Войти
ПрограммированиеФорумИгровая логика и ИИ

Актуальность самообучаемого ИИ в применении для игр (80 стр)

Страницы: 177 78 79 80 81 82 Следующая »
#1185
16:22, 30 апр. 2020

Я и спросил, чему ты конкретно учишь? Всему сразу?
Не получится так.

LiveBaster
> Датчики есть, но самые простые

А стабилизация как сделана? Подозреваю что никак.

LiveBaster
> Кто-то из далёких предков ведь должен был научиться первым?

Он "учился" вместе с эволюцией. Как только начал зарождаться скелет, начал зарождаться и
соответствующий ему отдел мозжечка с вложенной в него кинематикой.
Мозжечок (стабилизация) действует независимо от сознания, и учить его не надо.

Так и здесь, костями должен управлять отдельный алгоритм, способный самостабилизироваться
в разных состояниях  (стоя, лёжа, идти, парировать) и между ними.

А обучать нейросеть надо чтобы она понимала состояния на самом верхнем уровне и выбирала действия - типа
если упал - встать и каким образом. Или надо идти или бежать, куда и как.


#1186
16:53, 30 апр. 2020

Suslik
> а теперь ещё увеличь гравитацию до реальной (раза 3) и убери боковые колёса
> гигантские жёсткие "крылья"

Гравитация g=9,81 м/с².
Конечно, без крыльев Страусу стало тяжелее.

Запустить видео по клику - Как делать игрыЗапустить видео по клику - Как делать игры
#1187
17:12, 30 апр. 2020

rcsim
> Я и спросил, чему ты конкретно учишь? Всему сразу?
> Не получится так.
Я ничему не учу Страуса - он учится самостоятельно. Обучение без учителя.
Обучать с учителем тоже можно, но я пока этот режим не использую, как самый простой и понятный.


> LiveBaster
> > Датчики есть, но самые простые
>
> А стабилизация как сделана? Подозреваю что никак.

Что имеется в виду под "стабилизацией"? Гироскоп внутри корпуса?
Гироскопа нет. Используется простейшая 3D-модель в Unity3D, которая умеет двигать суставами - это всё.

> LiveBaster
> > Кто-то из далёких предков ведь должен был научиться первым?
>
> Он "учился" вместе с эволюцией. Как только начал зарождаться скелет, начал
> зарождаться и
> соответствующий ему отдел мозжечка с вложенной в него кинематикой.
> Мозжечок (стабилизация) действует независимо от сознания, и учить его не надо.
>
> Так и здесь, костями должен управлять отдельный алгоритм, способный самостабилизироваться
> в разных состояниях  (стоя, лёжа, идти, парировать) и между ними.

У меня ведь нет миллиона лет на эволюцию :)

> А обучать нейросеть надо чтобы она понимала состояния на самом верхнем уровне и
> выбирала действия - типа
> если упал - встать и каким образом. Или надо идти или бежать, куда и как.

В ПО LiveBaster нет нейросети.

#1188
17:28, 30 апр. 2020

LiveBaster
Мне кажется в эволюционной модели не хватает фактора изменения формы существа.
Вы пытаетесь научить систему работать с несовершенной физиологией (Сверлить гвоздем, может и можно, но не эффективно)
Попробуйте сделать возможность изменения толщины\длины\смещение элементов страуса. Возможно система найдет баланс элементов.

#1189
17:43, 30 апр. 2020

Jeners
> Попробуйте сделать возможность изменения толщины\длины\смещение элементов
> страуса. Возможно система найдет баланс элементов.
Я регулярно это делаю.

На всё многообразие экспериментальных форм Вы можете посмотреть на моём канале:
https://www.youtube.com/channel/UCIO3HTR5Mt9WxfPh8xeLcKQ

Ещё проблема в том, что в данной ветке форума, с момента её создания, были вопросы к центру тяжести модели и попытки уличить в обмане наблюдателей.
Поэтому Страус постепенно стал именно таким максимально несуразным, чтобы была видна работа ИИ-алгоритма, в ущерб красоте 3D-модели :)

#1190
17:50, 30 апр. 2020

LiveBaster
> Что имеется в виду под "стабилизацией"? Гироскоп внутри корпуса?

Ну можно и так назвать. Замеряешь угловую скорость и применяешь управляющее воздействие.
Управляешь например пид-контроллером.

LiveBaster
> он учится самостоятельно.

LiveBaster
> нет нейросети.

Это как?

#1191
17:58, 30 апр. 2020

rcsim
> Ну можно и так назвать. Замеряешь угловую скорость и применяешь управляющее
> воздействие.
> Управляешь например пид-контроллером.

В реальный робот, с целью облегчения задачи управления роботом, конечно можно и гироскоп в корпус вставить.
Или если делать персонаж в компьютерную игру, то тоже можно сделать тело максимально совершенным, чтобы им было проще управлять.
Я пока ИИ-движок разрабатываю, поэтому 3D-модель Страуса не имеет дополнительных ухищрений.


> LiveBaster
> > он учится самостоятельно.
>
> LiveBaster
> > нет нейросети.
>
> Это как?

Очень просто. Нажимаю кнопку Play в Unity3D и всё - дальше Страус "рождается" с абсолютно пустой Базой Данных и живёт собственной жизнью, пытаясь выжить в окружающей среде.

#1192
11:15, 1 мая 2020

LiveBaster
> Я и спросил, чему ты конкретно учишь? Всему сразу?
> > LiveBaster
> > > он учится самостоятельно.
> >
> > LiveBaster
> > > нет нейросети.
> >
> > Это как?
LiveBaster
> Очень просто. Нажимаю кнопку Play в Unity3D и всё

Это всё что ты можешь ответить? Тогда вполне логично, что за 3 года твои уродцы так и не научились стоять.

#1193
(Правка: 14:08) 13:38, 1 мая 2020

LiveBaster
Прочитал всё от корки до корки и не нашёл главного:
Как устроено обучение? Обучение это обратная связь - в зависимости на то, что на входе, на выходе правильно\не правильно.
Что подаёшь на вход?
По какому принципу построена сеть?
Если сказать, что сеть с обратным распространением ошибки, то это значит ничего не сказать!
Какая топология сети? Сеть Хопфилда, самоорганизующиеся карты Кохонена...? Их более полусотни!
Для каждой задачи нужна специально заточенная сеть.
Сам придумал топологию? Так расскажи про её устройство - вот это интересно!

Само по себе ничего самообучаться не будет! Надо заложить принципы. Вот они как раз и интересны.

P.S.
Для удержания равновеся какой то системы, как раз подойдёт сеть Хопфилда.
Для решения каких то более сложных задач нужен постановщик задач.
Данные окружаюoего мира проверяются на похожесть, как портреты с видеокамеры, с задачами уже пройденного опыта. Для генерации классификации задач (условные рефлексы, стилизация картин под какого либо художника https://pikabu.ru/story/izobrazheniya_sozdannyie_neyronnyimi_setyami_4056141 - это одного поля ягода) из входного потока можно применить самоорганизующиеся карты Кохонена.

#1194
14:08, 1 мая 2020

flint2
> Как устроено обучение? Обучение это обратная связь - в зависимости на то, что
> на входе, на выходе правильно\не правильно.

Общая информация есть у меня на сайте http://www.livebaster.ru

Что на входе:
1. Сигналы с датчиков.
Датчики могут быть самые разные.
Самый простой датчик - датчик высоты.
У него 1 параметр: требуемая высота. И один сигнал - текущая высота.

Что на выходе:
1. Управляющие команды на моторы 3D-модели.
Команды также могут быть самые разные. В общем виде, это число в заданном диапазоне от минимально возможного значения до максимального.
Например, для управления суставами - это угол поворота.

Допустим, хотим сделать ракету, которая поднимается на высоту H, тогда делаем модель "ракеты", создаём для неё один датчик высоты и добавляем один двигатель, управляемый силой тяги.
Далее, включаем симуляцию - кнопка Play и ПО LiveBaster начинает управлять двигателем модели ракеты таким образом, чтобы ракета поднялась на заданную высоту H.

"Правильно- не правильно" - в режиме "обучение без учителя" не используется.

> Что подаёшь на вход?

Для примера с ракетой - входные данные - это высота с датчика высоты.

> По какому принципу построена сеть?

Классические нейросети не используются.

> Если сказать, что сеть с обратным распространением ошибки, то это значит ничего
> не сказать!

Классические нейросети не используются.

> Какая топология сети? Сеть Хопфилда, самоорганизующиеся карты Кохонена...? Их
> более полусотни!

Классические нейросети не используются.

> Для каждой задачи нужна специально заточенная сеть.

Вы указали одну из причин, по которой в LiveBaster не используются классические нейросети.
LiveBaster сделан так, чтобы он мог легко перестраиваться с одной задачи на другую, решая одновременно множество разных задач.
Например, Страус решает задачи: расположить тело на заданной высоте, повернуться в сторону площадки, добраться до площадки. С одной задачи на другую переключение происходит автоматически и данные в БД используются одни и те же.
Количество решаемых задач ничем не ограничивается, кроме количества доступных вычислительных ресурсов.

> Сам придумал топологию? Так расскажи про её устройство - вот это интересно!

Нет никакой топологии, т.к. нейросети не используются.

> Само по себе ничего самообучаться не будет! Надо заложить принципы. Вот они как
> раз и интересны.

Принципы давно описаны в трудах известных нейрофизиологов (Павлов И.П., его ученик Анохин П.К. и множество других) - я всего лишь пытаюсь их корректно реализовать так, чтобы они работали в реальном времени и удовлетворяли множеству других требований.

#1195
(Правка: 14:21) 14:17, 1 мая 2020

LiveBaster
> Гравитация g=9,81 м/с².
> Конечно, без крыльев Страусу стало тяжелее.
ну вот, а теперь сравни с:

Запустить видео по клику - Как делать игрыЗапустить видео по клику - Как делать игры

> Что конкретно стало видно?
что при нормальном ускорении свободного падения или при нормальной кинематической модели (без читерского перераспределения массы) у твоего алгоритма не хватает мощности совершать хоть сколько-то осмысленное поведение. а при параметрах, на которых ты его любишь тестировать, можно вообще что угодно подавать на вход и результат будет примерно тот же самый — неваляшка.

#1196
(Правка: 14:56) 14:51, 1 мая 2020
LiveBaster сделан так, чтобы он мог легко перестраиваться с одной задачи на другую, решая одновременно множество разных задач.
Как???
Например, Страус решает задачи: расположить тело на заданной высоте, повернуться в сторону площадки, добраться до площадки. С одной задачи на другую переключение происходит автоматически
Каким образом автоматически???
Количество решаемых задач ничем не ограничивается, кроме количества доступных вычислительных ресурсов.

Это всё общие слова и вода. Где мясо, где конкретика?
Принципы давно описаны в трудах известных нейрофизиологов (Павлов И.П., его ученик Анохин П.К. и множество других) - я всего лишь пытаюсь их корректно реализовать так, чтобы они работали в реальном времени и удовлетворяли множеству других требований.
На базе данных?!!
Это не будет работать по определению!!! На базе данных только конечный автомат работать будет.
Тогда зачем говорить об обучении?
Другое дело база знаний, к которой применяются заранее описанные правила в этой же базе - пролог машина и цепи Маркова почитайте. вот тут элегантное решение без сетей: https://gamedev.ru/code/articles/Markov_chain_AI
Через 10 лет картинка будет та-же, потому что не владеете вопросом.
Как говорил Козьма Прутков: Зри в корень! А пока что одна вода и непонимание принципов.
#1197
(Правка: 15:12) 15:07, 1 мая 2020

flint2
> Как???
почитай хоть пейпер к видео выше, всё это прекрасно делалось ещё задолго до того, как нвидия начала промывать мозг населению, якобы теперь без нейросетей вообще ничего сделать невозможно. всё прекрасно без этих ваших нейросетей, на одной только теории оптимизации управления и очень хитрых алгоритмов минимизации целевого функционала, гораздо хитрее алгоритмов, которые используются в обучении нейросетей градиентным спуском. кстати, всё это публикуется в открытом доступе с предельно детальным описанием устройства, бери да читай: https://www.goatstream.com/research/papers/SA2013/SA2013.pdf никаких секретных технологий инопланетян, никаких ступней по 50 кг, всё проходит через peer review процесс, поэтому какой попало шлак там не опубликуешь. всё это было опубликовано уже 7 лет назад, страшно подумать.

#1198
15:48, 1 мая 2020

Suslik
> всё это было опубликовано уже 7 лет назад, страшно подумать

В этой работе идёт речь про оптимизацию параметров контроллера управления мышцами, т.е. это другой класс задач, не имеющий отношения к ИИ (поиск решений).
Например, существо, попав в незнакомую ситуацию, должно найти решение, как перейти в знакомую ситуацию — к примеру, встать на ноги после падения.
Как видно на видео к этой работе, анимация заканчивается, как только существа падают - они дальше не знают, что делать.
Это примерно как магнитофон, который пытается воспроизводить запись на ленте в условиях внешних воздействий, приводящих к изменению скорости ленты.

#1199
(Правка: 16:31) 15:50, 1 мая 2020

Suslik

никаких секретных технологий инопланетян
А я и не говорю, что обязательно надо на нейронных сетях. Я просто предположил, как самое очевидное к слову "Самообучение", или надо называть вещи своими именами. Решений может быть много и не на сетях, но принцип обучения один! Я описал одно из множества возможных решений - блоками. Предположил и другие решения, можно было до кучи и это https://www.goatstream.com/research/papers/SA2013/SA2013.pdf предложить. Но в статье не на эту тему  акцент сделан.
Кстати ТС и намеревается его реализовать, во всяком случае очень похоже. Но он хоть словом обмолвился об этом? Он даже суть статьи своими словами передать не может.
, никаких ступней по 50 кг
??? Я об этом разве писал?! - Не надо так огульно проходя мимо.
бери да читай: https://www.goatstream.com/research/papers/SA2013/SA2013.pdf
Я это давно читал и не раз. Всё правильно написано и имеет место быть. К разговору это как относится?
ТС льёт воду общими фразами, а сути нет.
— Ты где деньги берешь?
— В тумбочке?
— А кто в тумбочку деньги кладёт?
— Жена!
— А у нее деньги от куда?
— Я ей даю!
— А у тебя откуда?
— Я из тумбочки беру!
Если бы ТС дал описание механизма по блочно, который он пытается реализовать, тогда можно было рассуждать почему не получается и где ошибка и уже потом копаться в каждом блоке индивидуально.
Страницы: 177 78 79 80 81 82 Следующая »
ПрограммированиеФорумИгровая логика и ИИ