Utility AI та інші підходи до створення ШІ в іграх

Нещодавно досліджував тему штучного інтелекту в іграх і зацікавило використання різних підходів для реалізації різноманітних типів штучного інтелекту (ШІ).

Utility AI наразі виглядає найбільш цікавим та сучасним підходом, а також дозволяє комбінації із іншими типами штучного інтелекту (як то із деревами поведінки).

Найбільше матеріалів на тему Utility AI використовують приклад гри Sims. Тому я зателефонував Марку Брауну і попросив його скомпілювати все це в класне та коротке відео по темі (жартую звісно, але його відео дійсно дуже вчасно для мене вийшло)

Відео (21:37): https://www.youtube.com/watch?v=9gf2MT-IOsg&ab_channel=GameMaker%27sToolkit

Рішення ШІ приймає на основі своїх потреб.
Кожна потреба, як то голод чи відпочинок, має шкалу від -100 до 100. Заповненість шкали поступово зменшується, а значить потреба - зростає.
Предмети довкола мають свою “рекламу” і повідомляють ШІ, що якщо він використає певний предмет, то відновить якусь із своїх потреб. Таким чином ШІ має динамічні засновки та інструменти для задоволення своїх потреб.

Різні потреби будуть мати різну важливість для ШІ, а також різну динаміку зміни, оскільки зазвичай це не лінійна динаміка, а обережно збалансована крива.

Щоб ШІ не відчувався як запрограмовний робот - ШІ буде обирати випадкову дію із топ3 списку дій. Також, на рішення ШІ може впливати характер конретного персонажа, що буде додавати бонусні бали тим діям, що вважаються більш “цікавими” для цього конкретного індивіда.

Окремо хотілося б додати кілька матеріалів на тему штучного інтелекту, щоб спробувати краще розкрити тему.

Стаття про проблемні місці behaviour trees та про переваги Utility AI: https://www.gamedeveloper.com/programming/are-behavior-trees-a-thing-of-the-past-

В цій статті також наведені приклади використання Utility AI в шутері, а не лише в Sims

Відео №2 (8:56): https://www.youtube.com/watch?v=78AcS_0lQSM&ab_channel=TheShaggyDev

Тут також розкривається тема Utility AI, деяка інформація аналогічна до першого відео, але більше прикладів із різних жанрів.

Ну і на десерт ще три відео з ютуб каналу присвяченого штучному інтелекту в іграх
Відео про behaviour trees (дерева поведінки) (9:49): https://www.youtube.com/watch?v=6VBCXvfNlCM&t=3s&ab_channel=AIandGames

Відео про G.O.A.P. (goal oriented action planning), тип ШІ, що вибудовує свої дії в залежності від своєї поточної мети (18:17): https://www.youtube.com/watch?v=PaOLBOuyswI&ab_channel=AIandGames

І про всяк випадок, якщо комусь цікаво, відео про Utility AI з цього ж каналу, але інформація тут буде на 99% відповідати інформації з попередніх двох відео на цю тему
Відео (15:47): https://www.youtube.com/watch?v=p3Jbp2cZg3Q&ab_channel=AIandGames

GDC лекція про використання G.O.A.P. в таких іграх як FEAR та Middle-Earth: Shadow of Mordor (1:01:05): https://www.youtube.com/watch?v=gm7K68663rA&ab_channel=GDC

Так, якось дуже рясно матеріалів в цьому пості, але тема дуже складна і навіть цих відео буде недостатньо, щоб розібратись в усіх плюсах та мінусах кожного підходу.

#gamedesign #AI #Utility_AI #GOAP #Sims #GMTK #FEAR #NPC #behaviour #behaviour_trees #GDC

Штучний інтелект в грі Into the Breach

Раджу спробувати цю гру! Я сам нещодавно почав в неї грати і вона доволі складна.

Відео (14:34): https://www.youtube.com/watch?v=fkEG55gFqrA&ab_channel=AIandGames

Into the Breach це більше пазл, ніж стратегія, а отже неправильний баланс, може перетворити це в пазл без правильного рішення.

Противники в грі використовують Utility AI, вони оцінюють всі свої можливі дії, комбінуючи переміщення та атаку, а потім випадково обирають одну дію з кількох найвище оцінених. (детальніше про Utility AI можна почитати в постах вище)

Вибір випадкової найкращої дії (або конкретно топ2 дії чи топ3 дії) використовується для того, щоб гравцю було складніше передбачити дію противника, а також, щоб був простір для підвищення складності.

Цікавим доповненням є також негативна оцінка тайла, що був обраний противником в попередньому кроці. Таким чином, противник не буде повторювати одну і ту ж дію, або фокусуватись на одному противнику
І знову повторюємо підхід KISS (keep it simple, stupid) - тобто створюємо все максимально простим і без потреби в складному обслуговуванні.

#gamedesign #puzzle #ai #utility_ai #enemy #behaviour #balancing #kiss