Автор: Corwin
По сути создание ИИ для компьютерных игр именно с шашек и началось. |
|
Чинук и ДипБлю можно считать именно "классическим" ИИ - где алгоритмизация проводилась специалистами-разработчиками. Есть и альтернативный "неклассический" ИИ, где без бутылки и не поймешь - как же он решение-то о ходе принимает
Примером последнего могут быть играющие в нарды и те же шашки нейросетки - в весах их синапсов фиг разберешься
Конкретно - программа td-gammon от G.Tesauro для нардов и neural checkers (Anakonda) от Fogel&Chellapilla. Именно такой нейросетевой подход позволяет выращивать искусственных игроков мирового уровня путем, например, простого "стравливания" нейросеток друг с другом и отбора лучших (
генетическим алгоритмом, где значением фитнес-функции для нейросетки будет число очков, набранное в поединках с остальными сетками популяции) - т.е. практически без участия людей-разработчиков
А другим интересным свойством обученной до хорошего гроссмейстерского уровня нейронной сети является то, что её скрипт (в части только работы - т.е. генерации хода для текущей позиции игры) занимает вместе со всеми данными о весах синапсов объем порядка нескольких килобайт - т.е. даже на мобильном телефоне java-апплет игры может драть играющего с ним владельца телефона как бык овцу
Абыдно, блин
Какие там суперкомпьютеры для перебора вариантов ходов для ДипБлю и Чинука - процессора мобильника хватает для того, чтобы уделывать человека (ну, может, кроме немногих чемпионов и претендентов около них) во многие игры, считающиеся интеллектуальными, надо только другой подход взять.
-----------------------------------------------------------
нейронные сети, анализ данных, прогнозирование