Команды Google DeepMind и Fenris Creations объединились вокруг необычного эксперимента — их агенты поселятся в автономной копии EVE Online, изолированной от реальных игроков. Если стандартные игровые тесты обычно отвечают на вопрос «может ли ИИ выиграть», то здесь задача куда сложнее: способен ли искусственный интеллект учиться, помнить и планировать в мире, который не начинает заново после ошибки?
Почему EVE Online — это не Atari и не StarCraft
В прошлом DeepMind уже покоряла го, Atari и StarCraft II. Но у всех этих дисциплин есть общая особенность: цель достаточно ясна, а матч ограничен. Закончилась партия — можно сделать перезапуск и забыть прошлые действия. В EVE Online такой роскоши не будет.
Многопользовательская космическая игра вышла ещё в 2003 году и с тех пор создала собственную живую экономику, которой управляют сами игроки. Торговые маршруты меняются под влиянием спроса, цены не стоят на месте, ресурсы ограничены. Игроки здесь не просто сражаются — они формируют альянсы, конкурируют и, случается, обманывают друг друга. Каждое решение влияет на обстановку, а отменить его невозможно: у мира нет «кнопки перезапуска». Именно это делает EVE Online уникальным испытанием для ИИ.
Для исследователей такой полигон означает переход от поиска лучшего хода в конкретной партии к постоянному существованию внутри сложной системы. Недостаточно один раз найти удачную стратегию — нужно продолжать действовать адекватно, когда мир меняется вокруг и даже под влиянием собственных решений.
Какие навыки потребуются ИИ-агентам
DeepMind выделяет четыре ключевые проблемы, которые предстоит решить, чтобы агенты действительно могли жить в EVE Online.
Непрерывное обучение
Обычные модели часто страдают от «катастрофического забывания»: изучив новое, они теряют часть старых навыков. В мире без перезапусков это становится критичным. Если агент, освоивший торговлю, забудет, как управлять кораблём, назад дороги нет — нужно удерживать все полученные умения одновременно.
Долговременная память
Современные контекстные окна ограничены, но для успеха в EVE приходится помнить события недельной и месячной давности. Изменение цен, старые конфликты, обещания союзников — вся эта информация влияет на текущее поведение и не должна выпадать из внимания агента.
Планирование на недели и месяцы
В EVE выгодная стратегия почти никогда не бывает быстрой. Купить ресурсы сегодня, чтобы продать их через месяц; занять позицию, которая принесёт выгоду альянсу только спустя несколько недель — система поощряет долгие замыслы. ИИ придётся просчитывать последствия своих действий на длинном горизонте.
Взаимодействие агентов
В симуляции будут работать сразу несколько ИИ. Им предстоит сотрудничать, конкурировать и, вероятно, вводить друг друга в заблуждение — как это делают живые игроки. Ни у одного из них не будет полной картины происходящего, а результат многих решений проявится лишь с течением времени.
Безопасный эксперимент: сначала песочница, потом открытый мир
Пока проект носит чисто исследовательский характер. Ни итоговых метрик, ни примеров выполненных миссий DeepMind не публикует — эксперимент находится на ранней стадии. На первом этапе агенты работают в изолированной среде с локальным сервером, используя симуляцию и исторические данные. Такой подход даёт возможность проверить гипотезы, не рискуя экономикой живого мира.
Следующим полигоном должна стать EVE Frontier — часть вселенной с более открытыми правилами, где игроки могут влиять на саму механику мира. В отдалённой перспективе компания не исключает появления «повзрослевших» агентов рядом с людьми в EVE Online и EVE Vanguard. В Fenris Creations считают, что подобные системы способны проверять изменения до их попадания в продакшн, моделировать влияние нововведений на виртуальную экономику и помогать новичкам осваиваться.
Правда, к обещаниям о том, что агентов не будут использовать для игры вместо человека или в обход правил, сообщество относится осторожно: это пока лишь заявление разработчиков, а не подтверждённая техническая гарантия.
Что думают игроки и почему это важно за пределами EVE
Реакция комьюнити оказалась неоднозначной. Одни называют EVE Online идеальной средой для такого рода проверок и радуются, что эксперименты вынесли за пределы живого сервера: так экономика не пострадает от незрелых моделей. Другие считают, что студии стоило бы сначала решить давние технические и экономические проблемы самой игры, а уже затем подключать нейросети. Озвучиваются и опасения насчёт автоматизации ключевых активностей, способной разрушить и без того хрупкий баланс.
Тем не менее эксперимент имеет ценность далеко за пределами игры. Если ИИ удастся продемонстрировать долговременную память, умение планировать на месяцы и способность адаптироваться к среде, которая меняется без перезапусков, эти наработки можно будет применить в экономическом моделировании, управлении ресурсами и других системах, где последствия решений нельзя просто откатить. EVE Online для таких испытаний подходит едва ли не лучше любой другой площадки: здесь нет короткого раунда, зато есть все условия для проверки ИИ на прочность.
