Мнение: будущее за нейросетями. Одна из них уже звание гроссмейстера в Starcraft 2 получила

31 октября 2019, в 21:54
Слушать статью: Ден, Макс

Вчера в англоязычный интернет тихой сапой прокралась весьма примечательная новость. Искусственный интеллект AlphaStar от компании DeepMind всего за шесть недель умудрился добиться звания гроссмейстера в игре Starcraft 2. Впечатляющий результат, а еще — повод порассуждать о будущем нейросетей в игровой индустрии. И видится оно крайне интересным. Подробнее — в нашем материале.

Столь впечатляющих результатов AlplhaStar сумел достигнуть не сразу. На первом этапе искусственный интеллект анализировал поведение игроков-людей, изучал и запоминал их движения, тактики и ходы. Второй стадией эксперимента стало «боевое крещение» — ИИ поочередно играл против разных рас. На этом этапе нейросеть изучала сильные и слабые стороны каждой из фракций.

Мнение: будущее за нейросетями. Одна из них уже звание гроссмейстера в Starcraft 2 получила

Успехи Alphastar оказались столь стремительными, что уже в декабре 2018 года нейросеть смогла выиграть десять матчей подряд против живых соперников. Причем не просто парней с улицы, а людей из числа сильнейших игроков в Srtarcraft 2. При этом на действия ИИ были наложены ограничения: программа не могла совершать больше действий в минуту, чем человек. Единственное послабление состояло в том, что Aplhastar могла полностью видеть карту (но с туманом войны), в то время как соперникам ИИ необходимо было карту перемещать. Впрочем, даже после того как в январе 2019 года ИИ и людей уравняли в функциях, живой игрок сумел взять лишь одну победу.

В свою очередь, на одном из этапов эксперимента DepMind решила ограничить искусственный интеллект в действиях. Его в буквальном смысле заставили работать на «человеческой скорости», тем самым «вынудив» использовать собственные стратегии, а не механические преимущества над человеком. В результате, ИИ сумел добиться титула гроссмейстера Starcraft 2 и стать лучше и эффективнее 99,8% поклонников стратегического проекта Blizzard.


Почему это важно

Долгое время стратегии в реальном времени считались одним из самых сложных жанров для внедрения туда ИИ. Слишком много неочевидного, куча тактик, огромное игровое поле — все это создавало естественные препятствия, которые, как показал опыт AlphaStar, можно успешно преодолеть. Вместе с тем именно RTS как никакой другой жанр нуждается в серьезном обновлении, и использование нейросети может вывести их на качественно новый уровень. Дело тут вот в чем. Давайте заглянем в не такое уж далекое прошлое. Что из себя представляли стратегии в прошлом? Это одна-три сюжетные кампании, режим мультиплеера и одиночных сражений против компьютера с заранее заданными параметрами.

В какой-то момент RTS стали выходить из моды. На скриншоте Red Alert 3 — типичная представительница жанра второй половины нулевыхВ какой-то момент RTS стали выходить из моды. На скриншоте Red Alert 3 — типичная представительница жанра второй половины нулевыхВ какой-то момент RTS стали выходить из моды. На скриншоте Red Alert 3 — типичная представительница жанра второй половины нулевых

Закавыка в том, что эта схема не вечна. Она работает только при условии, что в год выходит лишь несколько представительниц своей ниши. Если RTS много, то начинается перенасыщение, рынок сужается до размера игольного ушка и в проигрыше остаются как геймеры, так и производители. Собственно, именно такая штука и произошла с отраслью в минувшее десятилетие. Если помните, в конце 90-х разработчики выпускали чуть ли ни по одной RTS в месяц. При этом механика — что есть геймплей, каковы условия для победы — в этих играх не то чтобы отличались.

Когда запахло жареным, самые дальновидные студии начали уходить от проверенной годами схемы из C&C. Кто-то гибридил RTS с RPG, попутно дав почву для Dota (Warcraft 3), кто-то — отказывался от базы как таковой, вводил новые элементы, пытался пересмотреть основополагающие принципы жанра. Зачастую выходило не очень, поскольку стратегии, в отличие от шутеров, опирались на принципиально иной ценностный элемент. Если в AAA-боевиках или jRPG точкой интереса для геймеров был не только геймплей, но и сценарная составляющая, видеоролики, сеттинг, то со стратегиями этот ход не прокатывал.

Нет, безусловно, лор C&C любили многие, но все же покупали диски из-за геймплея. А геймплей в RTS всегда был крайне сильно завязан на поведении компьютерного оппонента и продвинутости режимов мультиплеера. Зачастую все, что мог предложить классический AI — это глупейшую раш-атаку спустя десять минут после начала раунда. При этом не спасало даже переключение на «хард»: ну да, оппонент начал отстраиваться быстрее и… что?! В свою очередь, RTS предполагали немалую долю абстракции. Вы смотрели на поле битвы с высоты птичьего полета, фактор «я в гуще схватки» просто не срабатывал, закрывать глаза на очевидные минусы не получалось. Как следствие, в новое время стратегии массово мигрировали на смартфоны, изредка подавая признаки жизни при помощи таких проектов, как Halo Wars 2.

Файтинги — очевидный пример для использование нейросетейФайтинги — очевидный пример для использование нейросетейФайтинги — очевидный пример для использование нейросетей

Плюс-минус та же самая история касается файтингов и гонок. В этих жанрах от поведения компьютерного болванчика зависит очень многое. И, если оно шаблонно (противник едет по идеальной траектории, а боец — всегда блокирует удары), то рано или поздно происходит эффект насыщения. Зачем мне брать еще одну автоаркаду, если она от другой отличается исключительно графикой и дизайном? Вот в этих случаях нейросеть может пригодиться. Она позволит создать ощущение, будто противники на трассе/матче — это живые люди, которые с одной стороны действуют умнее типичного бота, но с другой — могут совершать ошибки.


А чего раньше не додумались?

На самом деле пробовали. Еще в начале нулевых компания SEGA, работая над очередной частью мегапопулярной тогда серии Virtua Fighter, собирала данные реальных игроков. Система фиксировала поведение, тактики и на их основе выстраивала компьютерную модель для ботов. В результате, консольный Virtua Fighter 4: Evolution стал одним из самых реалистичных в плане AI файтингов своего времени. Ему просто не было прямых конкурентов в этом аспекте. В свою очередь, авторы сериала Forza Motorsport создали систему драйватаров — то есть ботов, поведение которых основано на данных, полученных при помощи живых игроков. Сегодня драйватары — это одна из самых любопытных фишек не только основной линейки Motorsport, но и ее спин-оффа Horizon.

Мнение: будущее за нейросетями. Одна из них уже звание гроссмейстера в Starcraft 2 получила

И все же по большей части речь идет о баловстве. От искусственного интеллекта решения прошлого отличаются примерно также, как «Запорожец» отличается от «Мерседеса». Дело в постоянном обучении. Нейросеть способна развиваться самостоятельно. И вот в этом аспекте пока что сплошная пустота. Лишь ИИ Борис из Блицкриг 3 трудится за себя и того парня. Кстати, весьма неплохо, если верить отзывам.

***

Между тем именно нейросети способны вернуть былую популярность гонкам, стратегиям и файтингам. А заодно стать хорошим подспорьем для мобильной вариации текстовых квестов. Увы, пока что массовое использование самообучающихся систем — дело будущего. И пока непонятно, насколько далекого.

Комментарии 0