ИИ сейчас может делать много вещей — генерировать уровни, разрабатывать врагов и даже формировать характеры персонажей. Но есть одна смертельная проблема: он не может объяснить, почему он это делает.
Модели, такие как FET, производят потрясающие результаты, но процесс принятия решений? Полная черная коробка.
Например: вы потратили время на то, чтобы создать свирепого AI-противника, а он вдруг начал бродить по карте. Хотите исправить ошибку? Извините, вы даже не можете понять, в чем проблема. Если вы не понимаете, как работает модель, вы не сможете ничего исправить.
Исследовательская команда BeamAI работает над этой сложной задачей — сделать логические решения ИИ «видимыми». Если разработчики смогут понять внутренние пути рассуждений модели, игровой опыт станет более стабильным и сбалансированным, а поведение ИИ будет более правдоподобным.
Когда ИИ научится «сдавать задания», а не просто «давать ответы», весь процесс разработки изменится.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
ИИ сейчас может делать много вещей — генерировать уровни, разрабатывать врагов и даже формировать характеры персонажей. Но есть одна смертельная проблема: он не может объяснить, почему он это делает.
Модели, такие как FET, производят потрясающие результаты, но процесс принятия решений? Полная черная коробка.
Например: вы потратили время на то, чтобы создать свирепого AI-противника, а он вдруг начал бродить по карте. Хотите исправить ошибку? Извините, вы даже не можете понять, в чем проблема. Если вы не понимаете, как работает модель, вы не сможете ничего исправить.
Исследовательская команда BeamAI работает над этой сложной задачей — сделать логические решения ИИ «видимыми». Если разработчики смогут понять внутренние пути рассуждений модели, игровой опыт станет более стабильным и сбалансированным, а поведение ИИ будет более правдоподобным.
Когда ИИ научится «сдавать задания», а не просто «давать ответы», весь процесс разработки изменится.