Cómo usamos el aprendizaje por refuerzo para resolver la Abadía del Crimen

Resumen

Explora cómo se utilizaron la inteligencia artificial y el aprendizaje por refuerzo para conquistar el desafiante RPG de 1987 "Abbey of Crime", superando su complejidad con 120k de datos para completar el juego de manera autónoma.

Programa de estudio

• Introducción a la Abadía del Crimen
Resumen del RPG de 1987 y su complejidad
Desafíos y objetivos del juego que necesitan abordarse con IA
• Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo (RL)
Conceptos clave: agentes, entornos, estados, acciones y recompensas
Resumen de los algoritmos de RL utilizados en los videojuegos
• Análisis de la Abadía del Crimen para la Aplicación de RL
Mapeo de elementos del juego a estructuras de RL
Desafíos en la modelación de la dinámica del juego con RL
• Diseño del Marco de RL
Configuración del entorno y representación de estados para la Abadía del Crimen
Definición del espacio de acciones basado en la mecánica del juego
• Implementación de Algoritmos de RL
Selección de algoritmos de RL apropiados para el juego
Entrenamiento y ajuste de parámetros para lograr los resultados deseados
• Manejo de Restricciones del Juego y Limitaciones de Datos
Estrategias para el uso eficiente de datos dentro de las restricciones de 120k
Técnicas de optimización para aplicaciones de RL con recursos limitados
• Pruebas y Evaluación
Métodos para evaluar el rendimiento de RL en el juego
Procesos de prueba iterativa y refinamiento
• Logros y Resultados
Discusión sobre la solución de escenarios complejos del juego
Perspectivas y avances al conquistar la Abadía del Crimen con RL
• Lecciones Aprendidas y Direcciones Futuras
Reflexiones sobre el papel de la IA en los videojuegos
Posibles aplicaciones de RL en otros contextos de videojuegos
• Conclusión y Recursos
Resumen de los aprendizajes clave del curso
Lecturas y recursos adicionales para la exploración avanzada de RL en videojuegos

Asignaturas

Charlas de Conferencia