Как сделать ботами умными

Как изменить сложность ботов в CS:GO

Боты в CS: GO – неигровые и заскриптованные персонажи, управляемые компьютером и имитирующие военно-тактические действия на выбранных картах. Часто «боты» добавляются на сервер для разминки перед предстоящими поединками в матчмейкинге, когда необходимо разогреться. Альтернативный сценарий применения – поэкспериментировать с настройками, проверить новую стратегию или потренировать стрельбу из непривычного и редко используемого оружия.

Какие есть сложности ботов

Перед подготовкой карты с ботами в Counter-Strike: Global Offensive обязательно появится специальное меню с выбором сложности:

• Безобидные. Пассивны, не применяют снаряжение (оружие и гранаты), но бесшумно передвигаются по карте и занимают стандартные тактические точки на карте, проверяют места закладки бомб.
• Легкие. Обучены стрельбе, но нажимают на курок с задержкой, часто превышающей 1.5 секунды. Зато наводят прицел молниеносно.
• Средние. Быстры и опытны. Стреляют точнее и резче, сразу продвигаются в сторону важных позиций на карте (занимают плент или защищают заложников в зависимости от поставленных целей). Несмотря на прогресс в сложности, редко способны составить конкуренцию даже заядлому новичку.
• Сложные. Используют гранаты, точно стреляют, не оставляют шанса тем, кто неопытен и даже путается в банальных вещах.
• Опытные. Вершина эволюции ботов. Целятся и нажимают на курок почти без задержки. Перестрелять такого компьютерного оппонента порой весьма проблематично.

Изменить сложность ботов перед созданием игры

Подредактировать мастерство ботов в CS: GO поможет специальный конфигуратор, открываемый перед созданием пользовательской игры. О том, как изменить сложность ботов в КС ГО подскажет специальный список, открываемый на моменте выбора карты. Там и задаются необходимые параметры.

Как поменять сложность ботов в КС: ГО через консоль

Если сервер уже запущен, боты распределились по командам, а сложность так и осталась «безобидной», значит, пора обратиться к консоли (вызывается через кнопку «ё», расположенную над Tab) и ввести следующую команду:

Кроме значения 1 предусмотрены следующие варианты:

• 0 – «безобидные»;
• 1 – «легкие»;
• 2 – «средние»;
• 3 – «сложные»;
• 4 – «опытные».

Дополнительно предусмотрены команды «bot_autodifficulty_threshold_low» и «bot_autodifficulty_threshold_high», вписываемые в консоль без кавычек и разрешающие ботам подстраиваться под мастерство игрока после каждого раунда. В какой-то момент сражения превратятся в выживание!

Источник

Список команд для ботов в CS:GO

Именно благодаря наличию ботов в КС у игроков есть возможность эффективно тренировать свои навыки стрельбы. И хотя они способны потягаться с реальным человеком в изобретательности, азам тактики научиться у них вполне реально. Даже профессиональные игроки иногда запускают локальный сервер для того чтобы потренировать свой аим на множестве противников одновременно. Это укрепляет рефлексы и понимание игры.

Что представляют из себя боты в CS:GO

Фактически, бот — это написанная программа, действуящая по четко выделенным скриптам. Это не полноценный ИИ. Однако компьютер способен самостоятельно выбирать некоторые паттерны поведения, которые кажутся ему правильными. Единственное отличие между современными и полноценным ИИ заключается всего в одной детали — боты неспособны самообучаться. Они не изучают свои ошибки, а действуют по заранее заложенным стратегиям, которые определил для них человек.

У такого подхода была причина. Создать ботов, которые смогут побеждать человека возможно. Примером тому могут послужить шахматы. А в сфере компьютерных игр это окажутся Dota 2 и Starcraft 2, где искусственные интеллекты вполне спокойно могут победить средних игроков. Однако все это стратегии, для шутеров ситуация иная. Здесь боты служат развлечению. И именно поэтому разработчики стараются подстроить их так, чтобы даже на высокой сложности они не скручивали игрока в бараний рог.

Конечно, существуют и уровни сложности, которые определяют скорость реакции ботов и их точность стрельбы в сторону игрока. Если на уровне «Новичок» от компьютерных оппонентов не стоит ожидать чего-либо помимо невероятно красивых промахов в упор, то на «Эксперте» они внезапно звереют. И начинают отстреливать игрока без каких-либо пауз. Причем они прекрасно видят его перемещения сквозь стены и на основе этого подбирают позиции для противодействия.

Консольные команды для ботов в CS:GO

В игре предусмотрен достаточно обширный список команд, которые так или иначе влияют на поведение ботов. И здесь есть важный момент. Прежде чем использовать команды понадобится прописать в консоли это:

А теперь можно разобрать общие команды для ботов в КС:ГО.

Источник

«Помогут в работе»: как сделать чат-ботов умнее

ServiceNow объявила о приобретении стартапа Parlo, разрабатывающего решения на базе машинного обучения, в частности, системы для обработки естественного языка (NLP). Расскажем о целях приобретения стартапа и алгоритме настройки чат-бота на платформе Now Platform.

Зачем это ServiceNow

В Parlo предлагают платформу Broca, которая заточена под распознавание речи. ServiceNow планируют интегрировать Broca в свою Now Platform. Пэт Кейси (Pat Casey), старший вице-президент ServiceNow по DevOps, говорит, что компания стремится разнообразить процесс взаимодействия с машинами с помощью новых технологий для распознавания жестов и голоса.

Функциями NLP собираются снабдить чат-бот Virtual Agent, который уже поддерживает интеграцию с IBM Watson. Этот чат-бот предназначен для обработки запросов сотрудников и клиентов и может выполнять ряд задач, например, сбрасывать пароли или формировать отчет об инциденте. Чаты Virtual Agent также можно интегрировать с корпоративными мессенджерами: Slack или Microsoft Teams. Как сообщают в компании, чат-бот способен обработать 15–20% всех рутинных запросов клиентов связанных, например, с оформлением заказов и проверкой их статуса.

Когда в Virtual Agent добавят возможности продукта от Parlo, чат-бот сможет лучше понимать сотрудников (в том числе сленг и разговорные фразы). За счет этого персоналу и клиентам компании будет проще взаимодействовать с чат-ботом и платформой в целом.

/ фото Papa Pic PD

Сделка должна была быть закрыта в конце мая. После этого в SN планировали начать внедрение функций NLP в решение Virtual Agent. Однако уже сейчас решение Virtual Agent обладает некоторыми «интеллектуальными способностями» благодаря интеграции с IBM Watson.

Их уже оценили в Альбертском университете. Чат-бот Virtual Agent использовали в течение двух недель. На момент окончания испытаний бот успешно обрабатывал 30% поступающих пользовательских запросов. В университете планируют и дальше задействовать систему в решении повседневных задач, чтобы в итоге добиться показателя в 80% и выше.

Как создать чат-бота

Система Now Platform позволяет реализовать свое чат-бот-приложение, интегрированное с сервисами IBM Watson. Далее рассмотрим один из вариантов реализации, приведенных в документации ServiceNow. В whitepaper приводится следующий алгоритм:

1. Задать правила предметной области

Сперва нужно создать асинхронное правило в таблице live_message. Это будет точка входа для чат-бот-приложения. Асинхронный подход разблокирует семафоры перед обработкой REST-сообщений, передаваемых системе Watson. Эти семафоры контролируют количество транзакций, выполняемых параллельно. В результате это помогает увеличить производительность при работе с несколькими пользователями одновременно.

2. Вызвать REST API

Далее нужно прописать исходящий вызов REST к сервису Conversation у IBM Watson. Вот пример кода, который проводится в официальном документе ServiceNow:

Этот код использует объект сообщения REST, созданный ранее, устанавливает параметры и делает вызов REST с помощью r.execute(). Далее скрипт блокируется, ожидая ответного HTTP-объекта.

3. Отправить ответ в чат клиента

После того как код приложения получил ответ от сервиса Watson, и обработка завершена, система отправляет ответное сообщение конечному пользователю. Это делается с помощью скрипта LiveFeedMessage и вызова метода postMessage(data).

Далее нужно задать еще одно правило бизнес-логики, которое уже посылает сообщение на фронтенд (необходимый список конфигураций вы можете найти здесь).

В ServiceNow также предлагают другой вариант интеграции, в котором используются синхронные правила. Ознакомиться с ним можно в pdf-документе по ссылке.

Таким образом, чат-боты Virtual Agent помогут обрабатывать большое количество однотипных обращений, например в саппорт, и дадут специалистам техподдержки время для решения более сложных задач. Как отмечают в ServiceNow, система будет доступна с версии платформы Kingston.

Источник

Обучаемый Telegram чат-бот с ИИ в 30 строчек кода на Python

Сегодня мне в голову пришла мысль: «А почему бы не написать Telegram чат-бота с ИИ, которого потом можно будет обучать?»

Сейчас сделать это совсем легко, поэтому, недолго думая, я принялся к написанию кода.
Языком я выбрал Python, т.к. на нём легче всего работать с подобного рода приложениями.

Итак, для создания Telegram чат-бота с ИИ нам потребуется:

1. API Telegram. В качестве обёртки я взял проверенную библиотеку python-telegram-bot

2. API ИИ. Выбрал я продукт от Google, а именно Dialogflow. Он предоставляет довольно-таки неплохое бесплатное API. Обёртка Dialogflow для Python

Шаг 1. Создаём бота в Telegram

Придумываем имя нашему боту и пишем @botfather. После создания бота нам придёт API токен, который желательно бы где-то сохранить, т.к. в дальнейшем он нам понадобится.

Шаг 2. Пишем основу бота

Создаём папку Bot, в которой потом создаём файл bot.py. Здесь будет код нашего бота.
Открываем консоль и переходим в директорию с файлом, устанавливаем python-telegram-bot.

После установки мы уже можем написать «основу», которая пока что будет просто отвечать однотипными сообщениями. Импортируем необходимые модули и прописываем наш токен API:

Далее напишем 2 обработчика команд. Это callback-функции, которые будут вызываться тогда, когда будет получено обновление. Напишем две таких функции для команды /start и для обычного любого текстового сообщения. В качестве аргументов туда передаются два параметра: bot и update. Bot содержит необходимые методы для взаимодействия с API, а update содержит данные о пришедшем сообщении.

Теперь осталось лишь присвоить уведомлениям эти обработчики и начать поиск обновлений.
Делается это очень просто:

Итого, полная основа скрипта выглядит вот так:

Теперь мы можем проверить работоспособность нашего нового бота. Вставляем на 2 строке наш API токен, сохраняем изменения, переносимся в консоль и запускаем бота:

После запуска пишем ему. Если всё настроено правильно, то Вы увидите вот это:

Основа бота написана, приступаем к следующему шагу!
P.s. не забывайте выключить бота, для этого вернитесь в консоль и нажмите Ctrl + C, подождите пару секунд и бот успешно завершит работу.

Шаг 3. Настройка ИИ

В первую очередь, идём и регистрируемся на Dialogflow (просто входим с помощью своего Google аккаунта). Сразу после авторизации мы попадаем в панель управления.

Жмём на кнопку Create agent и заполняем поля по усмотрению (это никакой роли не сыграет, это нужно лишь для следующего действия).

Жмём на Create и видим следующую картину:

Расскажу, почему созданный нами ранее «Агент» никакой роли не играет. Во вкладке Intents есть «команды», по которым работает бот. Сейчас он умеет лишь отвечать на фразы типа «Привет», и если не понимает, то отвечает «Я вас не понял». Не сильно впечатляет.
После создания нашего пустого агента, у нас появилась куча других вкладок. Нам нужно нажать на Prebuilt Agents (это уже специально обученные агенты, которые имеют множество команд) и из всего представленного списка выбрать Small Talk.

Наводим на него и жмём Import. Далее ничего не меняя, жмём Ok. Агент импортировался и теперь мы можем его настроить. Для этого в левом верхнем углу жмём на шестерёнку возле Small-Talk и попадаем на страницу настроек. Теперь мы можем изменить имя агента, как захотим (я оставляю как было). Меняем часовой пояс и во вкладке Languages проверяем, чтобы был установлен русский язык (если не установлен, то ставим).

Возвращаемся на вкладку General, спускаемся немного вниз и копируем Client access token

Теперь наш ИИ полностью настроен, можно возвращаться к боту.

Шаг 4. Собираем всё вместе

ИИ готов, основа бота готова, что дальше? Дальше нам нужно скачать обёртку API от Dialogflow для питона.

Установили? Возвращаемся к нашему боту. Добавляем в нашу секцию «Настройки» импорт модулей apiai и json (нужно, чтобы в будущем разбирать json ответы от dialogflow). Теперь это выглядит вот так:

Переходим к функции textMessage (которая отвечает за получение любого текстового сообщения) и посылаем полученные сообщения на сервера Dialogflow:

Этот код будет посылать запрос к Dialogflow, но нам нужно также извлечь ответ. Дописываем парочку строк, итого textMessage выглядит вот так:

Немного пояснений. С помощью

получается ответ от сервера, закодированный в байтах. Чтобы декодировать его, просто применяем метод

и после этого «заворачиваем» всё в

чтобы распарсить json ответ.

Если ответа нет (точнее, json приходит всегда, но не всегда есть сам массив с ответом ИИ), то это означает, что Small-Talk не понял пользователя (обучением можно будет заняться позже). Поэтому если «ответа» нет, то пишем пользователю «Я Вас не совсем понял!».
Итого, полный код бота с ИИ будет выглядеть вот так:

Сохраняем изменения, запускаем бота и идём проверять:

Вот и всё! Бот в 30 строк с ИИ написан!

Шаг 5. Заключительная часть

Думаю, Вы убедились, что написать бота с ИИ – дело 10 минут. Осталось лишь теперь его учить и учить. Делать это, кстати, можно во вкладке Training. Там можно посмотреть все сообщения, которые писались и что на них ответил бот (или не ответил). Там же его можно и обучать, говоря боту где он ответил правильно, а где нет.

Надеюсь, статья была Вам полезна, удачи в обучении!

Источник