Nhà phát triển trò chơi sử dụng AI để chơi thích ứng hơn

Thay vì sạc trực tiếp vào người chơi trong cảnh quan martian hiểm trở, như họ có thể làm bình thường, người ngoài hành tinh ngoằn ngoèo để che phủ phía sau tảng đá và mỏm đá, điều chỉnh cách tiếp cận của họ khi anh hùng chọn cho một tuyến đường ít dễ thấy hơn đến đích của mình.

Người chơi thay đổi tuyến đường của mình một lần nữa, và người ngoài hành tinh thích nghi với chuyển động của họ.

Tình huống như thế này đang trở nên phổ biến hơn trong các trò chơi điện tử như sản phẩm của một kỹ thuật được gọi là tình huống. Khái niệm này bắt nguồn từ chiến thuật quân sự, nhưng các lập trình viên đã học trong trí thông minh nhân tạo (AI) đã bắt đầu kết hợp nó vào trò chơi để làm cho kẻ thù và các nhân vật khác có vẻ thông minh hơn.

Nhận thức tình huống có thể đóng một vai trò lớn trong các trò chơi diễn ra trong môi trường “sandbox” nhập vai, trong đó các mục tiêu và thách thức không được đặt trước mà được xác định bởi người chơi khi người đó di chuyển qua trò chơi. Nhưng nhận thức tình huống có thể hữu ích trong bất kỳ trò chơi nào tìm cách bao gồm các sinh vật thông minh trong các nhân vật của nó.

Những tiến bộ về sức mạnh xử lý có nghĩa là cách tiếp cận này có thể cho phép trải nghiệm thực tế hơn trong các trò chơi như game bắn súng đầu tiên và game nhập vai, hoặc RPG. Về cơ bản, nó cho phép các nhân vật thích nghi thông minh hơn với những chuyển động được thực hiện bởi nhân vật chính.

Theo truyền thống, chuyển động và hành vi của nhân vật ít linh hoạt hơn. Matthew Jack, người sáng lập và tư vấn AI tại Moon Collider, một công ty phát triển AI làm việc trong loạt phim “Crysis” đầu tiên cho biết: “Mọi người thường bắt đầu với loại hệ thống này là mã hóa một số chức năng cụ thể cho các loại bìa cụ thể”. trò chơi bắn súng cá nhân.

Nhưng công việc của Jack, và của các đồng nghiệp của anh ta, tập trung vào một loại thông minh thích nghi, hữu cơ hơn. Ví dụ, một kỹ thuật lập trình là xây dựng các hệ thống đo lường thành một trò chơi để khoảng cách giữa nhân vật chính và các nhân vật khác liên tục được tính toán lại và phân tích, cho phép các nhân vật đưa ra nhiều quyết định dựa trên những khoảng cách đó. Một ứng dụng quan trọng của kỹ thuật này là “trực tiếp”.

Tính trực tiếp là một tỷ lệ mà các nhà phát triển có thể sử dụng để điều khiển chuyển động của nhân vật địch đối với nhân vật chính, ví dụ. Việc tính toán xem xét khoảng cách giữa nhân vật kẻ thù và đối tượng trung gian, chẳng hạn như một mỏm đá, và nhân vật chính. Bằng cách sử dụng những khoảng cách tương đối, các lập trình viên kiểm soát cách các nhân vật địch tiến về phía nhân vật chính, Jack nói. Ví dụ, thiết lập mức độ trực tiếp chỉ trên 0, có thể kích hoạt hành vi sườn của một nhóm kẻ thù, vì chúng sẽ tiến gần hơn đến nhân vật chính thông qua một số điểm trung gian nhất định nhưng chưa đủ gần để tấn công. các game thủ và lập trình viên tại Hội nghị phát triển trò chơi (GDC) tại San Francisco.

Tính trực tiếp tiêu cực, mặt khác, có thể được sử dụng để rút lui hoặc chạy trốn, trong khi zigzagging có thể là kết quả của việc thiết lập độ trực tiếp 0.5, mang lại ít điểm trực tiếp nhất cho mục tiêu.

Một kỹ thuật AI khác dựa trên những ý tưởng tương tự như trực tiếp là phương pháp "đường vàng" để đo các điểm vị trí khác nhau giữa người chơi và một số mục tiêu hoặc điểm đến cuối cùng. Kẻ thù theo truyền thống có thể được viết để xuất hiện dọc theo tuyến đường trực tiếp nhất đến mục tiêu của người chơi, vì đó sẽ là con đường có khả năng nhất để người chơi thực hiện. Nhưng với kỹ thuật đường dẫn vàng, kẻ thù có thể xuất hiện trên sự thúc đẩy của thời điểm nếu người chơi có một lộ trình mạch máu hơn.

Một kiểu nhận thức chiến thuật hơi khác được thảo luận bởi Mika Vehkala, lập trình viên cao cấp của AI tại IO Interactive, nhà phát triển game bắn súng đầu tiên “Hitman: Absolution.” Vehkala mô tả cách tiếp cận lập trình xác định vị trí tốt nhất cho kẻ thù bằng cách tìm kiếm làm thế nào "có thể nhìn thấy" bất kỳ vị trí, hoặc nút nào, là mục tiêu của chúng.

Khi người chơi di chuyển xung quanh, "nó liên tục đánh giá lại và nhìn thấy nếu có một nút với một đánh giá tốt hơn," ông nói. Tuy nhiên, loại AI này hoạt động tốt nhất trong các trò chơi được xây dựng trên môi trường tĩnh không thay đổi nhiều, Vehkala nói.

Các kỹ thuật mà Jack mô tả, mặt khác, dựa trên việc thực hiện các phép tính và các phép đo khi các chướng ngại vật và nhân vật của game thay đổi.

"Việc mua sắm của tôi sẽ là xây dựng một ngôn ngữ để bạn có thể lặp lại các truy vấn một cách nhanh chóng nhất và nhận được kết quả tốt nhất," ông nói.