コンピュータゲームの開発者は、議論のための興味深いトピックを提起しました。紛れもなく動作する人工知能のリアリズムを高める方法です。 問題は、多くのコンピューターゲームで、最新のPCの最も強力なプロセッサーに対して正しい動きや解決策が簡単に計算されることです。 たとえば、仮想ビリヤードでは、コンピューターがミスを犯すことはなく、常にボールの理想的な軌道を計算します。 チェスと同じ嘆かわしい状況。
愚かなAIを処理する最も簡単な方法は、コンピューティングリソースを制限することです。 もちろん、プログラムはすぐに悪化し始めます。 同じビリヤードの場合、次のオプションがあります。正しいパスに沿ってランダムエラーをヒットに追加します。 しかし問題は、ゲームのリアリズムを低下させることです。 この場合、コンピューターは愚かな過ちを犯し始めます。 だから男は決してしないだろう愚か。
言い換えれば、AIゲームの通常の品質低下は現実的ではありません。 それはプレイヤーに喜びを与えません。
この状況から抜け出す方法は1つあります。 コンピューターを完全な強さでプレイする必要がありますが、同時にゲームを引き渡します。 スポーツの場合と同様に、 一見したところ、多くの小さなランダムな誤算があり、これが損失につながるか、相手のチャンスを大幅に増加させます。 つまり、AIはよく考え抜かれたスマートなミスを犯さなければなりません。
この種の「エラー」は、完全な力でのフェアプレイよりもかなり多くのコンピューティングリソースを必要としますが、強い敵を倒す本当のチャンスがあります。 ゲーム開発者は、このような「人為的な愚かさ」を生み出すために、優れた知性を示す必要があります。
たとえば、AIのポーカーでは、ライブプレーヤーの大きなレイズが勝つために75％のハンドをフォールドすることは論理的です。弱い人間のプレーヤーはそれを行うため、大きなレイズが怖いです。 または、成功するのに十分なチャンスがない弱い手で小さなレイズに答えることは論理的でしょう。 繰り返しますが、弱い人間のプレイヤーはまさにそれを行うからです。 これらはすべて、知的で思慮深い愚かさの例であり、ゲームプレイをより楽しくリアルにしています。
20年前にリリースされたゲームSteve Davis World Snookerの作成者は、激怒したゲーマーが彼のオフィスに来て、AIの計算に弱いレベルで深刻なエラーが追加されたにもかかわらず、あまりにも優れたコンピューターゲームについて不平を言ったことを思い出します。 人々は、コンピューターが多く見逃したことを気に入っていました。 しかし、彼らはAIのポジショニングが非常に優れていることを保証しました。
パラドックスは、キューボールの位置が計算されなかったことです。 プログラムは、照準ボールの座標を取得し、目的の角度を計算し、ボールをポケットに入れるために必要な力で叩きました。 照準ボールとの衝突後のキューボールの位置は完全にランダムでした。 ゲーマーがAIを強すぎると考えたのはなぜですか？ その理由は、コンピューターがボールを任意の位置から打つことができるため、キューボールの任意の位置が常に彼にとって有益であり、人はこれを理解していたからです。 したがって、これは、ゲームをより楽しくする「知的愚かさ」の現れの可能性があるところです。
スヌーカーの場合、キューボールの位置を最後まで計算し、最後にキューボールが明らかに不利な位置を占めてシリーズを続行するように特別に打つことは良い選択です。 つまり、コンピューターは自分自身を隅に追いやらなければならないことがあります。 繰り返しますが、人間のプレイヤーが行うように（彼らは偶然にそれを行います）。
上記のすべてを要約すると、結論を出すことができます。 AIを混乱させるために、ゲーム開発者である私たちは、計算の精度を低下させるのではなく、向上させる必要があります。 その人が汚いトリックを疑わないように、ゲームの動きを数えなければなりません。 AIは人間よりも賢くなければならないだけでなく、現実に屈するために2つの頭で賢くなければなりません。 人が使用する理想的なチャンスを微調整するために、人が数歩前進することを予測する必要があります。 または利用しないが、その後失う。 しかし、私たちはまだ彼にチャンスを与えなければなりません。
ガマスートラ経由