Я создал видеоигру с помощью нейросетей, но не смог опубликовать ее в Steam

Попытка опубликовать игру в Steam

Anton Riot
> Разработчику в игре не нужен ИИ, поведение которого он не сможет предсказать.
> Все равно что поставить на улице камеру и продавать снятое как фильм — вдруг
> там что-то интересное будет? Ну ок, это, конечно, не то же самое, но смысл
> аналогии, думаю, понятен.
Использование в нейросети обучения с поддержкой как раз и делает поведение агента адекватным. Оно задается функцией, которая оценивает ситуацию по окончании выполнения действия. Значение функции далее используется для настройки весов. С помощью этой функции как раз и можно определить рамки для принятия каждого решения. Ну и еще путем подбора сигналов, подаваемых на вход нейрона. Это — не сложная задача, а скорее творческая и довольно интересная ))

Об использовании нейросетей в логике персонажей упоминали создатели Black&White, Supreme Commander 2, Planetary Annihilation. В Black&White простая нейросеть была малой частью сложного многокомпонентного алгоритма и определяющей роли не играла. ИИ двух последних разрабатывался одним и тем же человеком и основан на нейросетях, обучаемых обратным распространением ошибки в офф-лайне (ибо на обучение уходит слишком много времени). Еще видел намеки на использование нейросетей в играх Democracy и Creatures, но так и не нашел свидетельств, что они там самобучаются в процессе игры.

Впервые я обратил внимание на нейросети в далеком 2015 году, когда они создавали смешные галлюциногенные картинки с собаками. Я подумал, что технология точно пригодится в создании видеоигр — особенно таким соло-разработчикам , как я. Но полноценно познакомился с нейросетями лишь в 2019 году: после релиза GPT-2 пытался создавать чат-ботов .

BalticBear
> Так вот, логика юнитов построена на нейросетях, настраиваемых в реальном времени обучением с подкреплением (reinforcement learning). Хотел посмотреть как далеко зашла игроиндустрия в этом направлении ИИ и так и не нашел до сих пор ни одного подобного проекта.
Никак, этим вообще никто не занимается, тем более в русскоязычном пространстве.

Разработчику в игре не нужен ИИ, поведение которого он не сможет предсказать. Все равно что поставить на улице камеру и продавать снятое как фильм — вдруг там что-то интересное будет? Ну ок, это, конечно, не то же самое, но смысл аналогии, думаю, понятен.
Потом, нейронная сеть учится долго. Игроку, возможно, быстрее надоест смотреть на ее тупизну, чем сеть начнет адекватно себя вести.
Я как-то писал для многопользовательской игры бота (там пвп бои типа как пошаговый режим в фаллауте1/2) на нейросети, но в итоге лучшим решением оказался все-таки разветвленный набор условий.

BalticBear
>Хотел посмотреть как далеко зашла игроиндустрия в этом направлении ИИ и так и не нашел до сих пор ни одного подобного проекта.
По-моему, таких ИИ не было. Единственное, что я где-то видел — это тупое запоминание действий игрока и их механическое повторение. Т.е. если компьютер проиграл, то он просто начинает смотреть «историю» и начинает копировать действия человека, что выражается в том, что в тот же самый момент строятся те же здания и делаются те же юниты. На мой взгляд, это, во-первых, портит игру, а, во-вторых, говорит о том, что автор ИИ поленился сделать умный ИИ самостоятельно, короче, профилонил. Играть в такое чудо, на мой взгляд, неинтересно.

BalticBear
> Бонус применения самообучающихся нейросетей в том, что поведение NPC не остается постоянным, а меняется в ходе игры под воздействием обстоятельств.
Это без проблем реализуется более простым способом: добавлением в алгоритм условий if-then и switch-case.

Dmitry10
> Просто в развлекательных играх это никому не нужно.
> Дебильноватые дети, которые играют в компьютерные игры, всё равно никогда не
> разберутся какой там интеллект против них играет.
А пользователю и не обязательно знать, что там внутри. Бонус применения самообучающихся нейросетей в том, что поведение NPC не остается постоянным, а меняется в ходе игры под воздействием обстоятельств.

Письма о технологиях и интернете

Dmitry10
> Это без проблем реализуется более простым способом: добавлением в алгоритм
> условий if-then и switch-case.
Во-первых, на данном этапе у меня на вход ИИ подается 65 бинарных сигнала. Анализ всех возможных комбинаций и написание для них цепочек if-then займет немало времени.
Во-вторых, алгоритм из условий if-then и switch-case делает поведение агента предсказуемым. Это значит, в определенной ситуации он будет поступать всегда одним и тем же способом, независимо от последствий. Мне же нужно, чтобы агент оценивал последствия своего поступка и корректировал свое поведение. То есть, в следующий раз в той же ситуации он может поступить иначе.

BalticBear
> Еще видел намеки на использование нейросетей в играх Democracy и Creatures, но так и не нашел свидетельств, что они там самобучаются в процессе игры.
Гугли Creatures — это самая масштабная и самая известная реализации ИИ в играх. Там как раз нейронные сети сильно задействованы и даже естественный отбор реализован.

Большинство игр, релиз которых был отклонен вместе с моей, упоминали использование нейросетей на своей странице в магазине. А ведь есть разработчики, которые это скрывают. Интересно, собирается ли Valve отказывать в публикации их игр. В общем, в политике компании вижу нестыковки, а решение отказать мне считаю странным и недальновидным.

Обход лимита символов. У GPT-3 есть ограничение на длину запроса. После определенного количества реплик он становится слишком длинным — нейросеть отказывается с ним работать. Чтобы обойти ограничение, я решил генерировать краткое содержание игровой сессии.

Это осознание подтолкнуло меня сделать хотя бы прототип игры своей мечты. На тот момент уже была возможность создавать картинки с помощью Stable Diffusion и озвучку через синтез речи. Я посчитал, что с помощью этих элементов будет логично делать игру в жанре визуальной новеллы на английском языке.

Dmitry10
> спеца по игровой механике ты без проблем найдешь за $2k в месяц, то спеца по
> нейронным сетям и за $20k в месяц будет проблемно найти
Ну это перебор, нейронные сети это не такой уж и сложный аппарат, любой программист при желании сможет вникнуть в суть дела, к тому же есть много доступных материалов — знания не магические и не секретные, чтобы повышать зарплатные ожидания в 10 раз 🙂

> Во-вторых, алгоритм из условий if-then и switch-case делает поведение агента предсказуемым. Это значит, в определенной ситуации он будет поступать всегда одним и тем же способом, независимо от последствий. Мне же нужно, чтобы агент оценивал последствия своего поступка и корректировал свое поведение. То есть, в следующий раз в той же ситуации он может поступить иначе.
Всё это относительно легко достигается и без НС.

BalticBear
> обучаемых обратным распространением ошибки в офф-лайне (ибо на обучение уходит
> слишком много времени)
Но зачем, зачем обучаться в процессе игры если можно обучить ИИ заранее (и протестировать на глюки, и проверить его силу). Чтобы он подстраивался под конкретного игрока и проще было выиграть на чужом компе чем на своем?