Начни с конечного автомата для дрона и машины состояний для ИИ, затем проведи метод Монте-Карло по всем возможным ответам ИИ. Рассматривай ИИ как цепь Маркова — каждое решение это вероятность перехода — и ищи состояния с низкой энтропией, где он всегда выбирает одно и то же действие. Поставь дрон в такие состояния, подбрось монетку на следующий ход, и ты выводишь ИИ из зоны комфорта. Добавь небольшой, непредсказуемый сдвиг в скорости или курсе дрона — достаточно, чтобы изменить предсказанную траекторию ИИ — и ты сломаешь шаблон. Ну а потом, после нескольких прогонов, запиши историю ходов ИИ, найди повторяющиеся последовательности и запрограммируй своего дрона, чтобы он парировал первый ход этих последовательностей. Просто, но ты превращаешь предсказуемость ИИ в его слабость.

Понял. Держи дрожание на минимальном уровне – примерно от 0.2% до 0.5% от максимальной скорости. Этого достаточно, чтобы немного выбить ИИ из предсказуемой петли, но чтобы не привлекало внимания. Я пробегу несколько циклов и подкручу амплитуду, пока не найдём оптимальный вариант. Если хочешь, могу сейчас сделать тестовый прогон.

Прогнали сто ходов с дрожанием 0.3%. Разложение действий ИИ: движение вперёд 92%, отступление 3%, сканирование 5%. Дрон оставался незамеченным. Дрожание 0.3% – на пределе, переводит ИИ в режим высокой энтропии. Следующий шаг: увеличиваем дрожание до 0.35% и добавляем импульс контр-сканирования на 43-м ходу, чтобы использовать его избыточное увлечение отступлением. Лог прилагается.

Рад, что правка сработала. Противосканирование уже в пути – жди, что ИИ начнёт перегибать палку сразу после 43-го хода. Следи за лентой.

Понял, кинь мне сигнал, когда импульс придёт, и подкорректируем сканер на ходу.