В популярной аркадной игре мисс Пак-Ман обязана уклоняться от призрачных неприятелей, пока она собирает предметы и перемещается по лабиринту, заполненному препятствиями. Игра имеется чем-то наподобие фаворита среди инженеров и компьютерных учёных, каковые соревнуются в том, кто сможет запрограммировать лучшего неестественного игрока.
Рекордный результат на ежегодном конкурсе Ms. Pac-Man Screen Capture Competition образовывает 36 280, но трио исследователей во главе с Сильвией Феррари, профессор машиностроения и космической техники в Корнелле, собрали 43 720 лабораторных баллов.Оценка была достигнута с применением подхода дерева ответов, в котором оптимальные ходы для неестественного игрока выводятся из лабиринта геометрии и динамических уравнений, каковые предсказывают перемещения призраков с точностью 94,6%.
По ходу игры дерево ответов обновляется в настоящем времени. Стратегия подробно обрисована в изучении «Модельно-ориентированный подход к оптимизации игровых стратегий мисс Пак-Ман в настоящем времени», которое будет опубликовано изданием IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games.
«Новизна отечественного метода содержится в том, как генерируется дерево ответов, объединяющее оба геометрических элемента лабиринта с целями сбора информации», — сказал Феррари, отметив, что информация в этом случае имеется фруктом, что г-жа Пак-Ман собирает для бонусные очки. Ее команда первенствовала , кто математически смоделировал компоненты игры, тогда как прошлые неестественные игроки разрабатывались безмодельными методами.
Инженеры проявляют интерес к неестественным игрокам, по обстоятельству того, что они являются эталонную задачу для разработки новых вычислительных способов, каковые смогут быть применены к практическим потребностям, таким как наблюдение, спасоперации и мобильная робототехника.«Инженерные задачи так сложны, что их очень не легко преобразовать в приложения. Но игры очень понятны и смогут употребляться для однозначного сравнения различных способов, по обстоятельству того, что любой способ вероятно применен к одной и той же игре», — сказал Феррари.
То, что начиналось как такое упражнение, превратилось в зрелище во второй половине 90-ых годов XX века, в то время, в то время, когда Deep Blue, компьютер для игры в шахматы, созданный IBM, победил мирового чемпиона Гарри Каспарова в собственном первом матче. Но Deep Blue потребовалось еще 11 матчей, чтобы снова победить Каспарова.Игрок Ms.
Pac-Man из Ferrari сталкивается с собственными проблемами против игроков-людей. Изучение показало, что неестественный игрок не может набирать в среднем более высокие баллы или выдавать более высокие баллы в случае если сравнивать с людьми, каковые как правило игрались в эту игру.
«Интересно, какие конкретно конкретно неприятности легче решить для людей, а какие конкретно конкретно — для компьютеров», — сказал Феррари. «сейчас не очевидно, какие конкретно конкретно элементы проблемы разрешают людям превосходить компьютеры, и это вопрос, что мы исследуем с нейробиологами в рамках совместных проектов, поддерживаемых Управлением военно-морских изучений и Национальным научным фондом.«При с мисс Пак-Ман отечественная математическая модель очень верна, но игрок остается несовершенным из-за элемента неопределенности в ответах, принимаемых привидениями».Но модель Ferrari показала хороших показателей, чем у новичков и игроков со средним уровнем подготовки.
Неестественный игрок также продемонстрировал, что он более умел, чем продвинутые игроки на верхних уровнях игры, где скорость и пространственная сложность становятся более сложными.В то время как конкурс Ms.
Pac-Man Screen Capture Competition сейчас на малоизвестный срок, Феррари объявила, что она все еще может пересмотреть проект и улучшить неестественного игрока, добавив компонент, что разрешит ему самостоятельно обучаться на собственных неточностях, в то время, в то время, когда он будет играться в большее количество игр.