Войти
В видеоиграх искусственный интеллект (AI) используется для генерировать отзывчивое, адаптивное или интеллектуальное поведение, в основном у неигровых персонажей (NPC), подобное человеческому интеллекту. Искусственный интеллект был неотъемлемой частью видеоигр с момента их появления в 1950-х годах. Искусственный интеллект в видеоиграх - это отдельная область, отличающаяся от академического ИИ. Он служит для улучшения опыта игроков, а не для машинного обучения или принятия решений. В золотой век аркадных видеоигр идея противников ИИ была широко популяризирована в форме градуированных уровней сложности, различных моделей движения и игровых событий, зависящих от действий игрока. Современные игры часто реализуют существующие методы, такие как поиск пути и деревья решений, чтобы направлять действия NPC. ИИ часто используется в механизмах, которые не сразу видны пользователю, таких как интеллектуальный анализ данных и генерация процедурного контента.
. Однако «игровой ИИ», как правило, не выполняет может быть рассмотрено, а иногда и изображено так, означают реализацию искусственного человека, соответствующего NPC, например, тест Тьюринга или общий искусственный интеллект.
Термин «игровой ИИ» используется для обозначения широкого набора алгоритмов, которые также включают методы из теории управления, робототехники, компьютерная графика и информатика в целом, и поэтому ИИ видеоигр может часто не представлять собой «настоящий ИИ» в том смысле, что такие методы не обязательно способствуют компьютерному обучению или другим стандартным критериям, а представляют собой только «автоматические вычисления» или заранее определенный и ограниченный набор ответов на заранее определенный и ограниченный набор входных данных..
Многие отрасли и компании заявляют, что так называемый искусственный интеллект видеоигр прошел долгий путь в том смысле, что произвел революцию в способах взаимодействия людей со всеми формами технологий, хотя многие эксперты-исследователи скептически относятся к такому подходу. претензий, и особенно о том, что такие технологии соответствуют определению «интеллекта», стандартно используемому в когнитивных науках. Представители отрасли утверждают, что ИИ стал более универсальным в том, как мы используем все технологические устройства не по назначению, потому что ИИ позволяет технологии работать множеством способов, якобы развивая свою личность и выполняя сложные инструкции пользователя..
Однако многие в области ИИ утверждали, что ИИ видеоигр - это не настоящий интеллект, а рекламное модное слово, используемое для описания компьютерных программ, которые используют простые алгоритмы сортировки и сопоставления, чтобы создать иллюзию разумного поведения, в то время как наделяя программное обеспечение обманчивой аурой научной или технологической сложности и прогресса. Поскольку игровой ИИ для NPC ориентирован на внешний вид интеллекта и хороший игровой процесс в рамках ограничений среды, его подход сильно отличается от подхода традиционного ИИ.
Игра в игры была областью исследований ИИ с самого начала. Одним из первых примеров искусственного интеллекта является компьютеризированная игра Ним, созданная в 1951 году и опубликованная в 1952 году. Несмотря на то, что в тот год, когда она была сделана, за 20 лет до Pong, игра была передовой. Игра имела форму относительно небольшого ящика и позволяла регулярно выигрывать игры даже против высококвалифицированных игроков. В 1951 году, используя машину Ferranti Mark 1 из Университета Манчестера, Кристофер Стрейчи написал программу checkers и Дитрих Принц написал одну для шахмат. Это были одни из первых когда-либо написанных компьютерных программ. Программа шашек Артура Сэмюэля, разработанная в середине 50-х и начале 60-х годов, в конечном итоге достигла достаточных навыков, чтобы бросить вызов респектабельному любителю. Работа над шашками и шахматами завершится поражением Гарри Каспарова от компьютера IBM Deep Blue в 1997 году. Первые видеоигры, разработанные в 1960-х и начале 1970-х годов, такие как Spacewar!, Pong и Gotcha (1973), были играми, реализованными на дискретной логике Причем строго по соревнованию двух игроков, без ИИ.
Игры, в которых был однопользовательский режим с врагами, начали появляться в 1970-х годах. Первые заметные игры для аркады появились в 1974 году: Taito игра Speed Race (гоночная видеоигра ) и Игры Atari Qwak (охота на уток стрелок из легкого оружия ) и Pursuit (симулятор воздушного боя истребителя ). Две текстовые компьютерные игры 1972 года, Hunt the Wumpus и Star Trek, также имели врагов. Движение врага основывалось на запомненных шаблонах. Включение микропроцессоров позволило бы больше вычислений и случайных элементов накладывать на модели движения.
Персонажи светового цикла соревнуются за то, чтобы ехать последними, в GLtron.. Именно в золотой век аркадных игр идея противников ИИ была широко популяризирована благодаря успех Space Invaders (1978), который отличался растущим уровнем сложности, четкими схемами движения и внутриигровыми событиями, зависящими от хэш-функций, основанных на вводе игрока. Galaxian (1979) добавил более сложные и разнообразные движения противника, включая маневры отдельных врагов, которые выходят из строя. Pac-Man (1980) представил модели ИИ в играх-лабиринтах с добавлением причуд разных личностей для каждого врага. Karate Champ (1984) позже представил шаблоны ИИ в файтингах, хотя плохой ИИ побудил к выпуску второй версии. (1988) была тактической ролевой игрой, в которой были персонажи, которыми можно управлять с помощью ИИ компьютера, следуя за лидером. ролевая видеоигра Dragon Quest IV (1990) представила систему «Тактика», в которой пользователь может настраивать процедуры ИИ неигровых персонажей во время битвы, концепция, позже представленная в жанре ролевой игры Secret of Mana (1993).
Такие игры, как Madden Football, Earl Weaver Baseball и Tony La Russa Baseball, все основывались на ИИ в попытке воспроизвести на компьютере тренерский или управленческий стиль выбранной знаменитости. Мэдден, Уивер и Ла Русса проделали большую работу с этими командами разработчиков игр, чтобы добиться максимальной точности игр. Более поздние спортивные игры позволили пользователям «настраивать» переменные в ИИ для выработки определяемой игроком стратегии управления или коучинга.
Появление новых игровых жанров в 1990-х годах побудило использовать формальные инструменты искусственного интеллекта, такие как конечные автоматы. Стратегии в реальном времени игры обременяли ИИ множеством объектов, неполной информацией, проблемами поиска пути, решениями в реальном времени и экономическим планированием, среди прочего. У первых игр этого жанра были известные проблемы. Херцог Цвей (1989), например, имел почти сломанный поиск путей и очень простые машины с тремя состояниями для управления юнитами, а Dune II (1992) атаковал базу игроков в beeline и использовал многочисленные читы. Более поздние игры в этом жанре продемонстрировали более сложный ИИ.
В более поздних играх использовались восходящие методы ИИ, такие как эмерджентное поведение и оценка действий игрока в таких играх, как Существа или Черно-белое. Фасад (интерактивная история) был выпущен в 2005 году и использовал интерактивные многосторонние диалоги и ИИ в качестве основного аспекта игры.
Игры предоставили среду для разработки искусственного интеллекта с потенциальными приложениями, выходящими за рамки игрового процесса. Примеры включают Watson, компьютер, играющий в Jeopardy! ; и турнир RoboCup, где роботов обучают соревноваться в футболе.
Многие эксперты жалуются, что «ИИ» в термине «игровой ИИ» преувеличивает стоит, поскольку игровой ИИ не связан с интеллектом и разделяет несколько целей академической области ИИ. В то время как «настоящий ИИ» касается областей машинного обучения, принятия решений на основе произвольного ввода данных и даже конечной цели сильного ИИ, способного рассуждать, «игровой ИИ» часто состоит из полдюжины правил thumb или эвристика, которых достаточно для хорошего игрового процесса. Исторически сложилось так, что академические проекты игрового ИИ были относительно отделены от коммерческих продуктов, потому что академические подходы, как правило, были простыми и немасштабируемыми. Коммерческий игровой ИИ разработал собственный набор инструментов, которых во многих случаях было достаточно для обеспечения хорошей производительности.
Повышение осведомленности разработчиков игр об академическом ИИ и растущий интерес академического сообщества к компьютерным играм вызывает определение того, что считается ИИ в игре, должно стать менее идиосинкразическим. Тем не менее, значительные различия между различными областями применения ИИ означают, что игровой ИИ по-прежнему можно рассматривать как отдельное подполе ИИ. В частности, возможность законного решения некоторых проблем ИИ в играх с помощью читерства создает важное различие. Например, определение положения невидимого объекта из прошлых наблюдений может быть сложной проблемой, когда ИИ применяется к робототехнике, но в компьютерной игре NPC может просто найти позицию в графе сцены игры. Такое мошенничество может привести к нереалистичному поведению и поэтому не всегда желательно. Но его возможность помогает отличить игровой ИИ и приводит к новым проблемам, которые нужно решать, например, когда и как использовать читерство.
Основным ограничением сильного ИИ является присущая ему глубина мышления и чрезвычайная сложность решения. процесс изготовления. Это означает, что, хотя теоретически возможно создать «умный» ИИ, проблема потребует значительных вычислительных мощностей.
Игровые алгоритмы AI / эвристические используются в большом количестве весьма разнородных областей внутри игры. Наиболее очевидным является контроль над любыми NPC в игре, хотя «скриптинг» (дерево решений ) в настоящее время является наиболее распространенным средством контроля. Эти рукописные деревья решений часто приводят к «искусственной глупости», такой как повторяющееся поведение, потеря погружения или ненормальное поведение в ситуациях, которые разработчики не планировали.
Поиск пути, еще одно распространенное использование ИИ, широко используется в стратегии в реальном времени игры. Поиск пути - это метод определения того, как переместить NPC из одной точки на карте в другую, принимая во внимание местность, препятствия и, возможно, «туман войны ». В коммерческих видеоиграх часто используется быстрый и простой «поиск пути на основе сетки», при котором местность отображается на жесткую сетку из однородных квадратов, а алгоритм поиска пути, такой как A * или IDA *, является применяется к сетке. Вместо жесткой сетки некоторые игры используют неправильные многоугольники и собирают навигационную сетку из областей карты, к которым NPC могут ходить. В качестве третьего метода разработчикам иногда удобно вручную выбирать «путевые точки», которые NPC должны использовать для навигации; цена в том, что такие путевые точки могут создавать неестественно выглядящие движения. Кроме того, путевые точки обычно работают хуже, чем навигационные сетки в сложных условиях. Помимо статического поиска пути, это подраздел игрового ИИ, в котором основное внимание уделяется предоставлению NPC возможности перемещаться в динамической среде, находить путь к цели, избегая столкновений с другими объектами (другими NPC, игроками...) или сотрудничать с ними. (групповая навигация). Навигация в динамических стратегических играх с большим количеством юнитов, таких как Age of Empires (1997) или Civilization V (2010), часто работает плохо; юниты часто мешают другим юнитам.
Вместо того, чтобы улучшать игровой ИИ для правильного решения сложной проблемы в виртуальной среде, зачастую более рентабельно просто изменить сценарий, чтобы сделать его более управляемым. Если поиск пути увязнет на конкретном препятствии, разработчик может просто переместить или удалить препятствие. В Half-Life (1998) алгоритм поиска пути иногда не мог найти разумный способ для всех NPC уклониться от брошенной гранаты; вместо того, чтобы позволить NPC попытаться ускользнуть с дороги и рискнуть показаться глупыми, разработчики вместо этого запрограммировали NPC присесть и укрыться в этой ситуации.
Многие современные видеоигры подпадают под категорию «экшн», шутер от первого лица или приключения. В большинстве игр такого типа происходит определенный уровень боя. В этих жанрах важна способность ИИ быть эффективными в бою. Сегодня общая цель - сделать ИИ более человечным или, по крайней мере, таковым.
Одна из наиболее положительных и эффективных особенностей современного искусственного интеллекта видеоигр - это способность охотиться. Изначально ИИ отреагировал очень черно-белым образом. Если бы игрок находился в определенной области, ИИ реагировал бы либо полностью наступательным образом, либо полностью защищаясь. В последние годы появилась идея «охоты»; в этом состоянии «охоты» ИИ будет искать реалистичные маркеры, такие как звуки, издаваемые персонажем, или следы, которые он мог оставить. Эти события в конечном итоге позволяют использовать более сложную форму игры. С помощью этой функции игрок действительно может подумать, как подойти или избежать врага. Эта функция особенно распространена в жанре стелс.
Другим достижением недавнего игрового ИИ стало развитие «инстинкта выживания». Игровые компьютеры могут распознавать различные объекты в среде и определять, полезно это или вредно для их выживания. Как и пользователь, ИИ может искать укрытие в перестрелке, прежде чем предпринимать действия, которые в противном случае сделали бы его уязвимым, например, перезарядить оружие или бросить гранату. Могут быть установлены маркеры, которые сообщают ему, когда нужно реагировать определенным образом. Например, если ИИ дана команда проверять его здоровье на протяжении всей игры, тогда можно установить дополнительные команды, чтобы он реагировал определенным образом при определенном проценте здоровья. Если здоровье ниже определенного порога, то ИИ можно настроить так, чтобы он убегал от игрока и избегал его, пока не сработает другая функция. Другой пример: если ИИ заметит, что в нем кончились патроны, он найдет укрытие и скроется за ним, пока он не перезагрузится. Подобные действия делают ИИ более человечным. Однако в этой области все еще есть необходимость в улучшении.
Другой побочный эффект боевого ИИ возникает, когда два управляемых ИИ персонажа сталкиваются друг с другом; Так называемая «борьба монстров», впервые популяризированная в id Software игре Doom, может вспыхнуть в определенных ситуациях. В частности, агенты ИИ, которые запрограммированы на ответ на враждебные атаки, иногда атакуют друг друга, если атаки их когорты приземляются слишком близко к ним. В случае с Doom опубликованные руководства по игровому процессу даже предлагают воспользоваться борьбой монстров, чтобы выжить на определенных уровнях и настройках сложности.
ИИ в играх часто сводится к поиску пути и конечным автоматам. Поиск пути перемещает ИИ из точки А в точку Б, обычно самым прямым способом. Конечные автоматы позволяют переходить от одного поведения к другому. Метод Поиск по дереву Монте-Карло обеспечивает более увлекательный игровой процесс, создавая дополнительные препятствия для преодоления игроком. MCTS представляет собой древовидную диаграмму, на которой ИИ по существу играет крестики-нолики. В зависимости от результата он выбирает путь, создающий следующее препятствие для игрока. В сложных видеоиграх у этих деревьев может быть больше ветвей при условии, что игрок может придумать несколько стратегий, чтобы преодолеть препятствие.
Георгиос Н. Яннакакис предполагает, что академические разработки ИИ могут играть роль в игровом ИИ, выходящую за рамки традиционной парадигмы ИИ, контролирующего поведение NPC. Он выделяет четыре другие потенциальные области применения:
Вместо процедурной генерации некоторые исследователи использовали генеративные состязательные сети (GAN) для создания нового контента. В 2018 году исследователи из Корнуоллского университета обучили GAN на тысяче созданных человеком уровней для DOOM (1993); после обучения был создан прототип нейронной сети. смог разработать новые игровые уровни сами по себе. Точно так же исследователи из Калифорнийского университета создали прототип GAN для генерации уровней для Super Mario. В 2020 году Nvidia показала созданный GAN клон Pac-Man ; GAN научился воссоздавать игру, наблюдая за 50 000 прохождений (в основном сгенерированными ботами).
Дэни Бунтен однажды спросили, как сбалансировать игру. Ее ответ, состоящий из одного слова, был «обман». На вопрос, что делать, если геймеры жаловались, она сказала: «Ложь!»
— Джонни Л. Уилсон из Computer Gaming World, 1994Геймеры всегда спрашивают, обманывает ли ИИ (предположительно, чтобы они могли жаловаться если они проиграют)
— Терри Ли Коулман из Computer Gaming World, 1994В контексте искусственного интеллекта в видеоиграх мошенничество означает, что программист дает агентам действия и доступ к информации, которая была бы недоступна для игрока в Такая же ситуация. Полагая, что Atari 8-bit не сможет конкурировать с игроком-человеком, Крис Кроуфорд не исправил ошибку в Eastern Front (1941), которая пошла на пользу компьютеру. подконтрольной российской стороне. «Computer Gaming World» в 1994 году сообщил, что «это хорошо известный факт, что многие ИИ« обманывают »(или, по крайней мере,« обманывают »), чтобы не отставать от игроков-людей».
Например, если агенты хотят знать, находится ли игрок поблизости, им могут быть предоставлены сложные, похожие на человека датчики (зрение, слух и т. Д.), Или они могут обмануть, просто запросив игровой движок для позиции игрока. Общие варианты включают в себя повышение скорости ИИ в гоночных играх, чтобы догнать игрока, или создание им выгодных позиций в шутерах от первого лица. Использование обмана в ИИ показывает ограничения искусственно достижимого «интеллекта»; вообще говоря, в играх, где важна стратегическая креативность, люди могли бы легко победить ИИ после минимума проб и ошибок, если бы не это преимущество. Мошенничество часто применяется по соображениям производительности, где во многих случаях это можно считать приемлемым, если эффект не очевиден для игрока. В то время как мошенничество относится только к привилегиям, предоставленным специально ИИ - он не включает нечеловеческую скорость и точность, присущие компьютеру - игрок может назвать неотъемлемые преимущества компьютера «обманом», если они приводят к действиям агента, в отличие от игрока-человека. Сид Мейер заявил, что он исключил многопользовательские союзы в Civilization, потому что он обнаружил, что компьютер почти так же хорош, как люди, в использовании их, что заставляло игроков думать, что компьютер жульничает. Разработчики говорят, что большинство из них честны, но им не нравятся игроки, ошибочно жалующиеся на «читерский» ИИ. Вдобавок люди используют тактику против компьютеров, которую они не использовали бы против других людей.
Creatures - это программа искусственной жизни, в которой пользователь «высиживает» маленьких пушистых существ. животных и учит их, как себя вести. Эти «норны» могут разговаривать, питаться и защищаться от злых существ. Это было первое популярное приложение машинного обучения в интерактивном моделировании. Существа используют нейронные сети, чтобы узнать, что им делать. Игра считается прорывом в исследованиях искусственной жизни, целью которых является моделирование поведения существ, взаимодействующих с окружающей их средой.
A шутер от первого лица, где игрок берет на себя роль Мастер Чифа, сражаясь с различными инопланетянами пешком или на транспорте. Враги очень разумно используют укрытие, подавляющий огонь и гранаты. Ситуация в отряде влияет на людей, поэтому некоторые враги убегают, когда их лидер умирает. Большое внимание уделяется мелким деталям: враги бросают гранаты назад или члены команды отвечают на то, что вы им мешаете. Технология, лежащая в основе «дерева поведения», стала очень популярной в игровой индустрии (особенно после Halo 2 ).
A психологический хоррор шутер от первого лица с мрачным и увлекательным сюжетная линия. Здесь игрок сражается против батальона клонов суперсолдат, роботов и паранормальных существ. ИИ использует планировщик для генерации контекстно-зависимое поведение, впервые в основной игре. Эта технология до сих пор используется в качестве эталона для многих студий. Враги могут очень умно использовать окружающую среду, находя укрытие за столами, опрокидывая книжные полки, открывая двери, разбивая окна и т. д. Тактика отряда используется с большим эффектом. Враги выполняют обходные маневры, используют подавляющий огонь и т. д. Как упоминалось ранее, то, что отличает его от других, - это ИИ противника, который очень хорош и действует даже на мельчайшие детали., в игре, если игрок укрывается за баррикадой, ИИ противника Быстро обрабатывает и бросает гранату, чтобы уничтожить игрока. Другой аспект - это коммуникация игрового ИИ в игре. Враги говорят и подробно описывают свои движения в соответствии с действиями игрока. В игре удалось добиться того, чего искусственный интеллект не мог достичь в прежние годы, а именно дать человеку подобный опыт. Замечательный вражеский AI впечатляет и по сей день. Игра является одним из лучших шутеров с игровым ИИ. Не говоря уже о физике оружия и анимации движения в этой игре, где они были новаторскими для своего времени. Эта игра получила награду GameSpot «Лучший ИИ 2005».
Шутер от первого лица Survival Horror, где игрок должен столкнуться с искусственными экспериментами, военными солдатами и наемниками, известными как сталкеры. Различные встреченные враги (если уровень сложности установлен на самый высокий) используют боевую тактику и поведение, такие как исцеление раненых союзников, отдача приказов, обход игрока с фланга или использование оружия с высокой точностью.
A стратегия в реальном времени игра, в которой игрок берет под свой контроль одну из трех фракций на арене сражений 1 на 1, 2 на 2 или 3 на 3. Игрок должен победить своих противников, уничтожив все их отряды и базы. Это достигается путем создания юнитов, которые эффективно противостоят юнитам ваших оппонентов. Игроки могут играть против нескольких разных уровней сложности ИИ, от очень простого до Cheater 3 (безумный). ИИ может обмануть на сложности Cheater 1 (видение), где он может видеть юниты и базы, когда игрок в такой же ситуации не может. Cheater 2 дает ИИ дополнительные ресурсы, а Cheater 3 дает значительное преимущество перед своим противником.
Портал видеоигр 