Prueba De Turing

Prueba de Turing
se podría utilizar para evaluar la IA de un juego. Básicamente, sería
posible aplicar esta prueba a los Non-Player Characters (NPCs) con el
objetivo de averiguar si el jugador humano es capaz de saber si son
realmente bots o podrían confundirse con jugadores reales.
La Inteligencia Artificial (IA) es un elemento fundamental para dotar
de realismo a un videojuego. Uno delos retos principales
que se plantean a la hora de integrar comportamientos inteligentes
es alcanzar un equilibrio entre la sensación de inteligencia y
el tiempo de cómputo empleado por el subsistema de IA. Dicho equilibrio
es esencial en el caso de los videojuegos, como exponente más
representativo de las aplicaciones gráficas en tiempo real.
Ilusión de inteligencia
De una manera casiinevitable, el componente inteligente de un juego
está vinculado a la dificultad o al reto que al jugador se le plantea.
Sin embargo, y debido a la naturaleza cognitiva de dicho componente,
esta cuestión es totalmente subjetiva. Por lo tanto, gran parte de los
desarrolladores opta por intentar que el jugador se sienta inmerso en
lo que se podría denominar ilusión de inteligencia
el concepto deagente en el ámbito de la IA se
ha definido como cualquier entidad capaz de percibir lo que ocurre en
el medio o contexto en el que habita, mediante la ayuda de sensores, y
actuar en consencuancia, mediante la ayuda de actuadores, generando
normalmente algún tipo de cambio en dicho medio o contexto. La
figura 1.7 muestra esta idea tan general. Note cómo de nuevo la idea
de la Prueba de Turingvuelve a acompañar al concepto de agente.
El concepto de agente se ha ligado a ciertas propiedades que se
pueden trasladar perfectamente al ámbito del desarrollo de videojuegos
y que se enumeran a continuación:
Autonomía, de manera que un agente actúa sin la intervención
directa de terceras partes. Por ejemplo, un personaje de un juego
de rol tendrá sus propios deseos, de maneraindependiente al
resto.
Habilidad social, los agentes interactúan entre sí y se comunican
para alcanzar un objetivo común. Por ejemplo, los NPCs de un
shooter se comunicarán para cubrir el mayor número de entradas
a un edificio.
Reactividad, de manera que un agente actúa en función de las
percepciones del entorno. Por ejemplo, un enemigo reaccionará,
normalmente, atacando si es atacado.
Proactividad,de manera que un agente puede tomar la iniciativa
en lugar de ser puramente reactivo. Por ejemplo, un enemigo
feroz atacará incluso cuando no haya sido previamente atacado.
De manera adicional a estas propiedades, los conceptos de razonamiento
y aprendizaje forman parte esencial del núcleo de un agente.
Actualmente, existen juegos que basan parte de la IA de los NPCs en
esquemas deaprendizaje y los usan para comportarse de manera similar
a un jugador real. Este aprendizaje puede basar en la detección
de patrones de comportamiento de dicho jugador.+
Diseño de agentes basado en estados
Acción, reacción
El modelo de diseño de las
máquinas de estados está
basado en el tradicional esquema
de acción y reacción.
Básicamente, ante el cumplimiento
de una condición (acción)
seproduce una transición
(reacción).
Una máquina de estados define el comportamiento que especifica
las secuencias de estados por las que atraviesa un objeto durante
su ciclo de ejecución en respuesta a una serie de eventos, junto con
las respuestas a dichos eventos. En esencia, una máquina de estados
permite descomponer el comportamiento general de un agente en pedazos
o subestados másmanejables. La figura 1.9 muestra un ejemplo
concreto de máquinas de estados, utilizada para definir el comportamiento
de un NPC en base a una serie de estados y las transiciones
entre los mismos.
Aunque la idea general de las máquinas de estado es tremendamente
sencilla, su popularidad en el área de los videojuegos es enorme
debido a los siguientes factores [3]:
Son fáciles de implementar y muy...