Play

La AI gioca e aiuta a migliorare i giochi e arricchire l'esperienza del giocatore.

AI può giocare con due obiettivi: 1. play well a) il giocatore (play test e valutazione game design) b) gli NPC (per bilanciamento difficoltà dinamica)

play believably a) debug e simulazione b) credibilità e umanizzazione

1. NPCs (non-player characters)

AI Nemico

Una IA nemica ben implementata è caratterizzata dalla credibilità del movimento degli NPC avversari, dal modo in cui conversano, si comportano e reagiscono a qualsiasi situazione creata dal giocatore.

AI amica / compagna

I compagni AI forniscono volti amichevoli in un ambiente ostile. Aiutano nella navigazione, nella risoluzione di enigmi e nel combattimento. Alleviano la solitudine.

Vantaggi:

Non pre-programmati
Meno prevedibili
Più furbi
Possono imitare i migliori giocatori (umani)

Un buon giocatore AI:

deve permettere al giocatore di barare
non deve essere troppo prevedibile
ma neanche deve essere perfetta
lascia il giocatore "vincere"

Case Studies: Halo

Board Games

GAME TREE CALCULATION
- MINIMAX
- MONTE-CARLO TREE SEARCH
BOARD EVALUATION Con una funzione di valutazione: Stimare il valore o la bontà di una posizione in un albero di gioco.

Con un approccio genetico: si modifica la funzione di valutazione mutando alcuni parametri.

Card Games

Classic Arcade Games

Strategy Games

Racing Games

PATH FINDING
STEERING BEHAVIORS

Shooters and Other First Person Games

Serious Games

Interactive Fiction

Other Games

Approfondimenti pratici

DeepMind Made A Superhuman AI For 57 Atari Games!

MarI/O – Machine Learning in Video Games
- https://youtu.be/qv6UVOQ0F44

Designing safer cities through simulations

Unity Machine Learning - Reinforcement Learning Demo
- https://www.youtube.com/watch?v=fiQsmdwEGT8

Multi-Agent Hide and Seek

AI Learns to Park - Deep Reinforcement Learning
- https://www.youtube.com/watch?v=VMp6pq6_QjI

Ultimo aggiornamento: 22 maggio 2023
Creata: 22 maggio 2023