Reinforcement Learning (RL) sudah banyak dipakai dalam pengembangan AI game yang pintar dan menantang. Teknologi ini memajukan pengalaman bermain game yang seru dan penuh tantangan.
Lantas, apa sebetulnya Reinforcement Learning dan Bagaimana penerapannya dalam industri game? Artikel kali ini akan membahas wacana reinforcement learning dan penggunaannya dalam pengembangan AI game, serta apa saja tantangan yang harus dihadapi.
Pengertian Reinforcement Learning
Reinforcement Learning (RL) ialah bab dari Machine Learning atau pembelajaran mesin yang melatih perangkat lunak untuk menciptakan keputusan untuk menerima hasil yang maksimal.
Teknik ini menggunakan biro otonom yang melakukan pekerjaan untuk mencari cara terbaik supaya mendapatkan kado atau reward. Agen tersebut akan menghadapi environment mirip dalam permainan (game) dan melakukan trial and error untuk menuntaskan persoalan. Tindakan agen yang cocok dengan tujuan programmer akan diperkuat dan mendapatkan rewards, sementara langkah-langkah yang tidak sesuai dengan tujuan akan diabaikan atau menerima penalties.
Cara kerja Reinforcement Learning
Cara kerja algoritma Reinforcement Learning nyaris serupa dengan Reinforcement Learning pada binatang dan juga insan di bidang psikologi sikap. Sebagai contoh, seorang anak akan menerima pujian dari orang tua mereka dikala membantu membersihkan rumah namun akan mendapatkan reaksi negatif dikala anak melempar mainan atau berteriak. Dengan cepat, anak akan mempelajari aktivitas mana yang akan menghasilkan kado (rewards) pada risikonya.
Nah, algoritma RL hampir serupa dengan proses pembelajaran ini. Agen akan mencoba banyak sekali tindakan dan mempelajari nilai positif maupun negatif untuk mencapai tujuan akhir ialah hadiah. Beberapa komponen utama dalam teknik Reinforcement Learning yakni:
- Pelajar atau distributor otonom
- Lingkungan (environment) kawasan biro berinteraksi dan mencar ilmu
- Kebijakan pengambilan tindakan yang harus dipatuhi distributor
- Agen menyaksikan sinyal rewards usai melakukan langkah-langkah
- Hadiah (rewards) ialah nilai yang didapat sesudah melakukan sebuah langkah-langkah, dapat berbentukhasil nyata atau negatif
- Cumulative rewards merupakan nilai tamat atau jumlah total hadiah yang didapat
Penerapan Reinforcement Learning dalam AI Game
Reinforcement Learning merupakan teknik Machine Learning yang memungkinkan perangkat lunak atau biro untuk mempelajari sikap dengan mengambil tindakan yang paling cocok dalam situasi tertentu. Pada bidang game, biro otonom mampu mempelajari taktik dan tindakan terbaik untuk mengatasi aneka macam suasana dalam permainan.
Misalnya saja pada permainan Starcraft dan DOTA 2, Reinforcement Learning digunakan untuk berbagi AI yang mampu mengalahkan para pemain profesional bahkan menjadi pemain yang lebih baik dari insan.
Teknik Reinforcement Learning juga digunakan untuk membuat game lebih dinamis. Teknik ini akan menciptakan level dan konten baru berdasarkan sikap dan preferensi dari pemain.
Tidak hanya itu, RL juga sering digunakan dalam pengujian game. Dalam proses pengujian perangkat lunak, uji coba secara manual membutuhkan lebih banyak waktu dan ongkos. Sebaliknya, penggunaan RL dalam pengujian game mampu memangkas waktu dan biaya. Agen otonom akan menguji game secara otomatis, mencari bug, serta memvalidasi game di aneka macam platform.
Meskipun mempunyai sejumlah keuntungan, penggunaan Reinforcement Learning dalam AI game juga mempunyai beberapa tantangan yang perlu dihadapi. Masalah yang sering muncul lazimnya ihwal eksplorasi-eksploitasi, adalah memilih antara mengambil langkah-langkah yang telah dikenali atau menjajal langkah-langkah yang belum pernah dilakukan sebelumnya untuk menerima langkah-langkah maksimal.
Tidak cuma itu, penggunaan RL juga mampu menghasilkan sikap tidak diperlukan atau tidak adil bagi pemain. Misalnya, pengambilan keputusan yang tidak masuk nalar atau berlebihan.
Tertarik dengan Artificial Intelligence (AI) dan pengembangan game? Di School of Computer Science BINUS University, kau mampu meningkatkan wawasan dan keahlian praktis yang diharapkan dalam industri. Program-acara yang ada dirancang sesuai patokan internasional dengan berfokus pada pengembangan solusi perangkat lunak kreatif. Terus berinovasi dan jadilah yang terdepan bersama BINUS University.