RL (Reinforcement Learning) или же обучение с подкреплением — это удивительный подход к обучению искусственного интеллекта, который позволяет игровым персонажам или ботам учиться, исходя из собственного опыта.

В основе обучения с подкреплением лежит принцип «trial and error» (проб и ошибок). RL‑агент, или бот, помещается в определенную среду, например, в игровой уровень. Задачи у RL‑агентов разные, но, если мы говорим о бота‑противниках, то здесь цель одна — усложнить игроку путь. При этом усложнить умеренно, чтобы игрок мог с ним справиться. При этом же агент не имеет никакой информации о том, как это сделать, и должен учиться. И о том, как ему это делать, сегодня пойдет речь.

В геймдеве обучение с подкреплением используется для создания умных ботов, способных принимать сложные решения и адаптироваться к действиям игрока. Например, в стратегических играх боты могут учиться эффективно использовать ресурсы, строить базы и вести войска в бой. В шутерах боты могут учиться эффективно использовать оружие, уклоняться от пуль и работать в команде.

Обучение с подкреплением также используется для автоматического тестирования игр. Боты могут учиться проходить игровые уровни и находить баги и ошибки, которые не может найти человек.

Фреймворки для RL-обучения ботов-противников

Сегодня в геймдеве достаточно фреймворков для RL. Их можно найти как в свободном доступе и бесплатно, так и от коммерческих компаний. В этой статье мы взглянем на несколько достойных фреймворков для обучения RL‑агентов, которые отличаются своей эффективностью и простотой в использовании, а также рассмотрим, как работает обучение в SMAC.

Gymnasium + Stable-Baselinnes 3

Начнем с самых крутых фреймворков для обучения RL‑агентов — Gymnasium и Stable‑Baselines 3.

1. Gymnasium — это библиотека сред для обучения RL‑агентов, разработанная OpenAI. Она предоставляет разнообразные среды для обучения агентов в симуляционных и игровых средах.

2. Stable‑Baselines 3 — это библиотека для обучения алгоритмов обучения с подкреплением на основе TensorFlow. Она дает реализации различных алгоритмов обучения с подкреплением, таких как PPO, DQN, A2C и других.

Итак, Gymnasium + Stable‑Baselines 3 — это комбинация двух разных фреймворков, которые могут использоваться вместе для обучения RL‑агентов.

Вместе они предоставляют нам просто шикарный набор инструментов, которые помогут нам создавать и обучать ботов, которые будут действовать в самых разных средах — от игр до роботов и симуляций. Но сегодня речь именно про игры, поэтому…

Какие типы задач лучше всего подходят для этих фреймворков?

Любые, где нужно обучить бота действовать в сложной среде. Это может быть игра, где бот должен пройти уровень, собрать все бонусы и, условно говоря, победить босса. Это может быть стратегия, где бот должен научиться эффективно использовать ресурсы, строить базы и вести войска в бой. Или это может быть шутер, где бот должен научиться эффективно использовать оружие, уклоняться от пуль и работать в команде.

Как использовать эти фреймворки для создания и обучения RL‑агентов в геймдеве?

1. C разными типами нейросетей

Представим, что нейросеть — это «мозг» нашего бота. Gymnasium и Stable‑Baselines 3 позволяет нам попробовать разные «типы мозгов», то есть разные архитектуры нейронных сетей, чтобы увидеть, какая работает лучше всего для нашей задачи. Например, мы можем использовать сверточные нейронные сети (CNN), чтобы агент мог «видеть» и «понимать» игровые изображения, или рекуррентные нейронные сети (RNN), чтобы агент мог учитывать последовательность своих действий в игре.

2. C разными алгоритмами обучения

Например, мы можем использовать алгоритмы, которые учат бота на основе своих собственных опытов в игре, или алгоритмы, которые учат его, наблюдая за другими «опытными» игроками.

3. Для тестирование в различных средах

Фреймворки предоставляют нам набор готовых сред, где наши боты могут «жить» и «учиться». Эти среды включают в себя разные виды игр и симуляций, что позволяет нам проверить ботов в абсолютно разных условиях. Например, мы можем использовать эти среды для тестирования нашего бота в классических играх Atari или даже в трехмерных симуляциях с реалистичным окружением.

4. Для распределенного обучения

Это можно сравнить с ускоренным обучением наших ботов, потому что фреймворк дает возможность использовать несколько процессоров или даже несколько компьютеров для обучения.

В общем, Gymnasium в паре со Stable‑Baselines 3 — это как набор инструментов для создания и обучения ботов в играх. Эти фреймворки удобны для всех, даже для новичков. Мы можем использовать их для экспериментов с разными типами ботов. Благодаря разным средам для тестирования, мы можем проверить, как боты справляются в разных ситуациях. А возможность использовать несколько компьютеров для обучения делает процесс быстрым и эффективным. Так что с такими фреймворками создавать и улучшать ботов в играх становится намного проще и интереснее.

VizDoom

VizDoom — фреймворк, разработанный специально для обучения искусственного интеллекта в игре Doom.

Одной из ключевых особенностей VizDoom является его возможность создавать произвольные сценарии для обучения RL‑агентов. Мы можем создавать свои собственные уровни, добавлять новых врагов и бонусы, а также настраивать правила игры. Это позволяет нам создавать среду обучения, которая максимально близка к реальной игре, и обучать нашего бота действовать в сложных условиях.

Кроме того, VizDoom предоставляет готовые сценарии для обучения RL‑агентов, которые можно использовать для тестирования и отладки алгоритмов. Эти сценарии охватывают различные аспекты игры, однако, уточним, что в контексте VizDoom, например, такие типы игр, как Deathmatch и Capture the Flag, не являются стандартными сценариями, поскольку VizDoom ориентирован на одного игрока.

Что касается визуализации, VizDoom предоставляет набор инструментов для визуализации результатов обучения. Это позволяет нам отслеживать процесс обучения и анализировать результаты. Мы можем визуализировать траекторию движения бота, его действия и награды, что помогает лучше понять поведение агента в игровой среде.

Особенно интересной особенностью VizDoom является возможность эмуляции игрового окружения. Это не совсем виртуальная копия реальной игры, но скорее среда, где агент может взаимодействовать с игровыми элементами и получать обратную связь, не запуская полную версию игры Doom. Эмуляция игрового окружения позволяет контролировать различные аспекты игры и проверять поведение агента в различных сценариях и условиях.

Итак, VizDoom предоставляет широкие возможности для создания и обучения искусственных агентов в игре Doom. Он помогает создавать среды обучения, тестировать алгоритмы и анализировать результаты обучения, делая процесс разработки ботов более эффективным и интересным.

Итак, VizDoom предлагает отличные возможности для создания и обучения ботов в игре Doom. Он помогает создавать среды обучения, тестировать алгоритмы и анализировать результаты обучения, делая процесс разработки ботов более эффективным и интересным.

Обучение RL-агентов в SMAC

Вот мы и добрались до той самой сложной платформы, которая предоставляет среду для обучения ботов в стратегической игре StarCraft II.

Аббревиатура SMAC расшифровывается как StarCraft Multi‑Agent Challenge). Обучение RL‑агентов здесь — это действительно сложная задача, которая требует использования специальных алгоритмов и подходов. И сейчас мы о них расскажем.

Q-Learning

Это классический алгоритм обучения с подкреплением, который оценивает и обновляет значения Q‑функции, чтобы агент мог выбирать оптимальные действия в каждом состоянии среды.

Для понимания Q‑Learning давай разберемся с его основными компонентами:

1. Состояния (States). Это различные ситуации или контексты, в которых может находиться агент в среде. Например, если мы говорим о компьютерной игре, то состояние может представлять текущее расположение игрока на карте, его здоровье, количество ресурсов и так далее.

2. Действия (Actions). Это возможные действия, которые агент может предпринять в каждом состоянии. Например, в игре агент может двигаться в различные стороны, атаковать врагов, собирать ресурсы и т. д.

3. Q‑функция (Q‑Function). Это функция, которая оценивает «ценность» выполнения каждого действия в каждом состоянии. Суть Q‑функции заключается в том, что она помогает агенту выбирать оптимальные действия в каждом состоянии, учитывая потенциальные будущие вознаграждения.

Теперь давайте разберемся, как работает Q‑Learning:

1. Инициализация Q‑функции. В начале обучения Q‑функция инициализируется случайными значениями или нулями для всех пар состояние‑действие.

2. Выбор действия. Агент выбирает действие в текущем состоянии с учетом стратегии выбора действия, например, может использовать стратегию «эксплорации‑использования» для балансировки между исследованием новых действий и использованием известных оптимальных действий.

3. Выполнение действия и получение вознаграждения. Агент выполняет выбранное действие и получает вознаграждение от среды.

4. Обновление Q‑функции. Q‑функция обновляется с учетом полученного вознаграждения и нового состояния. Это обновление происходит на основе уравнения Беллмана, которое позволяет агенту оценить, какое действие будет наилучшим в следующем состоянии.

Напоследок пункты со 2-го по 4-й повторяются много раз, пока агент не достигнет определенного условия или не будет достаточно обучен.

В итоге все это помогает агенту учиться делать лучшие выборы в каждой ситуации игры, используя оценки, которые он получает из Q‑функции. Этот процесс позволяет агенту становиться лучше в своей игре и достигать своих целей в обучении с подкреплением.

Deep Q-Networks (DQN)

Deep Q‑Networks, или DQN, это метод, который использует нейронные сети для того, чтобы помочь агентам принимать решения в игре. Он работает так: агент наблюдает за окружающей средой и делает решения, а затем эти решения используются для обучения нейросети. Нейронка оценивает, насколько хорошо было каждое решение, и с течением времени становится все лучше и лучше в предсказании, какое решение будет наилучшим в будущем. В конечном итоге агент может использовать обученную нейросеть, чтобы принимать лучшие решения в реальном времени в игре.

Policy Gradient Methods

А чтобы разобраться в этих методах, то давайте представим себя RL‑агентом. Да, представляем, что ты агент в какой‑то игре, где твоя задача — максимизировать количество очков, которые ты зарабатываешь. У тебя есть различные действия, которые ты можешь предпринять в каждой ситуации игры. Например, в игре «Flappy Bird» ты можешь нажимать на экран, чтобы летать между трубами.

Итак, как ты можешь научиться выбирать оптимальные действия в каждом состоянии игры? Вот где на помощь приходят методы градиента стратегии. Они позволяют тебе настраивать параметры стратегии — это как набор инструкций, по которым ты принимаешь свои решения. Причём так, чтобы максимизировать количество очков, которые ты зарабатываешь.

Например, метод REINFORCE использует градиенты награды, чтобы понять, как изменение параметров стратегии влияет на количество заработанных очков. Простыми словами, если определенное действие приводит к большему количеству очков, чем другие, метод REINFORCE будет настраивать параметры стратегии так, чтобы это действие выполнялось чаще.

Proximal Policy Optimization (PPO) и Trust Region Policy Optimization (TRPO) — это другие методы, которые работают по тому же принципу, но с некоторыми дополнительными улучшениями и ограничениями. Например, они могут быть более эффективными или более стабильными в обучении.

Таким образом, методы градиента стратегии представляют собой мощный инструмент для обучения RL‑агентов, который помогает им становиться все лучше и лучше в выборе действий, которые приводят к высоким наградам в игре.

Actor-Critic Methods

Теперь поступим иначе. Представим, что ты играешь в какую‑то игру, например, в «Super Mario». Твоя цель — пройти уровень, набирая как можно больше очков. Каждый раз, когда ты делаешь ход в игре, ты принимаешь решение — выбираешь действие, которое, по твоему мнению, приведет к лучшему результату.

Причем здесь методы «Actor‑Critic»? Эти методы объединяют два подхода для обучения агентов в играх.

Первый подход — это «Actor». Можно буквально представить его как актера на сцене. Он отвечает за выбор действий — то есть он решает, что делать в каждой ситуации игры. Но чтобы принять лучшее решение, актеру нужен хороший режиссер, который сможет подсказать ему, какие действия лучше всего совершать. И вот здесь на помощь приходит второй подход — «Critic».

«Critic» — это буквально критик, который оценивает каждое действие актера и говорит ему, насколько оно было хорошим и вписывалось в его роль. Он анализирует последствия каждого действия и дает обратную связь актеру, чтобы помочь ему принимать лучшие решения в будущем.

Таким образом, методы «Actor‑Critic» комбинируют эти два подхода: «Actor» (актер), который выбирает действия, и «Critic» (критик), который оценивает эффективность этих действий. Примеры таких методов включают Advantage Actor‑Critic (A2C) и Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG).

Простыми словами, эти методы помогают агентам в играх учиться принимать решения, которые приводят к наилучшим результатам, используя комбинацию опыта (актера) и обратной связи (критика).

Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)

Итак, снова представляем. На этот раз возьмем ту игру, с которой мы начали, обозревая SMAC — StarCraft 2. Это стратегическая игра в реальном времени, где нужно управлять армией юнитов и строить базы, чтобы победить противника. И ты не единственный игрок на поле боя. Есть другие игроки, каждый из которых имеет свои собственные цели и стратегии.

В мире StarCraft 2 Multi‑Agent Reinforcement Learning (MARL) будет работать таким образом: ты — один из агентов в этой игре, а твои противники и союзники — другие агенты. Когда ты принимаешь решения в игре, ты должен учитывать не только свои действия, но и действия других агентов. Например, ты можешь решить атаковать базу противника, но должен быть готов к тому, что твои союзники также могут атаковать его базу или защищаться от его атак.

Таким образом, в StarCraft 2 MARL позволяет агентам учитывать не только текущее состояние игры, но и действия других агентов при принятии решений. Это помогает агентам адаптироваться к стратегиям противника, сотрудничать с союзниками и принимать более эффективные решения в игре.

QMIX

Алгоритм QMIX является одним из наиболее популярных методов обучения RL‑агентов в SMAC, и это не просто так. QMIX использует особую архитектуру нейронной сети, которая позволяет агентам взаимодействовать и совместно решать задачи. В SMAC, где важно не только индивидуальное, но и командное действие, это особенно ценно.

Суть QMIX заключается в том, что каждый агент имеет свою собственную Q‑функцию, которая оценивает полезность действий в каждом состоянии среды. Но здесь интересно то, что эти индивидуальные оценки учитываются в глобальной Q‑функции, которая учитывает взаимодействие между агентами. Таким образом, агенты учатся не только действовать эффективно самостоятельно, но и совместно достигать целей.

QMIX проявил себя как очень эффективный метод обучения RL‑агентов в SMAC. Его успехи подтверждаются множеством исследований и практическими применениями в различных проектах. А само использование QMIX позволяет агентам обучаться не только индивидуально, но и в команде, что делает его одним из предпочтительных выборов для задач мультиагентного обучения в SMAC.

Эти и другие алгоритмы и подходы используются на платформе SMAC для обучения RL‑агентов в среде стратегической игры StarCraft. Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки, и выбор конкретного алгоритма зависит от характеристик задачи и требований к обучению агентов. В этой статье мы дали лишь краткое представление о нескольких, чтобы не написать целый трактат.

Но вместе с тем не будем забывать о другом важном аспекте обучения RL‑агентов в SMAC — использование имитационного обучения. Имитационное обучение — это подход, при котором агент обучается, наблюдая за действиями человека. В SMAC этот подход используется для обучения агентов стратегии игры, которую они затем используют для обучения других агентов. Рекурсия? Да, кажется, она самая.

И напоследок, в SMAC для обучения агентов используют специальные тренировочные среды. Они как симуляторы, где агенты могут учиться, играя в разных сценариях. Например, они могут тренироваться в атаке врага вместе или защищать свою базу. Эти среды созданы так, чтобы помогать агентам развивать навыки сотрудничества и стратегического мышления в игровых ситуациях. Без таких сред обучения агенты могли бы иметь проблемы с принятием сложных решений и работой в команде, а тогда бы не было стратегии и, соответственно, стратегических игр, что не слишком хорошо для нас, правда?

В итоге, после того как мы изучили Gymnasium, Stable‑Baselines 3, VizDoom и SMAC, стало понятно, что каждый из них играет важную роль в обучении RL‑агентов. Gymnasium и Stable‑Baselines 3 дает возможность экспериментировать с разными типами нейронных сетей и методами обучения, делая процесс интересным и гибким. VizDoom, с его способностью создавать и настраивать игровые сценарии, дает отличную возможность погрузиться в мир искусственного интеллекта. А SMAC поднимает планку, учитывая, как агенты взаимодействуют друг с другом, что делает обучение еще более сложным и увлекательным. Все эти инструменты и методы помогают нам создавать умных ботов, которые могут принимать решения в различных ситуациях и даже работать в команде.

Почему геймдев — это не про красивую картинку, а про кровь, пот и слезы разработчиков?

Разработка игр — это истинное искусство, сравнимое с созданием кинематографических шедевров или литературных произведений. Каждая игра — это результат многих месяцев, а иногда и лет творческого напряженного труда, вложенного командой разработчиков. Геймдев — это грандиозный микс технических и креативных аспектов, где не хватает только одного элемента, чтобы весь проект рухнул.

Когда разработчики приступают к созданию игры, они сталкиваются с множеством технических проблем — начиная от оптимизации для различных платформ и разрешений экранов, и заканчивая борьбой с ошибками кода, которые могут привести к краху всей игры. И это только вершина айсберга.

В дополнение к техническим сложностям, разработчики также должны бороться с высокими ожиданиями игрового сообщества. Игроки всегда хотят новых и впечатлений, поэтому разработчики должны не просто следовать трендам, но и постоянно выдавать что‑то новое и уникальное.

Каждая успешная игра, которая поражает мир своими возможностями и историями, это результат бесчисленных ночей усиленной работы, отточенного мастерства и абсолютной преданности идеалу.

И всё‑таки интересно, что будет в геймдеве дальше. Учитывая, что игроки не требуют разработки сложного ИИ, то развитие области RL‑агентов в играх может принести много инноваций и улучшений. Возможно, мы увидим еще более умных и адаптивных персонажей, которые будут не только более реалистичными, но и способными к динамичной и интересной игровой интеракции. Не терпится узнать, что нас ждет лет так через 10, когда, возможно, чтобы очутиться в виртуальной реальности достаточно будет надеть супер тонкие линзы… Что ж, будущее покажет.