Vortragsfolien zur PG Vorstellung

Moderne KI-Methoden für praxisnahe Anwendungen
FG Wissensbasierte Systeme
Prof. Hans Kleine Büning
Steffen Priesterjahn
18. Juli 2005
Zielstellung
¾ Untersuchung von unterschiedlichen KI-Methoden im
Hinblick auf Kooperation.
¾ Evaluation der Methoden anhand einer praxisrelevanten Problemstellung:
"Entwickle
"Entwickle ein
ein adaptives
adaptives KI-System
KI-System für
für ein
ein
team-orientiertes
team-orientiertes Computerspiel"
Computerspiel"
FG Wissensbasierte Systeme
Universität Paderborn
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Steffen Priesterjahn
Montag, 18. Juli 2005
Computerspiele in der Forschung?
¾
In den letzten Jahren wurden Computerspiele
¾
¾
komplex
realistisch (z.B: Physik Engines)
¾
¾
team-orientiert
modifizierbar
¾
Jedoch nutzt die KI in den meisten Spielen hauptsächlich
veraltete, nicht adaptive Methoden und vorprogrammierte
Strategien (Scripte).
¾
Für die Forschung bieten Spiele
¾
¾
Virtuelle Umgebungen
Unzählige Anwendungen für KI-Methoden
¾
¾
Testumgebungen für den Vergleich und die ausführliche
Betrachtung von KI-Routinen in der Praxis.
Daten Über menschliches Spielverhalten (Online-Spiele, eSports)
¾
Anschauliche Ergebnisse
FG Wissensbasierte Systeme
Universität Paderborn
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Steffen Priesterjahn
Montag, 18. Juli 2005
Die Plattform: Quake3
¾ Modifizierbar auf Quelltextebene
¾ Team-orientiert ("Capture the Flag" CTF)
¾ Dreidimensionale komplexe virtuelle Umgebung
¾ Einfache Physik
¾ Sehr dynamisch
¾ Relativ stark verbreitet
FG Wissensbasierte Systeme
Universität Paderborn
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Steffen Priesterjahn
Montag, 18. Juli 2005
Fragestellungen
¾ Navigation & Orientierung
¾ Effizienz
¾ Lernen von bestimmten
Verhaltensweisen & Taktiken
¾ Eignung bestimmter Lernverfahren
¾ Adaptivität
¾ Vorhersage des Verhaltens anderer
Spieler
¾ Imitation anderer Spieler
¾ Wie erreicht man kooperatives
Verhalten?
FG Wissensbasierte Systeme
Universität Paderborn
Steffen Priesterjahn
Montag, 18. Juli 2005
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Methoden
Regelbasierte
Regelbasierte
Systeme
Systeme
Logik
Logik
Reinforcement
Reinforcement
Learning
Learning
Fuzzy-Logik
Fuzzy-Logik
Neuronale
Neuronale
Netze
Netze
SchwarmSchwarmintelligenz
intelligenz
Evolution
Evolution
FG Wissensbasierte Systeme
Universität Paderborn
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Steffen Priesterjahn
Montag, 18. Juli 2005
Verlauf
¾ Phase 1
¾ C++ kennen lernen
¾ Q3API und Botschnittstelle kennen lernen
¾ Phase 2
¾ Aufteilung in 2 Untergruppen
¾ Entwicklung eines spielfähigen Einzelagenten
¾ Am Ende: Match zwischen beiden Gruppen (1 gegen 1)
¾ Phase 3
¾ Gruppen erweitern Agenten um Teamfähigkeiten
¾ In der Mitte: Match zwischen beiden Gruppen (n gegen n, n>1)
¾ Abschluss: Match zwischen beiden Gruppen (CTF)
¾ Anmerkung: Der Ausgang der Matches entscheidet nicht über die Note.
FG Wissensbasierte Systeme
Universität Paderborn
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Steffen Priesterjahn
Montag, 18. Juli 2005
Daten
¾ Vorlesung: Maschinelles Lernen
¾ Anzahl: 2 x 6-8 (insgesamt 12-16)
¾ Betreuer: Prof. Dr. H. Kleine Büning
Steffen Priesterjahn (spriesterjahn@upb.de)
¾ Website: www.upb.de/cs/ag-klbue ⇒ Lehre
¾ Anmeldung per eMail
¾ Bei zu vielen Interessenten: Auslosung
FG Wissensbasierte Systeme
Universität Paderborn
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Steffen Priesterjahn
Montag, 18. Juli 2005