Inteligencia artificial para videojuegos/Exploradores y Vigilantes

En este taller se trabajará la percepción de un agente dentro de un entorno cerrado y su capacidad para explorar dicho entorno con el mínimo riesgo posible.

Introducción

Un NPC ha de ser siempre consciente del entorno que lo rodea. No sólo debe poder percibirlo, sino también interactuar con él (moverse con realismo, explorarlo...). Es aquí donde entra el enfoque del explorador o vigilante.

Aunque por norma es el jugador el que explora en un videojuego, en una gran cantidad de juegos existe el perfil del NPC guardia, que patrulla por una zona buscando intrusos y reacciona a los mismos.. Por esto es crucial que dicho vigilante tenga una percepción de su entorno correcta e interactúe con él de manera realista.

Motivación

Se suele normalizar que el propio jugador sea el que explore y la IA sea la que interactúe con él (ya sea para bien o para mal). Pero hay un gran desafío en el campo de la investigación que trabaja con agente racionales y sus capacidades de investigación.

Objetivos

El objetivo de este taller es poner en práctica el concepto de agente racional. Se forzará implementar una arquitectura de agente por separado. Normalmente los agentes racionales se implementan con una máquina de estados finita.

Los agentes implementados serán agentes basados en conocimiento. Normalmente suelen reutilizarse resolutores en problemas de ésta índole, como un planificador de rutas.

Ejemplos

En el género de Sigilo, muy popular a partir de los 90, se le da gran importancia a los agentes investigadores (enemigos que tratan de encontrarte).
Esta clase de agentes suele encontarse en temática policiaca, aunque en algunos juegos de aventuras se puede encontrar estadíos donde se utilizan esta clase de agentes.
What Makes a Good Detective Game?
Manbiki Shounen (1979) Es un juego pionero en este genero, con rutinas muy simples.
La saga Metal Gear o la saga Spinter Cell han sido siempre vanguardia en este género.

Participantes

Manuel Hernández Nájera-Alesón