Caracteres adaptáveis: a solução de IA precisa de um problema

Ter programação adaptativa sofisticada, vai viajar - por assim dizer. Faço parte de um grupo que desenvolveu software sofisticado de aprendizado / adaptação para robótica. O sistema "pensa" através de seu simulador, construindo e adaptando o código por si próprio; e depois executa a melhor solução. O software também pode se adaptar a novas situações, etc. http://mensnewsdaily.com/2007/05/16/robobusiness-robots-with-imagination/

É fácil imaginar usá-lo com personagens de jogos automatizados que se adaptarão aos movimentos e estilo dos jogadores - o exemplo mais fácil seria lutar. Quanto mais o lutador simulado luta com o jogador humano, mais ele aprende a combater essas habilidades de combate. Mas deveria haver mais.

Alguém tem alguma idéia de como personagens adaptáveis ​​podem ser interessantes nos jogos?

Dê uma olhada no diretor da Valve em Left 4 Dead e Left 4 Dead 2. O uso da IA ​​adaptativa nesse aspecto pode adicionar uma dinâmica de jogo interessante e replayability quando a AI descobre que existe uma estratégia de jogo previsível que os jogadores tendem a usar ou abusar.

Seria interessante se a IA pudesse evoluir para se adequar ao tempo de jogo esperado. Portanto, aumente a escala se um jogador estiver passando por um nível, mas aumente a escala se os jogadores estiverem com dificuldades. Válvula de jogabilidade para uma função de condicionamento físico, talvez um dia.

Geralmente você quer ter muito cuidado com isso. Existem algumas razões pelas quais a IA adaptativa é rara em jogos de luta:

• Os algoritmos são significativamente mais complicados, portanto a jogabilidade adicionada deve valer o esforço extra, e geralmente não vale.
• Ter uma IA adaptativa torna muito mais difícil ter níveis de dificuldade discretos, o que remove muito da emoção de vencer.
• Para jogos de console, a memória é sempre limitada (esse é um dos requisitos do TRC / TCR), mas os algoritmos genéticos se tornam ilimitados quanto mais experiência obtêm ... o que basicamente significa que você precisa forçar a IA a começar a "esquecer" as coisas eventualmente.
• No final das contas, criar um algoritmo genético é mais divertido do que jogar contra ele. Lembre-se, da perspectiva do design do jogo, o objetivo de uma IA não é derrotar o jogador, mas permitir que ele se divirta (o que geralmente significa "fazer uma boa luta e depois perder"). Uma IA que fica cada vez melhor para sempre acaba sugando a diversão do jogo; uma IA que se adapta ao jogador melhorando ou pior, apenas faz com que o jogador se sinta como não importa o que faz, eles nunca ficam melhores ao jogar contra a IA, porque sempre aumentam sua dificuldade de combiná-los, então não há sensação de domínio 'fiero'.

A IA adaptativa é realmente útil quando você precisa jogar um cenário, mas esse cenário pode mudar: ou seja, um quebra-cabeça, mapa, jogo adversário baseado em turnos. A) Você pode manter a dificuldade limitada: você pode mantê-la em níveis diferentes, com base no desempenho do usuário ... se ele estiver em movimento, você pode aumentá-la até um nível específico de dificuldade no momento em que você para (muito dos jogos alcançam isso estaticamente com dificuldade fácil, média e difícil, você pode fazer isso dinamicamente, mas alcança o mesmo ponto); se ele estiver travado, você pode oferecer dicas ou diminuir a dificuldade em incrementos até um determinado ponto abaixo do qual isso não ocorre (talvez este não seja o jogo para alguns usuários). B) Você pode ter a opção de desativar a dificuldade adaptativa. C) Você pode criar cenários adaptativos que alteram o curso da resposta e o curso do jogo com base nas interações do usuário: Em vez de uma lista de respostas, o jogo possui um conjunto de comportamentos por algoritmo com base nas escolhas do usuário. Isso é bastante útil. Além disso, esse comportamento pode ser limitado em um determinado ponto, se necessário, para superar a dificuldade do "aprendizado" ilimitado. Artificial? Talvez; se for feito corretamente, no entanto, ele poderá criar um cenário único sempre que o mesmo usuário jogar um jogo desafiador e jogável. se você conseguir descobrir o equilíbrio certo, seria um jogo agradável que incentivará a repetição. Além disso, esse comportamento pode ser limitado em um determinado ponto, se necessário, para superar a dificuldade do "aprendizado" ilimitado. Artificial? Talvez; se for feito corretamente, no entanto, ele poderá criar um cenário único sempre que o mesmo usuário jogar um jogo desafiador e jogável. se você conseguir descobrir o equilíbrio certo, seria um jogo agradável que incentivará a repetição. Além disso, esse comportamento pode ser limitado em um determinado ponto, se necessário, para superar a dificuldade do "aprendizado" ilimitado. Artificial? Talvez; se for feito corretamente, no entanto, ele poderá criar um cenário único sempre que o mesmo usuário jogar um jogo desafiador e jogável. se você conseguir descobrir o equilíbrio certo, seria um jogo agradável, que incentivará a repetição.

Eu sinto que essa tecnologia tem potencial nos jogos se você for criativo com a maneira de aplicá-la e pode realmente diminuir o uso de memória.

Tome a idéia de combater a IA, mas aplique-a aos aliados dos jogadores. Um aliado em um jogo pode se adaptar para melhor apoiar o estilo de jogo de um jogador.

Também é provável que existam inúmeras idéias abstratas de jogabilidade que poderiam depender de um sistema como este. Talvez tente lançar algum tipo de versão de avaliação do seu pacote para as pessoas experimentarem. O Kinect realmente decolou porque as pessoas começaram a invadir ele. Você pode até tentar criar relacionamentos com alguns dos estúdios de jogos mais aventureiros e desenvolvedores de mecanismos. Às vezes, você só precisa deixar as pessoas confundirem algo com algo antes que seu potencial possa ser realizado.