УДК 004.89

НЕЙРОСЕТЕВОЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ИГРОВЫХ ПЕРСОНАЖЕЙ

Куштей И.В., Анохина И.Ю.

ФГБОУ ВО «Донецкий национальный технический университет» (г. Донецк)

кафедра «Прикладная математика и искусственный интеллект»

e-mail: ikushtey@mail.ru, ingatula@mail.ru

Куштей И.В., Анохина И.Ю. Нейросетевой интеллект для игровых персонажей. Статья посвящена задаче интеграции нейросетевого интеллекта для управления игровыми персонажами в 2D-платформерах. Проведён обзор современных подходов к управлению игровыми персонажами. Описана целевая архитектура эксперимента. Определены требования к среде обучения и предложены инструменты для прототипирования и мониторинга. Сформулирован протокол обучения с этапами прототипирования. Установлены метрики оценки и проведён план сравнительного анализа с human baseline и скриптами. Выявлены ключевые риски и предложены меры контроля и направления дальнейшей работы.

Ключевые слова: нейросети, обучение, 2D платформер, искусственный интеллект, адаптивность.

Введение

Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) всё активнее внедряются в индустрию видеоигр, расширяя возможности взаимодействия с виртуальной средой и персонажами. Одним из перспективных направлений является интеграция нейросетевых моделей для управления игровыми агентами, особенно в жанре 2D платформеров. Такие модели способны заменить традиционное управление, основанное на скриптах и ручном вводе, на автономное поведение, формируемое в процессе обучения [1–2].

Цель работы — исследовать возможность замены классического ручного управления персонажем в 2D платформере на управление, полностью выполняемое нейросетевым агентом, и оценить применимость современных методов обучения с подкреплением и имитационного обучения для решения практических задач геймплея: прохождение уровня, избегание препятствий, взаимодействие с объектами и демонстрация «играбельного» поведения для пользователей. Такие исследования актуальны в игровой индустрии как для автоматизированного тестирования и генерации контента, так и для новых игровых механик и ассистентного геймплея [1,3].

Выбор подходов и архитектур

Решение целесообразно строить вокруг нескольких направлений: обучение с подкреплением (PPO, SAC и другие алгоритмы) для прямой оптимизации поведения в среде; имитационное обучение и поведенческое клонирование для быстрого и безопасного старта; гибридные и иерархические схемы, которые объединяют нейросеть с набором высокоуровневых команд и правил для сохранения контролируемости и предсказуемости поведения агента [3–4].

Обучение с подкреплением — тип машинного обучения, в котором искусственный интеллект учится принимать решения путем взаимодействия со средой. Его можно рассматривать как процесс проб и ошибок, причем агент получает «награды» или «штрафы». В отличие от обучения с учителем, в этом случае есть набор готовых правильных ответов, при обучении с подкреплением агент не знает, какое именно действие правильное. Он знает только, насколько оно было хорошим или плохим. Анализируя результаты, агент должен найти оптимальную стратегию поведения.

Как пример, рекомендательные системы, которые моделируют предпочтения пользователя и предлагают ему наиболее релевантные товары, контент или услуги, — это агент, который получает награду, когда пользователь посмотрел рекомендованный контент на YouTube или открыл страницу с товаром на маркетплейсе. Они ищут ответ на вопрос: «Что этому пользователю может понравиться?».

Среда обучения и инструментарий

Эксперименты целесообразно проводить в модульной симуляции уровня с реплицируемой физикой и настраиваемой стохастичностью; в качестве платформ для прототипирования подходят движки Unity или Godot, связанные с RL-фреймворками (Stable Baselines3, RLlib) и системами мониторинга (TensorBoard, Weights & Biases), что упрощает трассировку обучения и интеграцию результатов в игровую сборку [2,4].

Постановка задачи, представление состояния и пространство действий

Задача формулируется как обучение автономного агента, который в условиях 2D платформера будет последовательно принимать решения по перемещению и взаимодействию с объектами уровня так, чтобы максимально безопасно и эффективно достигать контрольных точек и финиша.

В качестве целевой объективной функции рассматривается сочетание показателей прогресса по уровню: положительная награда за продвижение по оси X и за достижение чекпоинтов (контрольных точек, которые фиксируют текущий прогресс игрока) и качественных ограничений поведения (штрафы за падение, смерть, бесцельное стояние и за стратегии, эксплуатирующие баги симуляции). Отметим, что любая игра — это симуляция, управляемая кодом. А код, как известно, не может быть идеален, и в нём всегда будут ошибки (баги). Игроки обнаруживают эти места и строят на этом стратегии. Например, игрок нашёл место, в котором он может стоять, и его «не увидят». Из этого вытекает стратегия: всегда занимать эту позицию для последующей атаки.

Представление задачи требует явного определения наблюдаемого состояния, пространства действий и частотного режима принятия решений: состояние может включать семантический вектор (позиция героя, скорости, ближайшие платформы, статусы врагов и ближайшие препятствия) и/или визуальный вход (часть экрана вокруг персонажа), а действие — дискретный набор базовых команд (влево, вправо, прыжок, спецприём) или параметризованный контроллер (сила/длительность прыжка, плавное управление по оси). Важна спецификация ограничений наблюдаемости — полная (вся сцена доступна) или частичная (только локальная видимость), поскольку это определяет необходимость использования рекуррентных блоков или памяти в модели.

Для практической реализации следует задать формулировку процесса обучения: эпизоды начинаются из контролируемых стартовых состояний, длительность эпизодов ограничена, а при достижении финиша или смерти эпизод завершается. В процессе обучения вводится curriculum — серия упрощённых версий уровня, увеличивающаяся по сложности, чтобы обеспечить стабильную сходимость. Curriculum Learning — стратегия обучения, при которой модель сначала тренируется на простых задачах, а затем постепенно переходит ко всё более сложным. Например, на первом этапе необходимо распознать человека на контрастном фоне в чёткой позиции, например, стоя. После успешного обучения на простых задачах вводят более сложные примеры: человек частично скрыт и находится в одной из поз йоги.

Наградную структуру проектируют с учётом избегания локальных оптимумов: основной компонент награды за прогресс дополняют shaping-наградами за достижение промежуточных целей, маленькими положительными сигналами за обнаружение полезных объектов и отрицательными — за очевидно «читерское» поведение (например, многократное использование нестабильных столкновений). Создавая систему наград, целесообразно исключить малоэффективные тактики. Найденный локальный оптимум — это хорошее, но не лучшее решение. Глобальный оптимум — это наилучшее возможное решение. Задача — заставить искать глобальный оптимум, а не довольствоваться первым попавшимся локальным.

Для валидации устойчивости агента определяют набор контрольных сценариев и метрик: частоту успешных прохождений на валидационных уровнях, среднее время прохождения, число смертей на 100 эпизодов, распределение траекторий действий и меры «человечности» поведения (сравнение с демо-траекториями или с метриками гладкости и своевременности действий) [1–3].

Процесс обучения и оценка результатов

Процесс обучения включает прототипирование на простых уровнях, curriculum learning с постепенным усложнением, использование демонстраций для инициализации поведения и последующий fine-tuning через RL; оценка проводится сравнением с human baseline и скриптами по метрикам: доля успешных прохождений, среднее время до финиша, количество столкновений и субъективная оценка «человечности» поведения игроками и дизайнерами уровня [2–3].

Оценка с human baseline означает, что действия и результаты сравниваются с теми результатами, которые демонстрируют люди-эксперты в аналогичной задаче. Цель искусственного интеллекта — достичь, а в последствии превзойти этот уровень.

Практические риски и меры контроля

Основные риски связаны с тем, что агент может выучить нежелательные стратегии, плохо обобщать на новые уровни и требовать чрезмерных вычислительных ресурсов.

Во-первых, риск эксплойтов: агент находит лазейки в физике или логике игры (зацикливание в границе уровня, использование багов коллизий) и достигает целей, не выполняя ожидаемых игровых действий.

Мера контроля — вводить в наградную функцию штрафы за дискретные аномалии (статистика повторяющихся циклов, слишком частые телепортации, резкие скачки позиции) и реализовать post-filtering политик: отбраковывать и дополнительно тестировать политики, которые демонстрируют необычные траектории на валидационных сценариях. Post-filtering политик — стратегия, при которой окончательное решение принимается путём дополнительной обработки или «фильтрации» выходных данных уже обученной нейронной сети. Можно сказать, что это «умный доводчик», который корректирует сырые предложения модели, прежде чем они станут реальным действием.

Во-вторых, риск непредсказуемости в реальной сборке: поведение, стабильно работающее в симуляции, может рушиться из-за разницы в физике или детерминированности. Меры: domain randomization при обучении (вариация силы гравитации, трения, размеров платформ, позиции врагов), тестирование на «грязных» входах и интеграция площадки для A/B тестов в реальной сборке.

В-третьих, вычислительные и временные затраты: длительное обучение и необходимость множества запусков для репликации результатов. Меры контроля включают использование демонстраций для pretraining (поведенческое клонирование) для быстрого старта, уменьшение размера модели и применение прогрессивного усложнения уровней (curriculum) для сокращения времени до приемлемого поведения, а также профилирование и оптимизацию среды симуляции.

Для сохранения контроля над эстетикой и предсказуемостью поведения вводят архитектурные и инженерные меры: иерархические агенты, где высокоуровневый планировщик выбирает целевые точки, а низкоуровневый контроллер обеспечивает безопасное исполнение, и safety layer, накладывающий жёсткие ограничения на выходные действия (например, запрет на переход через препятствия без выполнения условий). Параллельно следует наладить процедуру мониторинга и валидации: автоматический сбор метрик и видеозаписей эпизодов, ручной ревью критических сессий, регресс-тесты после изменения симуляции и пороговые триггеры для отката модели при выявлении ухудшения показателей.

Наконец, необходимо предусмотреть этапы тестирования с участием людей: краш-тесты дизайнерами уровня, оценка «человечности» поведения игроками и замеры восприятия игры в смешанных режимах player+agent, чтобы убедиться, что внедрение искусственного интеллекта не нарушает игровой опыт [3–5].

Выводы

Замена традиционного управления ИИ-агентом в 2D платформере технически осуществима и приносит практические преимущества в тестировании, ассистировании игрокам и создании новых механик, однако требует внимательного проектирования представления состояния, системы награждений, гибридных архитектур для контроля поведения и практических мер по обеспечению стабильности и предсказуемости. Существующие отраслевые примеры и публикации подтверждают растущий интерес и применимость нейросетевых методов в игровой разработке, но оперативная интеграция требует балансирования между качеством поведения агента и затратами на обучение.

Литература

1. Нейросеть для создания персонажа 2D игры / Хабр [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/articles/844372/. – Загл. с экрана.
2. Нейросеть для создания 2d персонажей: новые возможности и творческие решения / Rating Gamedev [Электронный ресурс]. – Режим доступа:https://rating-gamedev.ru/blog/neiroset-personazi-2d-igry. – Загл. с экрана.
3. Использование нейросетей в компьютерных играх / CyberLeninka [Электронный ресурс]. – Режим доступа:https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-neyrosetey-v-kompyuternyh-igrah. – Загл. с экрана.
4. Использование нейросетей в игровой индустрии / TechHubSPB [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://techhubspb.ru/innovacionnye-nejroseti/ispolzovanie-nejrosetej-v-igrovoj-industrii-sozdanie-i-upravlenie-personazhami/. – Загл. с экрана.
5. Нейросети для 2D/3D-графики и инструменты разработчика / Digital-Razor [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://digital-razor.ru/media/articles/workstation/ai-2d-3d-graphics/. – Загл. с экрана.

Куштей И.В., Анохина И.Ю. Нейросетевой интеллект для игровых персонажей. Статья посвящена задаче интеграции нейросетевого интеллекта для управления игровыми персонажами в 2D-платформерах. Проведён обзор современных подходов к управлению игровыми персонажами. Описана целевая архитектура эксперимента. Определены требования к среде обучения и предложены инструменты для прототипирования и мониторинга. Сформулирован протокол обучения с этапами прототипирования. Установлены метрики оценки и проведён план сравнительного анализа с human baseline и скриптами. Выявлены ключевые риски и предложены меры контроля и направления дальнейшей работы.

Ключевые слова: нейросети, обучение, 2D платформер, искусственный интеллект, адаптивность.

Kushtey I.V., Anokhina I.Y. Neural network intelligence for game characters. This article focuses on the task of integrating neural network intelligence for controlling game characters in 2D platform games. It provides an overview of current approaches to controlling game characters. The article describes the target architecture of the experiment. It defines the requirements for the training environment and suggests tools for prototyping and monitoring. The article formulates a training protocol with prototyping stages. It establishes evaluation metrics and provides a comparative analysis plan with human baseline and scripts. Key risks have been identified, and control measures and directions for further work have been proposed.

Keywords: neural networks, learning, 2D platformer, artificial intelligence, adaptability.