Старший инженер по машинному обучению в Roblox, доктор философии в области компьютерных наук Дэвид Дёрст совместно с 11 соавторами представил работу под названием «Эффективная имитация движений человека в Counter-Strike».
Информация была опубликована в социальных сетях. Дёрст занимался моделированием сложного человеческого поведения в тактическом шутере CS:GO последние 3 года работы над докторской диссертацией. Используя имитационное обучение (ИО), он создал бота MLMove, который старался действовать как живой игрок.
Для обучения Дёрсту понадобился контроллер движения, обученный на логах киберспортсменов. Всего было задействовано 123 игровых часа. Бот начал имитировать движения для обеих команд за 0,5 мс, включая использование укрытий. На левой тепловой карте можно увидеть, как люди перемещаются на Dust2, а на правой – как это делает MLMove.
Обрабатывались данные с помощью специальной системы CSKnow. Сыграть с ботом MLMove можно через аккаунт на AWS (Amazon Web Services), если установить AWS CLI и загрузить набор данных: aws s3api get-object --bucket csknow-full --key full_csknow.tar.gz full_csknow.tar.gz
Учёные рекомендуют начать с выборки, которая составляет 4% от полного набора данных в 30 Гб в сжатом виде и 230 Гб после распаковки. Проверка осуществляется платно.
