Comment nous avons utilisé l'apprentissage par renforcement pour résoudre l'Abbaye du Crime

Aperçu

Explorez comment l'IA et l'apprentissage par renforcement ont été utilisés pour conquérir le défiant RPG de 1987 "Abbey of Crime", surmontant sa complexité avec seulement 120k de données pour terminer le jeu de manière autonome.

Programme

• Introduction à l'Abbaye du Crime
Aperçu du RPG de 1987 et de sa complexité
Défis et objectifs du jeu nécessitant une réflexion par l'IA
• Fondamentaux de l'apprentissage par renforcement (RL)
Concepts clés : agents, environnements, états, actions et récompenses
Aperçu des algorithmes de RL utilisés dans les jeux
• Analyse de l'Abbaye du Crime pour l'application de RL
Correspondance des éléments du jeu avec les structures de RL
Défis dans la modélisation de la dynamique du jeu avec RL
• Conception du cadre de RL
Mise en place de l'environnement et représentation des états pour l'Abbaye du Crime
Définition de l'espace d'action basé sur la mécanique du jeu
• Mise en œuvre des algorithmes de RL
Sélection des algorithmes de RL appropriés pour le jeu
Entraînement et ajustement des paramètres pour atteindre les résultats souhaités
• Gestion des contraintes du jeu et des limitations de données
Stratégies pour une utilisation efficace des données dans les contraintes de 120k
Techniques d'optimisation pour des applications RL à ressources limitées
• Test et évaluation
Méthodes pour évaluer la performance du RL dans le jeu
Processus itératifs de test et de raffinement
• Réalisations et résultats
Discussion sur la résolution de scénarios de jeu complexes
Aperçus et percées grâce à la conquête de l'Abbaye du Crime avec RL
• Leçons apprises et orientations futures
Réflexions sur le rôle de l'IA dans le jeu vidéo
Applications potentielles du RL dans d'autres contextes de jeu
• Conclusion et ressources
Résumé des principaux enseignements du cours
Lectures supplémentaires et ressources pour une exploration avancée du RL dans les jeux

Sujets

Conférences