/geliştir: Botlar ve Elektrikli Porolar | League of Legends
/geliştir: Botlar ve Elektrikli PorolarYazan BuffMePlzGeçmişe dönüp şöyle bir baktığımızda AlphaGo'nun Lee Sedol karşısında aldığı zaferin üzerinden bir seneyi aşkın süre geçmiş. Oyundaki botlarımızı oluşturduğumuzdan beri yapay zekânın ne kadar geliştiği ortada. Biz de LoL'de yapay öğrenme ağını ne kadar ilerletebileceğimizi merak ediyoruz.
Yapay zekânın şampiyon seçebilmesini, oyun sırasında stratejik kararlar verebilmesini ve her şampiyon için özel bir öğrenme havuzunun olmasını her zaman istemiştik. Bunun için programlama paradigması ve otomatikleştirilmiş muhakeme sistemlerini incelemeye başladık. Yapay zekâyı hesaplamak zor olabilir; ancak QRS faktörleri baz alınarak yaptığımız araştırmalar sonucunda yapay zekânın yakın zamanda 200 IQ'ya ulaşacağına inanıyoruz.
Botlar, oyunu oyunculardan gerçek zamanlı olarak öğrenmek için tasarlandı. Botların olabildiğince gerçekçi PvP deneyimlerinin olmasını istediğimiz için deneme oyunlarını yapay zekâya karşı oyunlar yerine PvP sıralarına getiriyoruz. Bu oyunlardan bir tanesini 2 Nisan 2017 21.59'a kadar oynayan bütün oyuncular için özel bir simge oluşturduk. (Simgelerin hesaplara yüklemesi birkaç haftayı bulabilir.)
Gelişmiş Botların şu ana kadar skor aldıktan sonra ifade göstermek, sürekli kışkırt kullanmak ya da rakibi tuzağa çekmek gibi bazı ilginç hareketleri oldu. Yönlendirilmiş asiklik grafiklerden kaynaklanan kombinasyonların geri yayılımı ve Markov ifadelerindeki fenomen mutasyonlar nedeniyle botlar muhtemelen kendi kişiliklerini ve oyun stillerini geliştirdiler. Peki bunların hepsi nasıl oldu? Bu konuda uzman değilim; ancak basitçe anlatmak gerekirse, gözetimli öğrenme süreci yapay yollarla üretilen (ancak Fourier ile ters dönüştürülmüş) gerçek blok zincirlerinden oluşan girdi dizilerini kabul ederek oluşturuldu. Sol taraftaki varyans dengelemesinde dışarıda kalan Craighton değerlerinin demodülarizasyonu hem nitelikli hem de niteliksiz düzlemsel transeptlerde önemli kazançlar sağladı.
Ekip başlangıçta sinovyal p-düğümlerin büyütülmesini engelleyen merkezi sinir ağlarının ağ yapısında bulunan gama tipi dış bükeylikle mücadele etti; ancak aygıt filtre sürücülerinde çıkan sorunları azaltmada başarılı oldular. Ekibimiz gerçek zamanlı Gringel katsayılarını hesaplamak için kullanılan tüm mevcut Chebyshev denklemlerini, sonsuz Z-haznelerine çok daha etkili dalga-mekanik yaklaşımlarıyla geçirmeyi planlıyor. Umarım bu her şeyi özetlemiştir. Bugün başlayacak Gelişmiş Botlar testimize katıldığınız için teşekkür ederiz.
Şampiyon yol haritası
KÖKEN: Riven League of Legends Hakkında