1. Foren
  2. Kommentare
  3. Wissenschaft
  4. Alle Kommentare zum Artikel
  5. › Künstliche Intelligenz: Spiele…

Und wie funktioniert es nun

  1. Thema

Neues Thema Ansicht wechseln


  1. Und wie funktioniert es nun

    Autor: minnime 02.06.16 - 09:57

    So richtig erfährt man nicht was dieses UtilityAI sein soll. Der Artikel sagt nur, dass Entscheidungsbäume unflexibel sind uns sein Verfahren besser, wie das funktioniert wird nicht gesagt. So ein bisschen klingt das schon nach Werbung.

  2. Re: Und wie funktioniert es nun

    Autor: Deadline 02.06.16 - 10:21

    Dem Kommentar schließe ich mich an.
    Besonders der Anfangsabsatz, der eigentlich irgendetwas wie eine grundlegende Erklärung des Prinzips darstellen soll, ist sehr undeutlich und unverständlich geschrieben.

    „Der Dämon feuert bei einem Punktewert von 80 einen Schuss auf einen Gegner ab und geht bei einem Punktewert von 60 in Deckung. Es dürfte klar sein, was er macht: schießen.“

    Nein es ist nicht klar was er macht. Der Stand des Punktewerts wird nicht erklärt, was er aussagt und wo er herkommt ebenso nicht. Ich puzzle mal und tippe, dass die Aktion, die vom System die meisten Punkte zugeordnet bekommt also in diesem Fall 80 > 60 ausgewählt und ausgeführt wird?

  3. Re: Und wie funktioniert es nun

    Autor: n0x30n 02.06.16 - 11:15

    Den Anfang habe ich mir auch 3 Mal durchgelesen und versucht zu verstehen bis ich es aufgegeben habe, weil einem einfach die nötigen Informationen fehlen um es verstehen zu können.

    Der ganze Artikel ist relativ sinnlos. Null Informationsgehalt. Das Einzige was man jetzt machen kann ist nach dem Namen der Middleware suchen und sich selbst über das Thema informieren.

  4. Re: Und wie funktioniert es nun

    Autor: Schattenwerk 02.06.16 - 11:17

    Was erwartest du nun? Das eine auf Umsatz ausgelegt Firma ihr Geschäftsgeheimnis allen offen darlegt?

    Diese Informationen bekommst du, wenn du dich als potenzieller Kunde an das Unternehmen wendest ;)

    Vielleicht hilft auch einfach ein Blick auf die Seite des Herstellers: http://apexgametools.com/products/apex-utility-ai-2/

  5. Re: Und wie funktioniert es nun

    Autor: Schattenwerk 02.06.16 - 11:23

    Technisch ist das nicht als zu schwer, sondern einfach nur anstrengend.

    Du weißt deiner Entität gewisse Attribute zu, welche mit einer Aktion verknüpft sind. Zum Beispiel "Gegner angreifen", "Waffe X auswählen", "Waffe Y auswählen", "Nachladen", etc.

    Wie viele Attribute du definierst bleibt eigentlich dir überlassen, da es von der Entität abhängt.

    Jedes Attribut wird nun in regelmäßigen Abständen durch eine Funktion mit einem Wert belegt. Integer, unsigned z.B.

    Wie diese Attribute mit Daten belegt werden, obliegt wieder deinem Spiel. Das kann man sich aber auch einfach vorstellen. Ein Attribut "Nachladen" kann durch eine Berechnung befüllt werden, welche aktuelle Magazinmenge und vorhandene Munition in einen Wert umwandelt. Es macht z.B. keinen Sinn nachladen zu triggern, wenn keine Munition da ist ;)

    Ist keine Munition da, könnte dies sich aber auf ein anderes Attribut auswirken wie z.B. "Munition suchen", etc.

    Am Ende werden alle Attribute einfach genommen und nach einer definierten Logik bewertet, dies könnte z.B. sein: Nimm das mit dem höchsten Wert. Die angesprochene "Unberechenbarkeit" könnte aber auch dadurch realisiert werden, dass man die drei Attribute mit den höchsten Werten nimmt und davon "zufällig" eins auswählt.

  6. Re: Und wie funktioniert es nun

    Autor: n0x30n 02.06.16 - 14:31

    Hört sich nicht besonders "intelligent" an, sondern eher nach einer ziemlich stupiden Implementation von Game-Logik.
    Wenn da tatsächlich alles ist, dann ist das wirklich keinen ausführlichen Artikel wert.

  7. Re: Und wie funktioniert es nun

    Autor: mag 02.06.16 - 15:00

    Ich hab's mir mal angesehen. Im Prinzip ist dieses UtilityAI nichts als eine spezialisierte Form von nicht-binären Entscheidungsbäumen.

    Wie bei jedem Entscheidungsbaum gibt es die inneren Knoten (also Knoten, an denen Zweige hängen, dazu zählt auch die Wurzel), denen Regeln zugeordnet sind, welcher der Zweige ausgewählt werden soll. Außerdem gibt es die Blätter (also Knoten, an denen keine Zweige hängen), die für Antworten auf das Entscheidungsproblem (z.B. welche Aktion ein NPC ausführen soll) stehen.

    Die Besonderheit von UtilityAI liegt in den Regeln der inneren Knoten, also denen, die die Zweige auswählen. Allgemein ist eine Regel in einem Entscheidungsbaum eine Funktion, die Werte, die als Entscheidungsgrundlage dienen, auf einen der Zweige des entsprechenden inneren Knotens abbilden. Oft sind diese Regeln Ja-Nein-Fragen, deren Antwort entweder einen Ja- oder einen Nein-Zweig auswählt.

    Bei UtilityAI sind diese Regeln Funktionen, die den Zweig basierend auf einem ihm zugeordneten Zahlenwert auswählen. Standardgemäß lauten die Regeln "Wähle den Zweig mit dem höchsten Zahlenwert" oder "Wähle den ersten Zweig, der einen Zahlenwert über xxx aufweist". Entsprechend sind den Zweigen wiederum Funktionen zugeordnet, die deren Zahlenwert berechnen. Die können in etwa so aussehen: "Waffe ist gezogen: +10 Punkte. Für jede Kugel im Magazin: +2 Punkte. Es regnet: -5 Punkte."

    Für den Implementierer des Entscheidungsbaums ergibt sich daraus eine gewisse Modularisierung. Die Funktionen, die die Umwelt berücksichtigen und die eigentlichen Entscheidungen liefern, können jetzt für jeden Entscheidungszweig individuell und unabhängig voneinander implementiert werden. So wird ein Hinzufügen weiterer Zweige oder ein Umsortieren von Zweigen im Entscheidungsbaum möglich, ohne die existierenden Entscheidungsregeln anfassen zu müssen.

    Ob das nun massiv besser von der Hand geht als "klassische" Entscheidungsbäume, kann ich nicht beurteilen. Was ich jedoch sagen kann, ist, dass UtilityAI anscheinend per se keinerlei Elemente maschinellen Lernens beinhaltet. Somit ist es deutlich näher an Entscheidungsbäumen als an neuronalen Netzen. Sicherlich könnte man Elemente maschinellen Lernens einbauen, so wie man allgemein Entscheidungsbäume mit Methoden maschinellen Lernens deduzieren kann, aber werksseitige Unterstützung scheint es dafür nicht zu geben.

  8. Re: Und wie funktioniert es nun

    Autor: Spike79 02.06.16 - 15:30

    +1
    Dieses Kommentar ist besser als der Artikel

  9. Re: Und wie funktioniert es nun

    Autor: n0x30n 02.06.16 - 16:50

    Super. Danke für den Beitrag. Das hätte ich mir von dem Artikel erwartet.
    Das war doch mal des Lesens wert. Jetzt weiß man auch worum es dabei geht.

  10. Re: Und wie funktioniert es nun

    Autor: minnime 03.06.16 - 09:13

    Als ich das mit den Punkten gelesen habe, dachte ich zuerst an die gute alte Fuzzy Logic, die auch ein schönes Prinzip ist.

    Alle Welt redet heute von neuronalen Netzen und wie toll und fortschrittlich die sind, aber ist das denn so? Klar, unser Hirn funktioniert auch auf dieser Basis aber das ist auch alles ein wenig umfangreicher und da hängt vieles an der Organisation. Fakt ist doch dass künstliche neuronale Netze meist auch nicht lernen sondern nur trainiert sind und da muss man sich dann schon fragen wo die Vorteile sind. Ich mein, Neuronale Netze sind doch letztlich auch nur Filter, wenn auch sehr universell.

    Jedenfalls könnte ich mir für Entscheidungen wie dem genannten Fall mit den Aktionen die von Zuständen der Umgebung und des NPCs abhängen auch gut Fuzzy Logic im Allgemeinen bzw. Fuzzy Automaten im Speziellen vorstellen.

  1. Thema

Neues Thema Ansicht wechseln


Um zu kommentieren, loggen Sie sich bitte ein oder registrieren Sie sich. Sie müssen ausserdem in Ihrem Account-Profil unter Forum einen Nutzernamen vergeben haben. Zum Login

Stellenmarkt
  1. Product Manager Cloud / PaaS / IaaS (m/w/d)
    iWelt GmbH + Co. KG, Eibelstadt
  2. Senior Consultant (m/w/d) SAP Finance and Analytics
    Witzenmann GmbH, Pforzheim
  3. Experte* - Hochautomatisiertes Fahren
    IAV GmbH, Heimsheim, München, Weissach
  4. Fachbereichsleiter (m/w/d) Applikationen
    Stadtwerke Bonn GmbH, Bonn

Detailsuche


Golem pur
  • Golem.de ohne Werbung nutzen

Anzeige
Top-Angebote
  1. (u. a. Eagle Flight für 4,99€, SWORD ART ONLINE: Fatal Bullet für 6,99€, PES 2021 Season...
  2. (u. a. Fire TV Stick 4K Ultra HD für 28,99€, Fire TV Stick Lite für 18,99€, Echo Dot (4...
  3. (u. a. Galaxy Tab A7 10,4 Zoll 32GB für 132,09€, Galaxy Tab S7+ 12,4 Zoll 256GB für 650,30€)
  4. über 2 Millionen Spar-Deals für Prime-Mitglieder


Haben wir etwas übersehen?

E-Mail an news@golem.de


Telefon- und Internetanbieter: Was tun bei falschen Auftragsbestätigungen?
Telefon- und Internetanbieter
Was tun bei falschen Auftragsbestätigungen?

Bei Telefon- und Internetanschlüssen kommt es öfter vor, dass Verbraucher Auftragsbestätigungen bekommen, obwohl sie nichts bestellt haben.
Von Harald Büring


    DJI FPV im Test: Adrenalin und Adlerauge
    DJI FPV im Test
    Adrenalin und Adlerauge

    Die DJI FPV verpackt ein spektakuläres Drohnen-Flugerlebnis sehr einsteigerfreundlich. Wir haben ein paar Runden mit 100 km/h gedreht.
    Ein Test von Martin Wolf

    1. Quadcopter DJI Air 2S mit großem Sensor für 5,4K-Videos erschienen
    2. DJI Drohnenhersteller plant offenbar Einstieg ins Autogeschäft
    3. Drohne DJI Air 2s soll mit 20 Megapixeln fliegend fotografieren

    Lois Lew: Die berühmteste Sekretärin, die IBM je hatte
    Lois Lew
    Die berühmteste Sekretärin, die IBM je hatte

    Lois Lew war Sekretärin bei IBM, als sie die Chance bekam, auf eine große Werbetour zu gehen. Dabei stellte sich heraus: Sie ist ein Gedächtnisgenie.
    Ein Porträt von Elke Wittich

    1. Kyndryl IBMs aufgespaltenes Unternehmen bekommt einen neuen Namen
    2. Programmiersprache IBM will mit Cobol in die Linux-Cloud
    3. IBM Deutschland IBM-Beschäftigte wehren sich in Webex gegen Kündigungen