алгоритма может потребовать настройки и оптимизации, чтобы обеспечить его эффективную работу в игровом мире. Важно учитывать производительность и ресурсы, чтобы избежать задержек и других проблем, которые могут негативно повлиять на игровой процесс.

Искусственный интеллект (ИИ) играет ключевую роль в современных видеоиграх, делая их более реалистичными и увлекательными. ИИ может управлять поведением персонажей, адаптировать сложность игры и даже создавать уникальные игровые сценарии. В этой статье мы рассмотрим основные концепции и алгоритмы ИИ, используемые в играх, а также предоставим пошаговое руководство по созданию простого ИИ. Понимание основ ИИ поможет вам создать более захватывающие и интерактивные игровые миры, которые будут привлекать игроков и удерживать их внимание.

Сетевые нейронные сети могут быть использованы для создания сложных моделей поведения, которые трудно закодировать вручную. Они обучаются на больших наборах данных и могут выполнять задачи, такие как распознавание образов и принятие решений. Например, нейронные сети могут быть использованы для создания ИИ, который распознает эмоции игрока и адаптирует игровой процесс в зависимости от его настроения. Это открывает новые возможности для создания более персонализированных и интерактивных игровых опытов.

Ветер Canonical дует в сторону конвергенции и будущим миром Убунту управлять будет Unity 8 и Mir. Нужно это учитывать, особенно зная что Unity 8 уже правит балом в мобильной сфере. Вот разработчик Mycroft Джонатан Д’Орлеанс (Jonathan D’Orleans) и спрашивает разрабов Canonical — как ему лучше поступить? Ему нужно, что после включения устройства с Ubuntu, он смог сказать: «Привет Mycroft, что у меня на сегодня?» Mycroft проговаривает ответ самостоятельно как устройство, но и запускается клиентское ПО, отображая сказанное.

Canonical оправдывается так: «На саммите UDS Q обсуждался вопрос — на что ставить при разработке Unity? Ставить на Qt/QML, который переживал переход? Или сыграть надёжно и сохранить полный контроль над тем, что нам дорого? Было много обсуждений, аргументов за и против и было решено объявить Unity2D излишней со своей отдельной кодовой базой. Промотай много месяцев назад и скажи нам в прошлом, что наши опасения не оправдались и Qt5 вышла хороша, то мы бы не затеяли дебаты и давным давно использовали бы одну технологию — Qt!»

Поведенческое программирование

Разработчики Mycroft AI обещали, что Ubuntu будет первая система, получившая реализацию в виде клиента. Имеется в виду, что само устройство вас поймёт и вербально, но почему бы не управлять им и с некоего клиентского ПО? И тут начинается самое интересное. Mycroft разрабы юзают кроссплатформенный Питон. Само по себе круто и можно даже одобрить выбор, но тут вылезает следующая ситуация.

Позвольте закончить статью на моей любимой ноте — ноющей! На дворе 2015 год, скоро будем праздновать 2016 год. Почти 4 года назад Canonical попробовала Qt при создании версии Unity для слабых машин под именем Unity2D. Затем эту оболочку списывают в утиль и Unity на слабых машинах работает через llvmpipe.

OpenAI Gym — это платформа для разработки и тестирования алгоритмов обучения с подкреплением. Она предоставляет множество сред для обучения агентов, включая игры. С помощью OpenAI Gym разработчики могут экспериментировать с различными алгоритмами и тестировать их в различных игровых сценариях. Это позволяет создавать более умные и адаптивные ИИ, которые могут улучшать свои навыки на основе опыта и взаимодействия с игроками.

В почтовой рассылке Джонатану даже подсказали глянуть на PyOtherSide — Qt 5 QML Plugin для доступа к интерпретатору Python 3 из QML. Не ясно каким путём пойдёт Джонатан — будет ли он делать классическое Qt/QML App или Scope. Джонатану реально помогают разрабы Canonical, но работы предстоит много и сам он смущён ситуацией с Питоном, который занимает важную часть в работе и разработке Mycroft AI. Будущая технология Snappy строга к софту и Джонатана это тоже волнует. Snappy даст возможность сделать свой самодостаточный snap пакет со всем что тебе нужно, но как получить доступ к устройству Mycroft AI? Нам остаётся только ждать итогового решения, а пока можно констатировать только одно — на обычной, десктопной Ubuntu, которая идёт с Unity 7, клиент для Mycroft AI можно сделать хоть сейчас.

На основе задачи выбирается подходящий алгоритм. Для навигации можно использовать A, для адаптивного поведения — машинное обучение. Выбор алгоритма зависит от конкретных требований и ограничений проекта. Например, если требуется быстрое и эффективное решение для навигации, алгоритм A может быть идеальным выбором. Если же требуется создание сложного и адаптивного поведения, машинное обучение может предложить более гибкие и мощные решения.

Алгоритмы поиска, такие как A* (A-star), используются для навигации персонажей в игровом мире. Они помогают ИИ находить оптимальные пути к целям, избегая препятствий. Например, в стратегических играх персонажи могут использовать алгоритмы поиска для перемещения по карте, находя кратчайшие пути и избегая ловушек или врагов. Алгоритмы поиска также могут быть использованы для решения головоломок и других задач, требующих оптимизации.