Интеграция ИИ в игры на Unity 2021.3 LTS ML-Agents 1.2.0 Beta

Я всегда был заинтригован возможностями искусственного интеллекта (ИИ) в играх. Когда я узнал о ML-Agents, моей первой мыслью было: “Нужно попробовать!”. Я работаю с Unity уже несколько лет, и у меня есть опыт разработки игр, поэтому я знал, что ML-Agents — это идеальный инструмент для добавления умных неигровых персонажей (NPC) в мои игры.

Я начал с Unity 2021.3 LTS, которая, как оказалось, отлично совместима с ML-Agents 1.2.0 Beta. Я был поражен, насколько легко ML-Agents интегрируется с Unity. Мне не пришлось переписывать свой код с нуля. ML-Agents предоставляет набор готовых к использованию компонентов и API, которые позволяют легко обучать агентов и интегрировать их в ваши игры.

В этой статье я расскажу о моем опыте использования ML-Agents 1.2.0 Beta для интеграции ИИ в игры на Unity 2021.3 LTS. Я поделюсь своим опытом установки, настройки, создания обучающей среды, обучения агентов и, наконец, интеграции обученных агентов в мою игру. Я также рассмотрю примеры использования ML-Agents и поделюсь своим мнением о том, как эта технология может изменить мир игровой разработки.

Установка и настройка ML-Agents

Первым делом, я установил Unity 2021.3 LTS. Эта версия, как я уже упоминал, прекрасно подходит для работы с ML-Agents 1.2.0 Beta. Затем я скачал ML-Agents с GitHub.

Чтобы добавить ML-Agents в Unity, я использовал Package Manager. Я открыл Window → Package Manager и выбрал “Add package from disk”. Далее я указал путь к папке, где я скачал ML-Agents. После этого Package Manager импортировал ML-Agents в мой проект.

Следующим шагом была настройка ML-Agents. Я создал новый проект в Unity и импортировал в него ML-Agents. Затем я установил все необходимые зависимости. В ML-Agents 1.2.0 Beta, как и в более ранних версиях, в Unity нужно добавить несколько внешних пакетов – Python (включая pip), TensorFlow, NumPy, matplotlib и другие.

Я потратил некоторое время на установку этих зависимостей, изучая различные руководства и форумы. К счастью, в документации ML-Agents была подробная инструкция, которая помогла мне с установкой.

После установки Python и pip, я установил TensorFlow, NumPy и другие зависимости с помощью pip.

Несколько раз мне приходилось переустанавливать TensorFlow, так как у меня возникали проблемы с совместимостью версий. Но в итоге я добился успеха и настроил всё необходимое.

После настройки Python и ML-Agents, я был готов начать создавать свою первую обучающую среду.

Создание обучающей среды

Для начала я решил создать простую обучающую среду. Я выбрал классическую игру «Лабиринт». В моём варианте, агент должен был найти выход из лабиринта. Я использовал Unity для создания лабиринта, а также добавил простой агент, который был «голым» и не обладал каким-либо интеллектом.

В качестве основного элемента обучения для моего агента я выбрал «награды». Агент получает награду, если он двигается в правильном направлении к выходу из лабиринта. Если агент двигается в неправильном направлении, он получает штраф.

Я использовал ML-Agents для создания скрипта Behavior, который управляет поведением агента. Этот скрипт собирает информацию о состоянии агента, такую как его положение и окружение, и отправляет ее в модель ИИ.

Модель ИИ, в свою очередь, анализирует эту информацию и выбирает действие, которое агент должен выполнить. Например, модель ИИ может решить, что агенту следует двигаться вперед, влево, вправо или назад.

Я также использовал ML-Agents для создания скрипта Academy, который управляет обучением модели ИИ. Этот скрипт отслеживает прогресс агента и настраивает параметры модели ИИ, чтобы улучшить его обучение.

Я провел несколько часов, настраивая свою обучающую среду. Я экспериментировал с разными параметрами награды, штрафа и окружения агента. Я также пробовал разные методы обучения, такие как глубокое обучение с подкреплением (deep reinforcement learning).

В конце концов, я был удовлетворен результатом. Я создал обучающую среду, в которой агент мог эффективно обучаться и находить выход из лабиринта.

Обучение агентов

С обучающей средой, я был готов обучать своего агента. ML-Agents предоставляет множество алгоритмов обучения. Я начал с простого алгоритма, называемого PPO (Proximal Policy Optimization). PPO — это популярный алгоритм глубокого обучения с подкреплением, который хорошо работает в различных средах.

Я использовал инструменты командной строки ML-Agents для запуска процесса обучения. Я указал путь к моей обучающей среде, а также выбрал алгоритм PPO и другие параметры обучения. Затем я запустил процесс обучения и наблюдал, как мой агент учится.

Первоначально мой агент действовал совершенно случайно. Он бегал по лабиринту без цели. Однако, постепенно, по мере того как он получал награды и штрафы, его поведение стало более целенаправленным. Он начал узнавать свои ошибки и выбирать более оптимальные действия.

Я продолжал обучать агента в течение нескольких часов. Я наблюдал, как его поведение становится все более уверенным. В конце концов, агент смог найти выход из лабиринта за несколько секунд.

Я был поражен тем, как быстро агент учился. ML-Agents сделал обучение ИИ невероятно простым и доступным. Я ощущал себя по-настоящему уверенным в том, что смогу использовать ML-Agents в своих будущих играх.

Я также экспериментировал с другими алгоритмами обучения, такими как GAIL (Generative Adversarial Imitation Learning) и SAC (Soft Actor-Critic). GAIL позволяет обучить агента, имитируя поведение человека, а SAC — это усовершенствованный алгоритм, который может учитывать неопределенность в среде.

Я обнаружил, что каждый из этих алгоритмов имеет свои преимущества и недостатки. Выбор правильного алгоритма зависит от конкретной игры и задач, которые вы хотите решить.

Интеграция обученного агента в игру

После того, как агент был успешно обучен, я был готов интегрировать его в свою игру. ML-Agents предоставляет несколько способов интеграции обученных агентов. Я выбрал самый простой метод: я использовал модель ИИ, обученную в моей обучающей среде, и загрузил ее в игру.

Я убедился, что в игре используется та же версия ML-Agents, что и в обучающей среде. Затем я использовал скрипт Behavior, который я создал раньше, и указал путь к файлу с моделью ИИ.

С этого момента мой агент в игре начал использовать свои обученные знания для навигации по лабиринту. Я мог видеть, как он движется по лабиринту, используя свою обученную стратегию, чтобы быстро найти выход.

Я также мог использовать ML-Agents для изменения поведения агента в игре. Например, я мог изменить параметры награды и штрафа, чтобы заставить агента искать новые пути или избегать определенных зон.

Я потратил некоторое время на эксперименты с интеграцией агента в игру. Я пробовал разные способы использования обученного агента, чтобы убедиться, что он работает как надо.

В конце концов, я был удовлетворен результатом. Я интегрировал обученного агента в свою игру и смог наблюдать, как он использует свои знания для достижения своих целей.

Интеграция обученного агента в игру была относительно простым процессом, который занял у меня не более часа. ML-Agents сделал этот процесс простым и интуитивно понятным.

Примеры использования ML-Agents

После успешного обучения и интеграции агента в мою игру, я стал изучать другие примеры использования ML-Agents. Я был поражен разнообразием приложений, для которых можно использовать ML-Agents.

В официальной документации ML-Agents я нашел множество интересных примеров:

  • Игра в футбол. В этом примере два агента играют в простой матч по футболу. Агенты обучаются использовать свои физические характеристики для забивания голов и защиты своих ворот.
  • Парковка автомобиля. В этом примере агент обучается парковать автомобиль в определенном месте. Агент должен учитывать окружающую среду и избегать столкновений с другими объектами.
  • Управление роботом. В этом примере агент обучается управлять роботом для выполнения определенных задач. Например, агент может обучиться поднимать и перемещать предметы или перемещаться по сложному ландшафту.

Я также нашел множество примеров использования ML-Agents в реальных играх. Например, в игре «Source of Madness» агенты ML-Agents используются для создания программно генерируемых монстров. Эти монстры обладают уникальным поведением и представляют уникальную угрозу для игрока.

Я был поражен тем, как ML-Agents может быть использован для создания сложных и уникальных игровых персонажей. Я уверен, что в будущем ML-Agents будет использоваться в все большем количестве игр для создания более умных, интересных и реалистичных игровых персонажей.

Я также хотел бы отметить, что ML-Agents предлагает несколько способов интеграции обученных агентов в игру. Вы можете использовать агента как «черный ящик», не вмешиваясь в его внутреннее устройство. Или вы можете использовать API ML-Agents для доступа к внутренним данным агента, например, к его весовым коэффициентам и активации нейронов.

Это дает вам большую гибкость при использовании ML-Agents в ваших проектах.

Опыт работы с ML-Agents 1.2.0 Beta в Unity 2021.3 LTS оказался чрезвычайно положительным. Я был поражен, насколько просто интегрировать ИИ в игру с помощью этого инструмента. ML-Agents предоставляет все необходимые инструменты и ресурсы для создания умных и реалистичных игровых персонажей.

Я уверен, что ML-Agents значительно изменит будущее игровой индустрии. С помощью ML-Agents разработчики могут создавать более интересные и захватывающие игры, где игроки будут взаимодействовать с более умными и реалистичными искусственными интеллектами.

ML-Agents также предлагает множество возможностей для исследования и развития в области искусственного интеллекта. Разработчики могут использовать ML-Agents для создания новых алгоритмов обучения и изучения новых принципов искусственного интеллекта.

Я рекомендую всем разработчикам игр и энтузиастам искусственного интеллекта попробовать ML-Agents. Это инструмент, который может принести множество новых и захватывающих возможностей в мир игр.

Несмотря на то, что ML-Agents 1.2.0 Beta находится в стадии бета-тестирования, я убежден, что он представляет собой мощный инструмент с большим потенциалом. Я с нетерпением жду выхода окончательной версии ML-Agents и новых возможностей, которые она принесет.

Помимо текстового описания, я решил создать таблицу, которая более структурированно представит информацию о ML-Agents 1.2.0 Beta в Unity 2021.3 LTS.

Таблица будет содержать следующие столбцы:

  • Название — название характеристики или элемента ML-Agents.
  • Описание — краткое описание характеристики или элемента.
  • Преимущества — основные преимущества использования этой характеристики или элемента.
  • Недостатки — основные недостатки использования этой характеристики или элемента.

Вот таблица:

Название Описание Преимущества Недостатки
ML-Agents 1.2.0 Beta Пакет ML-Agents для Unity, представляющий собой набор инструментов для создания и обучения искусственных интеллектов в играх.
  • Простая интеграция в Unity.
  • Большой набор инструментов и ресурсов для создания и обучения агентов.
  • Поддержка различных алгоритмов обучения, включая глубокое обучение с подкреплением (deep reinforcement learning).
  • Поддержка различных платформ, включая Windows, macOS и Linux.
  • Находится в стадии бета-тестирования, что может привести к нестабильности и ошибкам.
  • Требует дополнительной настройки и знаний в области машинного обучения.
Unity 2021.3 LTS Версия Unity с длинным сроком поддержки (Long-Term Support), обеспечивающая стабильность и совместимость.
  • Стабильная и надежная платформа для разработки игр.
  • Длительный срок поддержки с обеспечением обновлений и исправления ошибок.
  • Хорошая совместимость с другими инструментами и библиотеками.
  • Может не поддерживать самые современные функции и технологии по сравнению с более новыми версиями Unity.
Обучающая среда Среда, в которой агент обучается выполнять определенные задачи.
  • Позволяет обучить агента эффективно выполнять задачи.
  • Требует времени и усилий для создания и настройки.
Алгоритмы обучения Различные алгоритмы, используемые для обучения агентов.
  • Разные алгоритмы подходят для разных задач.
  • Требуют понимания и знаний в области машинного обучения.
Интеграция агента в игру Процесс встраивания обученного агента в игру для управления игровыми персонажами.
  • Позволяет использовать обученного агента в игре.
  • Может требовать дополнительной настройки и отладки.

Эта таблица дает общее представление о преимуществах и недостатках использования ML-Agents 1.2.0 Beta в Unity 2021.3 LTS.

Помимо простой таблицы, я решил сравнить ML-Agents с другими популярными инструментами для интеграции ИИ в игры на Unity. Я выбрал два конкурента:

  • Unity AI — встроенный в Unity набор инструментов для создания умных неигровых персонажей.
  • Behavior Tree — популярный подход к созданию ИИ в играх, который используется многими разработчиками.

Я сравнил эти три инструмента по следующим критериям:

  • Простота использования — насколько легко изучать и использовать инструмент.
  • Гибкость — насколько гибким является инструмент для создания разных типов ИИ.
  • Мощность — насколько мощным является инструмент для создания умных и сложных ИИ.
  • Поддержка — насколько хорошо инструмент поддерживается разработчиками.

Вот результаты сравнения:

Критерий ML-Agents 1.2.0 Beta Unity AI Behavior Tree
Простота использования Средний. Требует дополнительных знаний в области машинного обучения, но предлагает относительно простой интерфейс для создания и обучения агентов. Высокий. Простой в использовании и не требует дополнительных знаний в области машинного обучения. Средний. Достаточно прост в использовании, но требует определенного понимания структуры деревьев поведения.
Гибкость Высокий. Позволяет создавать разные типы ИИ с помощью различных алгоритмов обучения и настроек. Средний. Предлагает ограниченный набор функций и инструментов для создания ИИ. Высокий. Позволяет создавать разные типы ИИ с помощью различных комбинаций узлов и связей в деревьях поведения.
Мощность Высокий. Позволяет создавать очень умные и сложные ИИ, которые могут обучаться и адаптироваться к изменениям в среде. Средний. Предлагает ограниченный набор функций для создания умных ИИ. Средний. Позволяет создавать довольно сложные ИИ, но их поведение может быть предсказуемым и не адаптироваться к изменениям в среде.
Поддержка Высокий. Активно развивается и поддерживается разработчиками Unity. Высокий. Поддерживается разработчиками Unity. Средний. Поддерживается разработчиками и сообществом.

Из таблицы видно, что ML-Agents 1.2.0 Beta предлагает наиболее мощный инструмент для создания умных и сложных ИИ, но при этом требует дополнительных знаний в области машинного обучения. Unity AI проще в использовании, но предлагает более ограниченный набор функций. Behavior Tree занимает промежуточное положение, предлагая гибкость и простоту использования, но при этом не обладая такой мощью, как ML-Agents.

Выбор инструмента зависит от конкретных требований проекта. Если вам нужен мощный инструмент для создания сложных и умных ИИ, то ML-Agents — хороший выбор, но готовьтесь уделять время на изучение машинного обучения. Если вам нужен простой и интуитивно понятный инструмент для создания простых ИИ, то Unity AI может быть хорошим вариантом. Behavior Tree — хороший компромисс между мощностью и простотой использования.

FAQ

Помимо таблицы и сравнительной таблицы, я решил собрать часто задаваемые вопросы (FAQ) о ML-Agents 1.2.0 Beta в Unity 2021.3 LTS. Эти вопросы возникали у меня во время работы с инструментом, и я уверен, что они могут быть интересны и другим разработчикам.

Что такое ML-Agents?

ML-Agents — это набор инструментов для создания и обучения искусственных интеллектов в играх на Unity. Он предоставляет всё необходимое для создания обучающих сред, обучения агентов и интеграции обученных агентов в игры. ML-Agents использует глубокое обучение с подкреплением (deep reinforcement learning) и другие современные алгоритмы машинного обучения.

Как установить ML-Agents?

ML-Agents можно установить с помощью Unity Package Manager. Вам нужно скачать пакет с GitHub и импортировать его в свой проект Unity. Затем вам нужно установить несколько зависимостей, таких как Python, TensorFlow и NumPy.

Какие языки программирования используются в ML-Agents?

ML-Agents использует два языка программирования: C# для создания и управления обучающей средой в Unity и Python для обучения агентов с помощью машинного обучения.

Какие алгоритмы обучения доступны в ML-Agents?

В ML-Agents доступны разные алгоритмы обучения, включая PPO (Proximal Policy Optimization), GAIL (Generative Adversarial Imitation Learning) и SAC (Soft Actor-Critic). Выбор алгоритма зависит от конкретной задачи и требований к поведению агента.

Как обучать агентов в ML-Agents?

Обучение агентов в ML-Agents осуществляется с помощью командной строки или через графический интерфейс. Вы указывает путь к файлу с обучающей средой, выбираете алгоритм обучения и настраиваете параметры обучения. Затем вы запускаете процесс обучения, и агент начинает учиться выполнять задачи в обучающей среде.

Как интегрировать обученного агента в игру?

Обученного агента можно интегрировать в игру с помощью скрипта Behavior, который загружает обученную модель и управляет поведением агента в игре.

Каковы основные преимущества использования ML-Agents?

ML-Agents предлагает следующие преимущества:

  • Простая интеграция в Unity.
  • Большой набор инструментов и ресурсов для создания и обучения агентов.
  • Поддержка различных алгоритмов обучения, включая глубокое обучение с подкреплением (deep reinforcement learning).
  • Поддержка различных платформ, включая Windows, macOS и Linux.

Каковы основные недостатки использования ML-Agents?

ML-Agents имеет следующие недостатки:

  • Требует дополнительных знаний в области машинного обучения.
  • Может быть нестабильным в стадии бета-тестирования.
  • Может требовать большого количества вычислительных ресурсов для обучения агентов.

Надеюсь, эти вопросы и ответы помогли вам лучше понять ML-Agents 1.2.0 Beta в Unity 2021.3 LTS.

VK
Pinterest
Telegram
WhatsApp
OK
Прокрутить наверх