В плане творчества и стратегического мышления компьютеру ещё очень далеко до человека. Тот же шахматный компьютер не является ИИ, потому что не имеет интеллекта, а действует исключительно перебором. Основной козырь машины в отсутствии ошибок.
1 лайк
Это так.
Но когда-то, речи не велось и о шахматах, а ты ж гляди, научили играть.
Когда-нибудь и творческое мышление получит.
Британцы тут доигрались с этими ИИ до терминатора. Хорошо, виртуального.
В моделированном бою бот должен был выполнить БЗ, а злобные мешки с костями ему мешали, накидывая вводных. В одном из сценариев бот нашёл цель и определил её как противника, но оператор запретил атаку. Тогда бот разбомбил штаб и после поразил цель. Очень обалдевшие британцы директивно запретили бомбить союзные штабы, как Робокопу нельзя было портить жизнь директорату OCP. Но хитрый бот нашёл выход: поломал все вышки связи и, наслаждаясь тишиной, действовал по своему разумению.
Так что я этих искусственных иgиoтов уже начинаю побаиваться. И не потому что они слишком умные, а потому что могут быть запрограммированными иgиoтами настоящими и исполнять совершенно невменяемые вещи.
5 лайков
Шахматная программа, конечно, перебирает много вариантов ( больше человека ), но она тоже не считает абсолютно все варианты, так как у неё есть приоритеты. Все малоперспективные продолжения сразу отсекаются и дальнейший расчёт идёт по наиболее сильным вариантам. Этот алгоритм получил название “альфа-бета-отсечение”. И ошибки у программ тоже бывают, но это мелкие ошибки, а крупные ошибки ( зевки ) они действительно не делают.
Что касается компьютерных ботов War Thunder, то их можно сделать очень сильными, главное заложить в них правильные тактические шаблоны:
- Всегда набирать высоту.
- Не вступать в бой с численно превосходящим противником.
- Если численно превосходящий противник преследует, то отходить к своим союзникам или в крайнем случае к аэродрому под прикрытие ПВО.
- Закладка в память бота характеристик своего самолёта и всех остальных самолётов в игре. Если у бота более маневренный самолёт, то вступать в виражный бой, если менее маневренный, то соответственно не вступать в такой бой.
Я думаю, что такое вполне можно сделать, но это сложно, а самое главное - не нужно.
4 лайка
Зачем нейросети если обнаружение цели и её поражение уже и так обеспечиваются аппаратурой самолета и ракеты?
БВБ. Речь об игре
- Сайдклимб не панацея, без тактики группового боя преимущество в высоте не даёт ничего. Тут у человека карт-бланш.
- А как будет вести себя бот после того как вступит в манёвренный бой?))
Так хардкорно настроенный бот игрока просто порвет, ибо 100% владение данными - игроку ответ от сервака дойти не успеет как его действие уже будет учтено ботом
2 лайка
“Учтено” дословно: принять что-то во внимание, соотнести с чем-то при рассуждении, планировании. Машина ни рассуждать, ни планировать не может. То есть проблемы возникнут на этапе принятия решения. Но есть нейросетка, которая умеет обучаться на основе вводных от человека. В этом и суть темы :)
1 лайк
Еще раз повторяю - 100% осведомленности, контроля самолета и меткости. Думать тут не надо, только контрить действия игрока, отчего тот постоянно будет сливать энергию значительно больше чем бот из-за погрешностей управления, лага и реакции.
Выдумать тут какие-то нейросетки чтоб все ошибки и погрешности человека пародировать смысла просто 0.
1 лайк
Ладно, накину простецкий пример. Человек на сейбре, бот на миг-15.
Сейбр пикирует под 45^ на максимальной скорости. За 2 километра до земли человек переворачивает самолёт, бот следует за ним (тоже переворачивает). За 1 километр до земли человек переворачивает самолёт обратно и спокойно выходит из пикирования, потому что у сейбра прекрасный крен. Бот улетает в землю.
1 лайк
Т.е. 100% осведомленность и 100% контроль машины мы игнорируем напрочь, бот не в состоянии узнать свое положение в пространстве?
Давай тоже пример проведу - тот же шахматный турнир, но на каждый ход дается 1 секунда с требованием установки фигурок строго в центр клетки с точностью до микрона. При этом все фигурки имеют разный вес, а поверхность клеток под произвольным углом известные роботу, но не известные человеку. Вот примерно такие входные данные бы ли бы если перенести условия компьютерного воздушного боя.
//Ну и 100% меткость тоже забыли - сейбра порвет первой же пулькой на которую игрок не среагирует
Тема состоит из 40% воспоминаний, 40% объяснений темы и 20% самой темы
1 лайк
Я привёл пример, где у бота 2 стула:
- Полететь за игроком и умереть об землю
- Не полететь за игроком, то есть проиграть позицию
Правильным решением здесь будет выход из боя. Никакого смысла лететь за пикирующем сейбром на миге нет от слова “совсем”, ввиду меньшей скорости у земли. Но иногда есть смысл, когда край карты близко или у противника мало топлива. Или догнать за счёт динамики. МИЛЛИОН вводных. Даже люди с 86млрд нейронов в мозге понимают это далеко не сразу. Если вообще понимают.
Теперь о стрельбе. Я упустил этот момент кстати. Если коротко, из опыта аркадных игр. Точка упреждения врёт в 99% случаев. То есть во всех, кроме прямолинейного полёта цели. В сущности, чтобы попадать, нужно ПРЕДУГАДЫВАТЬ действия противника. А как там дела обстоят с предугадыванием у бота?
Конечно, с определённой дистанции реакции человека уже не хватит чтобы изменить траекторию за время полёта снаряда. Но это метров 500. И опять же, при условии, что самолёт бота позволяет навестись на цель. Бот соблюдает оптимальную скорость, углы атаки и т.п.
2 лайка
Да
-
Какая тактика группового боя в обычном рандоме? Ты зайди на 2.7 или 3.3 и посмотри, что там творится. Это я про людей. Теперь про ботов. Научить бота держаться рядом со своими, вполне можно. Ну и ещё научить ботов не гоняться толпой за одним самолётом противника + все остальные шаблоны, которые я перечислил ранее. Меткость стрельбы можно накрутить ботам такую, что любой игрок позавидует.
-
Вполне очевидно, что попытается сбить игрока, используя закрылки.
я про взаимодействие ботов друг с другом. Без него любой статист все 16 перебьёт не запариваясь
манёвренный бой - это чуть сложнее, чем просто “выпустить закрылки” ))
Да, не стоит путать ИИ, типа Stable diffusion или GPT…с алгоритмами на основе ИИ, например распознавание лиц
1 лайк
Это не пример, а чушь. Когда обучают ИИ, то там тысячи, сотни тысяч ситуаций и миллионы боёв. Достаточно почитать как натаскивали ботов для Доты 2
ИИ не использует миллионы вводных, только миллионы полных партий, далее уже различные методы обучения. Мощностей не хватит на миллион вводных. Преимущество текущих прикладных ИИ в том, что они используют не так уж много мощности и минимум вводных выдавая различные результаты каждый раз, но при этом после каждого раза он учится.