AI Arena هي لعبة متطورة تدمج تقنيات التعلم الآلي المتقدمة لتدريب وتحسين نماذج المقاتلين. يمكن للاعبين الاختيار بين أنواع نماذج مختلفة، يقدم كل منها مزايا وتحديات فريدة. تركز اللعبة على جمع البيانات ومعالجتها بشكل استراتيجي لتعزيز أداء المقاتلين، مما يجعل من الضروري للاعبين فهم واستخدام الإعدادات والأوضاع المختلفة المتاحة.
لقد أتيحت لنا الفرصة للجلوس مع الفائز ببطولة All-Star Invitational وممثل G3، Ixtlanian، للحصول على دليل AI Arena كامل حول كيفية أن تصبح لاعبًا محترفًا وما هي الأساسيات التي تحتاج إلى إتقانها قبل أن ترتقي بلعبك. هذا هو الدليل الأول في سلسلتنا، وسنركز على تعريف اللاعبين الجدد بالنموذج المتقدم.
نماذج المقاتلين
في AI Arena، تتوفر ثلاثة أنواع من نماذج المقاتلين:
- بسيط (Simple) - مثالي للمبتدئين وشائع جدًا ولكنه يحتوي على قيود تمنع المنافسة عالية المستوى.
- أصلي (Original) - يستخدم التعلم الآلي وأدوات متطورة للضبط الدقيق، ولكن طريقة اللعب يمكن أن تكون صعبة للغاية. على سبيل المثال، يمكن أن يؤثر إظهار حركة في جزء واحد من الخريطة بشكل غير متوقع على السلوك في مكان آخر. هذا النموذج هو الأقل شعبية.
- متقدم (Advanced) - يجمع أفضل ميزات النموذجين الأولين، مما يسمح بتعديلات المنطقة المعزولة دون التأثير على البقية، ويوفر إعدادات متقدمة لتحويل البيانات غير المثلى إلى مواد تدريب مفيدة. هذا النموذج مفضل من قبل كبار اللاعبين وسيكون محور التركيز هنا.
اختيار النموذج المتقدم
اختر النموذج "المتقدم" قبل بدء تدريبك للاستفادة من هذا الدليل. قم بتمكين مربع الاختيار "تحديث الذاكرة الأسي" (Exponential Memory Updating) لجلسات تدريب حديثة أكثر فعالية، وهو مناسب للتغييرات الكبيرة في سلوك مقاتلك.
عملية جمع البيانات
تقدم قناة اللعبة الرسمية على YouTube مقاطع فيديو شاملة حول جمع البيانات. إليك بعض النصائح مباشرة من Ixtlanian:
- تقليل فتحات المعلومات الفارغة: قم بتقصير فترة التوقف بين الضغط على زر جمع البيانات وتنفيذ الإجراء لتعزيز كفاءة التدريب.
- تجنب الإجراءات غير الضرورية: تأكد من أن الإجراءات واضحة ومعزولة في كل موقف أثناء جمع البيانات.
معالجة البيانات
سنركز على الإعدادات المتقدمة بدلاً من الإعدادات البسيطة. ارجع إلى البرنامج التعليمي في الزاوية العلوية اليسرى للحصول على تفسيرات مفصلة للإعدادات مثل "Epochs" و "Batch Size" و "Learning Rate" و "Direction and Action Lambda".
نصائح للمطلعين على البرنامج التعليمي:
- إعدادات التغيير الأقصى: استخدم القيم القصوى لـ "Epochs" و "Learning Rate" جنبًا إلى جنب مع القيم الدنيا لـ "Batch Size" و "Direction and Action Lambda" لجلسات التدريب الأولية لتحديد السلوك الأساسي.
- حماية البيانات الموجودة: استخدم القيم القصوى لـ "Direction and Action Lambda" لحماية البيانات الموجودة، وتقليل قيم "Epochs" و "Learning Rate" للتغييرات المطلوبة مع الحفاظ على التقدم الحالي.
- إزالة التباعد (Remove Sparsity): يؤدي تمكين مربع الاختيار "Remove Sparsity" إلى إزالة معظم خلايا المعلومات الفارغة، مما يجعل التدريب أكثر فعالية. يستخدم هذا بنسبة 95% من الوقت.
- أخذ العينات الزائد (Oversampling): يساعد المقاتلين على التمييز وحفظ المواقع والاتجاهات المختلفة، والتفاعل بدقة أكبر مع تصرفات العدو. غالبًا ما يستخدم هذا الوضع في التدريب الأولي لوضع الأساس.
- متعدد التدفقات (Multi-Stream): يزيد بشكل متناسب من فرصة تطبيق الإجراءات والاتجاهات الموجودة إذا تم تأكيدها في التدريب الحالي. ومع ذلك، قد يؤثر سلبًا على الإجراءات الأخرى إذا تم تطبيق تدريب مكثف لإجراءات جديدة.
الصناديق (Buckets)
تنقسم الصناديق إلى فئتين: "على الأرض" (On Ground) و "في الهواء" (In Air). الإجراءات المعروضة في فئة واحدة لا تؤثر على تلك الموجودة في فئة أخرى ما لم يتم تحديدها. هذا العزل هو ميزة كبيرة للنموذج المتقدم، ويفضلها كبار اللاعبين.
صناديق على الأرض (On Ground Buckets)
- قذيفة نشطة (Projectile Active): يتم تفعيلها فقط عند استخدام القدرات الخاصة وفقط عندما يكون مقاتلك على الأرض.
- الخصم مذهول (Opponent Stunned) والخصم مطروح (Opponent Knockback): يتم تفعيلها عندما يكون الخصم مذهولًا أو مطروحًا على التوالي.
- الخصم نشط (Opponent Active): يستخدم في جميع الحالات الأخرى عندما يكون مقاتلك على الأرض، بما في ذلك جميع الخيارات حتى يتم إذهال الخصم أو طرحه.
صناديق في الهواء (In Air Buckets)
- قرب منطقة الانفجار (Near Blast Zone)، منطقة آمنة (Safe Zone)، تحت المسرح (Under Stage)، جانب المسرح (Side Of Stage): تقسم المجال الجوي إلى مناطق يتواجد فيها مقاتلك. يتم تدريب هذه المناطق بمعزل عن بعضها البعض.
إعدادات التركيز في AI Arena
بعد اختيار الصناديق (BUCKETS) التي سيتم إجراء التغييرات فيها، ننتقل إلى ما يجب أن يركز عليه مقاتلنا. معظمها موصوفة أيضًا في البرنامج التعليمي داخل اللعبة، ولكننا سنركز على الأكثر استخدامًا ونقدم تلميحات حول كيفية عملها في مجموعات مختلفة.
- إجراءاتك (Your Actions) - يحفظ هذا الإعداد الإجراءات السابقة لمقاتلك ويسمح لك ببناء تسلسل من الإجراءات. على سبيل المثال، يمكنك تدريب مقاتلك على تنفيذ ركلة رأس بعد لكمة علوية. نادرًا ما يستخدم، غالبًا في جلسات التدريب النهائية.
- إجراءات الخصم (Opponent Actions) - يسمح هذا الإعداد لمقاتلك بربط أفعاله بأفعال الخصم. على سبيل المثال، يمكن لمقاتلك رفع درع عندما يهاجم العدو أو الإمساك بالعدو عندما يكون محميًا. يستخدم دائمًا تقريبًا في التدريب الأرضي من البداية.
- وضعك (Your Positioning) - يساعد هذا مقاتلك على فهم موقعه في الفضاء لاستخدام الاتجاهات أو الإجراءات الصحيحة. يستخدم دائمًا للعودة إلى المنصة من "جانب المسرح" (Side Of Stage) و "قرب منطقة الانفجار" (Near Blast Zone) ونادرًا ما يستخدم على الأرض.
- وضع الخصم (Opponent Positioning) - يسمح هذا لمقاتلك بفهم موقع الخصم في الفضاء. نادرًا ما يستخدم في الميتا الحالية ولكن يمكن تجربته.
- اتجاهك (Your Direction) - يأخذ هذا في الاعتبار أين ينظر مقاتلك بالنسبة للعدو. يستخدم دائمًا تقريبًا على الأرض وفي "المنطقة الآمنة" (Safe Zone) لمطاردة العدو وتحديد ما إذا كان المقاتل يواجه العدو أو يدير ظهره له. غالبًا ما يستخدم جنبًا إلى جنب مع "الزاوية إلى الخصم" (Angle to Opponent) ولا يستخدم للعودة إلى المنصة من "جانب المسرح" (Side Of Stage) و "قرب منطقة الانفجار" (Near Blast Zone). تلميح: استخدم هذا للإمساك بالعدو فقط عندما تواجهه أو لتنفيذ لكمة علوية.
- اتجاه الخصم (Opponent Direction) - يأخذ هذا في الاعتبار أين ينظر العدو، مثل الحجب فقط عندما يهاجم في اتجاهك. يستخدم بالاشتراك مع "الزاوية إلى الخصم" (Angle to Opponent).
- الزاوية إلى الخصم (Angle to Opponent) - يحدد هذا موقع مقاتلك بالنسبة للعدو ويستخدم كلما كانت الإجراءات موجهة نحو العدو، غالبًا بالاشتراك مع "اتجاهك" (Your Direction).
- التعافيات المتبقية (Recoveries Remaining) - يستخدم هذا الإعداد فقط للعودة من "جانب المسرح" (Side Of Stage) و "قرب منطقة الانفجار" (Near Blast Zone). يساعد مقاتلك على فهم التقنيات التي استخدمها بالفعل للعودة، مما يزيد من احتمالية استخدام تقنيات أخرى للعودة الناجحة.
- المسافة المنفصلة (Discrete Distance) - يساعد هذا مقاتلك على فهم ما إذا كان قريبًا أو بعيدًا عن العدو، وهو أمر بالغ الأهمية للقتال العمودي في الهواء وجميع القتال الأرضي. يستخدم دائمًا في التدريب.
- القرب من الحافة (Proximity to Edge) - يساعد هذا مقاتلك على فهم ما إذا كان على حافة المنصة أو في المنتصف، مما يقدم تنوعًا في السلوك. من المهم جدًا إتقانه ويستخدم فقط أثناء التواجد على الأرض، غالبًا بالاشتراك مع "المسافة المنفصلة" (Discrete Distance) و "الزاوية إلى الخصم" (Angle to Opponent) و "اتجاهك" (Your Direction).
- الخصم خارج المسرح (Opponent Off Stage) - يسمح هذا لمقاتلك بإدراك متى يكون العدو خارج المنصة للدفاع بفعالية عن الحافة ومنع عودة العدو. من المهم جدًا إتقانه ويستخدم فقط عندما يكون مقاتلك على الأرض، غالبًا بالاشتراك مع "المسافة المنفصلة" (Discrete Distance) و "الزاوية إلى الخصم" (Angle to Opponent) و "اتجاهك" (Your Direction).
نصائح احترافية من Ixtlanian
لإنشاء مقاتل متكيف وغير متوقع، استخدم مجموعات تركيز متنوعة لتعليم سلوكيات محددة استجابةً لتصرفات الخصم المختلفة. يضمن هذا النهج أن يتمكن مقاتلك من التفاعل بسرعة ودقة مع حركات الخصم، وتجنب التنبؤ به ويصبح أكثر تنوعًا في مواقف القتال.
خطط لجلسات تدريبك بعناية من خلال تحديد المهارات المحددة التي تريد أن يتعلمها مقاتلك. أظهر هذه الإجراءات أثناء التدريب، وقم بمعالجة البيانات بإعدادات ستعمل على تحسين فعاليتها. على سبيل المثال، إذا كنت تهدف إلى تعليم مقاتلك أداء لكمة علوية أو ركلة قلبية في الهواء من مسافة قريبة والقفز أقرب للكم من مسافة بعيدة، فيجب عليك تحديد "اتجاهك" (Your Direction) و "الزاوية إلى الخصم" (Angle to Opponent) و "المسافة المنفصلة" (Discrete Distance). تساعد هذه الإعدادات مقاتلك على فهم اتجاه نظره، وزاويته بالنسبة للعدو، والمسافة بينهما.
أخيرًا، قم دائمًا بالتجربة والتكرار. إذا كانت نتائج جلسة التدريب غير مرضية، فلا تحفظ البيانات. بدلاً من ذلك، حدد الخطأ، وقم بإجراء التعديلات اللازمة على التدريب أو معالجة البيانات، وحاول مرة أخرى. ستعزز هذه العملية التكرارية جلسات تدريبك بمرور الوقت، مما يؤدي إلى مقاتل يتمتع بوقت رد فعل وأهمية متفوقين.