Introduccion A Ia En Juegos

INTRODUCCIÓN
Inteligencia artificial, en un videojuego, se refiere a las técnicas utilizadas en computadoras y videojuegos para producir la ilusión de inteligencia en el comportamiento de los personajes no jugadores (PNJ). Es un agente electrónico que puede pensar, evaluar y actuar en ciertos principios de la optimización y la coherencia para cumplir con una meta o propósito.
Como la IA secentra en el aspecto de la inteligencia y una buena jugabilidad, su enfoque es muy diferente a la de la IA tradicional, soluciones alternativas y trucos son aceptables y, en muchos casos, las habilidades bajan el tono para dar a los jugadores humanos un sentido de justicia. Esto, por ejemplo, es cierto en los videojuegos de acción en primera persona, donde la puntería perfecta estaría más allá de lahabilidad humana.
Objetivo en videojuegos: Simular automáticamente del comportamiento de un jugador:
– Inteligente
• Patrón óptimo para conseguir un objetivo
– Humano
• Predecible / No predecible
• Cooperación
• Sorpresa.
Elementos de IA en videojuegos
• Restricciones:
– Diversión:
• Equilibrio entre victorias y derrotas
• Uso de técnicas poco sofisticadas
• Puede convenir “hacertrucos”
– Desafío
• Propiedades:
– Dependencia de contexto (Feigenbaum: “knowledge
is power”)
– Comportamiento emergente
– Niveles de dificultad.

Tareas: Dependiento de la complejidad del juego, se consideran desde tareas muy simples hasta otras muy complejas:
– Atrapar enemigos ( Ej: Pac-Man)
– Detección de colisiones (Ej: Max Payne)
– Búsqueda de caminos (Ej: Half Life)
– Situación decámaras (Ej: LoK Defiancé)
– Toma de decisiones (Ej: Imperial Glory)
– Aprendizaje (Ej: NHL 2K6)
– Evolución de personajes (Ej: RPGs)
– Comportamiento social (Ej: Sims)

• Áreas:
– Sistemas Expertos
– Teoría de Autómatas
– Lógica Difusa
– Vida Artificial
– Sistemas Multi-Agente
– Robótica
– Sistemas de Planificación
– Computación Evolutiva
– Redes Neuronales
– Modelos GráficosProbabilísticos
– Otras: Psicología Cognitiva, Simulación de Sistemas, etc.

• Técnicas:
– Métodos de búsqueda
– Sistemas de producción
– Árboles de decisión
– Optimización
– Razonamiento basado en casos
– Lógica de primer orden
– Cálculo de predicados

• Historia:
– Juegos de ajedrez, damas(Juegos de mesa y lógica)
– Primeros juegos (Pong, Pac-Man, Space Invaders,
Donkey Kong)
–Juegos de estrategia (Civilization)
– Juegos de lucha (Street Fighter 2)
– Juegos de estrategia en tiempo real (WarCraft 2, Age
of Empires 2)
– Juegos God-alike (Black & White)
– Juegos FPS (Half Life, Unreal:Tournament)
– Simuladores sociales (Sims)

• Técnicas clásicas
• Chase and evade
– Basics: Random motion, Patterns, Probabilistic Motion, Tracking
– Advanced: Flocking,Movimiento basado en función potencial
• Búsqueda de caminos
– Grafos
– A*
• Planificación
– Agentes dirigidos por metas
• Simulación de sistemas
– Patrones
– Sistemas de reglas
– Máquinas de estados finitas
• Aprendizaje
– Refuerzo
– Deductivo
• Inteligencia colectiva
– Sistemas de agentes

Chase and Evade (Capturar y Huir):
– Técnicas elementales:
• Random motion: Movimientoaleatorio.
• Patterns: Se sigue un patrón de movimiento (que puede
incorporar aleatoriedad).
• Probabilistic motion: Se selecciona el movimiento según
cierta función de probabilidad.
• Tracking: Encontrar caminos dentro del escenario que
permitan a un objeto alcanzar su objetivo de forma
adecuada:
• Solución óptima: Kruskal, Dijkstra…
• Solución satisfacible: Backtracking, Minimax, Poda α-β…13– Técnicas avanzadas:
• Flocking: Movimiento de personajes agrupados.
• Propiedades: cohesión, alineamiento, separación.
• Implementación: patterns, probabilistic motion, tracking.
• Basadas en función potencial: Una función
potencial establece la atracción o repulsión entre
dos elementos del juego según la distancia a la
que se encuentren.
• Propiedades: mecanismo genérico para...