Реализация искусственного интеллекта в компьютерной игре
Authors: Астахова И.Ф. , Киселева Е.И. , Беляева Н.В. 
Published: December 2024

В данной статье представлена разработка и исследование модели формализации процесса принятия решений в компьютерной игре с использованием методов искусственного интеллекта. Игровой искусственный интеллект реализуется с помощью достаточно ограниченного набора средств: искусственных нейронных сетей, эволюционных алгоритмов, специализированных архитектур построения систем искусственного интеллекта. Но так же нейронные сети имеют ряд недостатков. Пожалуй, самым существенным из них является сложность и большое время обучения сети. Ставится проблема разработки новых математических алгоритмов, имеющих вероятность принятия правильного решения, сравнимую с нейронными сетями, но обладающих меньшим временем обучения В данный момент отсутствует единая модель искусственной иммунной системы для разработки искусственного интеллекта в компьютерных и мобильных играх. Таким образом, ставится проблема разработки новых алгоритмов, позволяющих реализовать взаимодействие с игроком в компьютерной игре, имеющих скорость и реалистичность, сравнимую с искусственными нейронными сетями и экспертными системами и при этом обладающих меньшим временем обучения. Одним из путей решения этой задачи является разработка модели игрового искусственного интеллекта на основе искусственной иммунной системы. Игра в точки является одной из модификаций японской игры go. В данной игре позиционное стратегическое планирование сочетается с тактическим перебором вариантов. Реализация искусственного интеллекта в данной игре в виде дерева решений не является для решения данной задачи рациональным. Для упрощения поиска оптимального решения использовались эвристические правила. Для сокращения времени поиска решения был создан игровой искусственный интеллект с применением методов, основанных на принципах иммунной системы. Искусственная иммунная система представляет идеализированный вариант естественного аналога и воспроизводит ключевые составляющие природного процесса: отбор лучших антител популяции в зависимости от степени их аффинитета (близости) к антигену, клонирование антител, мутация антител.
This article presents the development and study of a model for formalizing the decision-making process in a computer game using artificial intelligence methods. Game artificial intelligence is implemented using a rather limited set of tools: artificial neural networks, evolutionary algorithms, specialized architectures for building artificial intelligence systems. But neural networks also have a number of disadvantages. Perhaps the most significant of them is the complexity and long network training time. The problem is raised of developing new mathematical algorithms that have a probability of making the right decision, comparable to neural networks, but with less training time. At the moment, there is no single model of the artificial immune system for the development of artificial intelligence in computer and mobile games. Thus, the problem is raised of developing new algorithms that allow realizing interaction with the player in a computer game, having speed and realism comparable to artificial neural networks and expert systems, and at the same time having less training time. One of the ways to solve this problem is to develop a game artificial intelligence model based on an artificial immune system. The dot game is a modification of the Japanese game go. In this game, positional strategic planning is combined with tactical enumeration of options. The implementation of artificial intelligence in this game in the form of a decision tree is not rational for solving this problem. To simplify the search for the optimal solution, heuristic rules were used. To reduce the solution search time, game artificial intelligence was created using methods based on the principles of the immune system. The artificial immune system is an idealized version of the natural analogue and reproduces the key components of the natural process: selection of the best antibodies in the population depending on the degree of their affinity (proximity) to the antigen, antibody cloning, antibody mutation.