Hola y bienvenidos al segundo módulo de este curso construyendo una IA para vencer al juego Doom.
Así que sí, eso es correcto.
Jugaremos a Doom con una inteligencia artificial que intentará matar a algunos monstruos para alcanzar
un objetivo en un entorno 3D.
Conoces el mapa 3-D exactamente como cuando juegas un videojuego en las diferencias de encuentro.
No vas a jugar a este juego de la forma en que vas a construir y codificaremos, lo jugaremos por ti.
vamos tenemos otro desafío muy emocionante por delante y, además, vamos a llevarlo al
siguiente nivel ahora porque vamos a hacer un modelo más complejo que es el profundo convolucional Cuéllar.
Así que ahí
Así que espero que después de estas conferencias de intuición ahora estés muy entusiasmado de implementarlo.
Definitivamente estoy muy emocionado de implementarlo.
Así que comencemos ahora.
Y como pueden ver, estoy comenzando con Google porque quiero mostrarles el entorno de apertura de Eigene
y guiarlos a través del juego que vamos a jugar que es, por supuesto, hacer.
De acuerdo, comenzando con Google, vamos a escribir aquí, abrir un gimnasio.
Entonces vamos a abrir un gimnasio.
Luego haga clic en el enlace y encontrará una página en esa página y en la esquina superior izquierda de esta página
va a hacer clic en los entornos y es allí donde tiene todos los entornos que en realidad
son entornos de juegos.
Y para cada uno de estos juegos puedes implementar una IA para ser el juego.
Y cada vez que se especifica qué objetivo debe cumplir, cuáles son las acciones y cuáles son las recompensas, y
sabe que para la mayoría de los juegos, los estados de entrada son en realidad las imágenes de entrada.
Es decir, no es como antes con el auto sin conductor donde te hicimos conocer un vector
y codificando Un estado del entorno para la mayoría de los juegos, aquí el estado de entrada es la imagen.
Entonces, es exactamente como nuestro futuro, tendré ojos como los humanos.
De hecho, esta IA que estamos a punto de implementar es la más cercana a un cerebro humano porque va
a observar una serie de imágenes y luego detectará dónde tiene que ver en las imágenes y luego usará
una red neuronal clásica. .
Bien, sabremos qué acción debería jugar.
Y entonces, pasemos al juego.
Queremos vencer, que es lo que hacen los últimos juegos de esta lista.
Hagamos clic en él y ahí vamos.
Bienvenido a la perdición y la violencia.
Entonces, como pueden notar, tenemos varias versiones de Doom.
Y estos son solo mapas diferentes con diferentes niveles.
Entonces, por ejemplo, echemos un vistazo al primero al cero básico, que es este juego que ves aquí.
Y como puedes ver para este juego y para cualquiera de los juegos, está especificado que así sea para este
juego, el objetivo es matar a este monstruo aquí en tres segundos con un solo disparo.
Luego se especifican las recompensas.
Entonces obtienes más 101 puntos por matar a este monstruo aquí.
Luego recibes una mala palabra con menos cinco puntos por perder un tiro.
Así que en este momento está obteniendo algo que quiere porque le faltan muchos disparos y se
obtiene menos uno por cada punto, oh 20 segundos y 20 segundos, eso son todas las recompensas.
Y luego tienes cómo termina el juego.
Entonces termina cuando el monstruo está muerto.
Cuando el jugador está muerto o cuando hay tiempo fuera.
Y también tienes las acciones para que tengas tres acciones para este ataque.
Entonces, cuando dispares, muévete hacia la derecha y muévete hacia la izquierda.
OK, pero ese no es el juego que vamos a jugar.
En realidad, este es demasiado simple.
Ese es mi favorito.
Prefiero aquel en el que podemos avanzar, retroceder, girar a la izquierda, girar a la derecha y disparar muchos monstruos.
Este es mucho más emocionante que en realidad esta es esta esquina.
Hagamos clic en él.
Ese es.
Entonces, como pueden ver ahora, podemos avanzar.
Podemos mover hacia la izquierda podemos mover hacia la derecha, hacia la izquierda, hacia la derecha, y podemos disparar de nuevo.
Y tenemos muchos más monstruos como estos tipos aquí.
Y nuestro objetivo, por supuesto, es no solo dispararles, sino que se debe a que el objetivo principal es llegar
a este extremo del mapa, al que llaman chaleco.
El objetivo principal y eso nos da 1000 puntos es alcanzar el chaleco de allí y para hacerlo bien tendremos
que matar a los monstruos porque si no matamos a los monstruos seremos asesinados
y no podremos matarlos. para alcanzar el chaleco
Todo bien.
Y ese es nuestro objetivo principal, que de nosotros veamos cuáles son nuestras recompensas, tenemos una primera palabra cuando
nos estamos acercando al chaleco.
De modo que la distancia más que las palabras es exactamente la distancia que completamos al acercarnos al chaleco,
que la mía es la lectura de distancia más allá del chaleco y menos 100 puntos por la muerte.
Entonces aquí la recompensa simplemente se mide con la distancia.
Cuando te acercas al chaleco obtienes una recompensa que es igual a la cantidad de metros que tienes más
cerca del chaleco.
Entonces esa es una recompensa positiva continua.
Y cuando te alejas del chaleco obtienes una recompensa que es igual a la cantidad de metros completados
al alejarte de esta lista.
Y luego, si tienes cáncer, recibes una mala noticia de menos 100 puntos, entonces el juego puede terminar cuando la jugada
toque el resto.
Ahí es cuando ganamos.
Cuando el jugador está muerto, es cuando perdemos.
Y cuando hay tiempo para que termine el juego y aquí están nuestras acciones permitidas, ataca dispara a derecha e izquierda hacia adelante gira a la derecha
y gira a la izquierda.
Tenemos más acciones que antes.
Ahora tenemos seis secciones.
Está bien.
Esto no aumentará la complejidad tan mal.
De acuerdo, espero que estés emocionado con este juego.
De hecho, creo que este es el juego más emocionante.
Así que vamos a construir una IA para vencer a ese juego y para ello implementaremos una red
neuronal convolucional profunda.