AI Arenaは、高度な機械学習技術を統合し、ファイターモデルを訓練・最適化する洗練されたゲームです。プレイヤーは異なるモデルタイプから選択でき、それぞれが独自の利点と課題を提供します。このゲームは、ファイターのパフォーマンスを向上させるための戦略的なデータ収集と処理を重視しており、プレイヤーが利用可能な様々な設定とモードを理解し活用することが不可欠です。
私たちは、オールスターインビテーショナル優勝者でありG3代表であるIxtlanian氏に、プロのプレイヤーになるためのAI Arenaガイドと、ゲームをレベルアップさせる前に習得すべき必須事項についてお話を伺う機会を得ました。これは私たちのシリーズの最初のガイドであり、新しいプレイヤーにアドバンスドモデルを紹介することに焦点を当てます。
ファイターモデル
AI Arenaには、3種類のファイターモデルがあります。
- シンプル - 初心者に最適で非常に人気がありますが、高レベルの競技を妨げる制限があります。
- オリジナル - 機械学習と洗練されたツールを使用して微調整を行いますが、ゲームプレイは非常に難しい場合があります。例えば、マップのある部分でアクションを示すと、予期せず他の場所の行動に影響を与えることがあります。このモデルは最も人気がありません。
- アドバンスド - 最初の2つのモデルの最高の機能を組み合わせ、他の部分に影響を与えることなくゾーン編集を分離でき、最適ではないデータを有用なトレーニング素材に変換するための高度な設定を提供します。このモデルはトッププレイヤーに好まれており、ここではこれに焦点を当てます。
アドバンスドモデルの選択
このガイドを利用するには、トレーニングを開始する前に「アドバンスド」モデルを選択してください。ファイターの行動に大きな変更を加える場合に適した、より効果的な最近のトレーニングセッションのために、「Exponential Memory Updating」チェックボックスを有効にしてください。
データ収集プロセス
ゲームの公式YouTubeチャンネルでは、データ収集に関する広範なビデオが提供されています。Ixtlanian氏からのヒントをいくつかご紹介します。
- 空の情報スロットを最小限に抑える: データ収集ボタンを押してからアクションを実行するまでの間隔を短くし、トレーニング効率を高めます。
- 不要なアクションを避ける: データ収集中、各状況でアクションが明確かつ分離されていることを確認します。
データ処理
ここでは、シンプルな設定ではなく、高度な設定に焦点を当てます。「Epochs」、「Batch Size」、「Learning Rate」、「Direction and Action Lambda」などの設定の詳細な説明については、左上隅のチュートリアルを参照してください。
チュートリアルに慣れている方向けのヒント：
- 最大変更設定: 「Epochs」と「Learning Rate」に最大値を使用し、「Batch Size」と「Direction and Action Lambda」に最小値を組み合わせて、基本的な行動を確立するための初期トレーニングセッションを行います。
- 既存データを保護: 既存データを保護するために「Direction and Action Lambda」に最大値を使用し、現在の進行状況を維持しながら、望ましい変更のために「Epochs」と「Learning Rate」の値を減らします。
- スパース性の除去: 「Remove Sparsity」チェックボックスを有効にすると、ほとんどの空の情報セルが削除され、トレーニングがより効果的になります。これは95%の確率で使用されます。
- オーバーサンプリング: ファイターが異なる位置と方向を区別し記憶するのに役立ち、敵の行動により正確に反応します。このモードは、基礎を築くための初期トレーニングでよく使用されます。
- マルチストリーム: 現在のトレーニングで確認された場合、既存のアクションと方向を適用する確率を比例して増加させます。ただし、新しいアクションの集中的なトレーニングが適用された場合、他のアクションに悪影響を与える可能性があります。
バケット
バケットは「On Ground」と「In Air」の2つのカテゴリに分けられます。一方のカテゴリで示されたアクションは、選択されない限り他方のカテゴリのアクションに影響を与えません。この分離は、トッププレイヤーに好まれるアドバンスドモデルの大きな利点です。
On Ground バケット
- Projectile Active: 特殊能力が使用された場合のみ、かつファイターが地上にいる場合のみ起動します。
- Opponent Stunned and Opponent Knockback: それぞれ相手がスタンまたはノックバックされたときにトリガーされます。
- Opponent Active: ファイターが地上にいる他のすべての場合に使用され、相手がスタンまたはノックバックされるまでのすべてのオプションが含まれます。
In Air バケット
- Near Blast Zone, Safe Zone, Under Stage, Side Of Stage: 空中をファイターがいるゾーンに分割します。これらのゾーンは互いに分離してトレーニングされます。
AI Arenaでのフォーカス設定
変更を加えるバケットを選択した後、ファイターが何を重視すべきかに移ります。ほとんどの設定はゲーム内のチュートリアルでも説明されていますが、ここでは最も頻繁に使用されるものに焦点を当て、異なる組み合わせでの動作に関するヒントを提供します。
- Your Actions - この設定は、ファイターの以前のアクションを記憶し、アクションのシーケンスを構築することを可能にします。例えば、アッパーカットの後にヘッドキックを実行するようにファイターをトレーニングできます。めったに使用されず、ほとんどが最終トレーニングセッションで使用されます。
- Opponent Actions - この設定により、ファイターは自分のアクションを相手のアクションにリンクさせることができます。例えば、敵が攻撃したときにシールドを張ったり、敵がシールドを張っているときに敵を掴んだりすることができます。地上トレーニングでは最初からほとんど常に使用されます。
- Your Positioning - これは、ファイターが正しい方向やアクションを使用するために、空間内の自分の位置を理解するのに役立ちます。「Side Of Stage」や「Near Blast Zone」からプラットフォームに戻る際には常に使用されますが、地上ではめったに使用されません。
- Opponent Positioning - これは、ファイターが相手の空間内の位置を理解することを可能にします。現在のメタではめったに使用されませんが、実験することができます。
- Your Direction - これは、ファイターが敵に対してどこを向いているかを考慮します。敵を追いかけたり、ファイターが敵の方を向いているか背を向けているかを判断するために、地上や「Safe Zone」でほとんど常に使用されます。「Angle to Opponent」と組み合わせて使用されることが多く、「Side Of Stage」や「Near Blast Zone」からプラットフォームに戻る際には使用されません。ヒント: 敵の方を向いているときだけ敵を掴んだり、アッパーカットをしたりするためにこれを使用します。
- Opponent Direction - これは、敵がどこを向いているかを考慮します。例えば、敵が自分の方向を攻撃したときにのみブロックするなどです。「Angle to Opponent」と組み合わせて使用されます。
- Angle to Opponent - これは、ファイターの敵に対する相対的な位置を決定し、アクションが敵に向けられている場合に常に使用されます。ほとんどの場合、「Your Direction」と組み合わせて使用されます。
- Recoveries Remaining - この設定は、「Side Of Stage」や「Near Blast Zone」から戻る場合にのみ使用されます。ファイターがすでに使用したテクニックを理解するのに役立ち、成功した復帰のために他のテクニックを使用する可能性を高めます。
- Discrete Distance - これは、ファイターが敵から近いか遠いかを理解するのに役立ち、空中の垂直戦闘とすべての地上戦闘にとって重要です。トレーニングでは常に使用されます。
- Proximity to Edge - これは、ファイターがプラットフォームの端にいるか中央にいるかを理解するのに役立ち、行動に多様性をもたらします。習得が非常に重要であり、地上にいる間のみ使用され、「Discrete Distance」、「Angle to Opponent」、「Your Direction」と組み合わせて使用されることがよくあります。
- Opponent Off Stage - これは、ファイターが敵がプラットフォーム外にいることを認識し、効果的にエッジを守り、敵の復帰を防ぐことを可能にします。習得が非常に重要であり、ファイターが地上にいる間のみ使用され、「Discrete Distance」、「Angle to Opponent」、「Your Direction」と組み合わせて使用されることがよくあります。
Ixtlanian氏からのプロのヒント
適応性があり予測不可能なファイターを作成するには、様々なフォーカス組み合わせを使用して、異なる相手のアクションに対応する特定の行動を教えます。このアプローチにより、ファイターは相手の動きに迅速かつ正確に反応でき、予測可能性を避け、戦闘状況でより多才になります。
ファイターに習得させたい特定のスキルを決定し、トレーニングセッションを慎重に計画してください。これらのアクションをトレーニング中に実演し、その効果を最適化する設定でデータを処理します。例えば、ファイターに近距離で空中アッパーカットやフリップキックを実行させ、長距離でパンチのために近くにジャンプさせることを目指す場合、「Your Direction」、「Angle to Opponent」、「Discrete Distance」を選択する必要があります。これらの設定は、ファイターが自分の視線の方向、敵に対する角度、およびそれらの間の距離を理解するのに役立ちます。
最後に、常に実験と反復を行ってください。トレーニングセッションの結果が不満足な場合は、データを保存しないでください。代わりに、何がうまくいかなかったのかを特定し、トレーニングまたはデータ処理に必要な調整を行い、再度試してください。この反復プロセスにより、時間の経過とともにトレーニングセッションが強化され、優れた反応時間と関連性を持つファイターが生まれます。