Возможности искусственного интеллекта в прохождении уровней в играх

Черты «умного» искусственного интеллекта в играх

Предсказуемость и адаптация под действия игрока.

Марк Браун — автор видеоблога Game Maker’s Toolkit, посвященного геймдизайну — разобрался, чем характеризуется хороший искусственный интеллект в видеоиграх и как заставить игрока поверить, что его враги действительно умны. Редакция DTF перевела и расшифровала ролик.

Когда речь заходит о хорошем искусственном интеллекте в играх, все вспоминают одни и те же проекты: F.E.A.R., Halo 2 и первую Half-Life.

Действительно, в них очень умные враги, однако их объединяет ещё кое-что: во всех трёх играх у противников много здоровья и они ведут себя агрессивно. Они всеми силами пытаются выследить и убить игрока.

Обратите внимание

Благодаря этому искусственный интеллект кажется намного умнее, чем он есть на самом деле.

Разработчики из студии Bungie заметили это ещё во время разработки первой части Halo. Студия провела тест с двумя версиями игры. Искусственный интеллект в обеих был одинаковым, но в одной у врагов были уменьшены количество очков здоровья и урон, который они наносили игроку, а в другой — увеличены. В первом случае лишь 8% игроков называли противников в игре «очень умными», а во втором — 43%.

Но агрессивные враги нужны не каждой игре. К такому выводу пришли и в id Software, во время работы на DOOM (2016). Изначально планировалось, что противники будут бежать на игрока, как только его увидят, но из-за этого пользователям приходилось обороняться. Позднее студия изменила поведение врагов, заставив их стоять на месте некоторое время. Это позволяет игрокам начинать атаку.

Как и всё в геймдизайне, ИИ должен работать на создание опыта, задуманного разработчиками. Поэтому агрессивный искусственный интеллект подходит ксеноморфу в Alien: Isolation, но будет не к месту в Batman: Arkham Asylum.

Хороший ИИ позволяет игроку обманывать себя

Как, например, владельцы магазинов в The Elder Scrolls V: Skyrim, которым можно надеть ведро на голову и обокрасть, или противники в Uncharted, которых игрок может застать врасплох, резко высунувшись из-за укрытия.

В играх серии Far Cry в пользователя могут одновременно стрелять только несколько противников, а в некоторых моментах игр серии Batman: Arkham враги не могут повернуться к игроку лицом, чтобы тому было легче к ним подобраться.

Вы можете не замечать этих тонкостей, но вы точно почувствуете, если их не будет. Они позволяют сделать игру более честной.

Хороший ИИ сообщает вам, о чем он думает

Чаще всего это реализовано через переговоры между противниками. Например, когда охранники произносят что-то вроде: «Кажется, там кто-то есть». Но искусственный интеллект может передавать свои «мысли» и другими способами: анимацией или конусами зрения.

Из-за этого противники кажутся игроку умнее. Пользователь может не заметить, что ИИ обладает сложной системой принятия решений и навыками наблюдения: например если враг не начнёт слух подозревать, что какая-то дверь на локации открыта неспроста. Кроме того, такие «маяки» позволяют игроку предугадать действия искусственного интеллекта и спланировать свои собственные.

Хороший ИИ предсказуем

В 2004 году техлид разработки Halo Крис Бучер (Chris Butcher) сказал: «Цель не в том, чтобы создать что-то непредсказуемое. Нам нужен ИИ, который будет последователен, чтобы игрок понимал, как он отреагирует на те или иные действия».

Когда вы играете, вы начинаете понимать, как здесь всё работает. Например — красные бочки взрываются от выстрела. Теперь вы можете использовать это знание себе на пользу. Но такая схема применима и к ИИ.

Если отключение генератора заставляет противников отправиться посмотреть на причину неполадки со светом, вы можете спланировать свои действия исходя из этой информации.

Предсказуемость не делает игру легче. В Spelunky действия всех врагов прописаны заранее, поэтому избежать или убить их не составляет труда. Но только до тех пор, пока они не начинают действовать в группе или взаимодействовать с другими персонажами.

Хороший ИИ может взаимодействовать с игровыми системами

В The Legend Of Zelda: Breath of the Wild враги не слепо бегут навстречу игроку, но подбирают оружие, поджигают свои деревянные дубины, пинают бомбы в направлении Линка и даже кидают в него своих соратников. Из-за этого противники также кажутся умнее.

Внедряя ИИ в игровые механики, мы получаем большое количество интересных способов расправы над врагами.

Хороший ИИ реагирует на игрока

Реакция может быть простой, как страх, который испытывают противники в играх про Бэтмена, когда игрок избавляется от их подельников, так и что-то сложное, вроде системы Nemesis в Shadow of Mordor.

В последнем случае орки запоминают столкновения с пользователем. Например, если вы убежите с поля боя, при следующей встрече противник вам это припомнит. Это отличный способ создавать для игрока личные истории.

Реакцией на пользователя может стать и адаптация ИИ его действиям. Она также не обязательно должна быть такой же сложной как в Killer Instinct или Forza. ИИ может следить за игроком так, как это сделано в Metal Gear Solid V: The Phantom Pain.

Важно

Здесь искусственный интеллект отслеживает, сколько раз пользователь убил противников выстрелом в голову, как часто проникал на базы незамеченным и в какое время суток он предпочитает осуществлять операции.

ИИ адаптируется, ориентируясь на эти параметры, в результате чего враги начинают носить шлемы и приборы ночного видения или устанавливать ловушки.

Таким образом игра вынуждает пользователя придумывать новые стратегии.

Похожая система реализована и в Alien: Isolation, где ксеноморф получает новые способности так, будто он адаптируется под поведение игрока.

Одним из самых известных примеров того, как ИИ подстраивается под манеру игры пользователя, можно считать систему «режиссёра» в Left 4 Dead. Она позволяет создать правильное настроение или подогнать игроков, натравливая на них тем больше зомби, чем увереннее пользователи продвигаются вперёд.

Но похожая технология использовалась ещё в Pac-man. В этой игре приведения, порой, прекращают гоняться за игроком и отправляются в один из четырёх углов лабиринта.

У хорошего ии есть цели, помимо убийства игрока

В игре Rainworld противники охотятся и сражаются друг с другом за территорию, поэтому иногда лучше просто обойти их стороной. В S.T.A.L.K.E.R. можно натолкнуться на перестрелки между разными фракциями. Однако эта система не работает за пределами локаций, в которой находится игрок.

В Waking Mars можно создавать целые экосистемы, наблюдая за тем, как одни виды животных и растений взаимодействуют с другими. Такие биомы развиваются даже тогда, когда вы исследуете другие части игрового мира.

Хороший ИИ — это не только враги

Некоторые разработчики мухлюют, делая компаньонов под управлением искусственного интеллекта неуязвимыми, как Элизабет в Bioshock Infinite. Если посмотреть на миссии по сопровождению NPC в других играх, то это решение выглядит мудрым. Но дружественные персонажи могут быть не только беззащитными девочками, которые следуют за игроком.

В The Last Guardian вас сопровождает огромный зверь Трику и он сам может сражаться с противниками. Однако он нервничает, когда поблизости находятся окна, разбить под силу которые только игроку. Таким образом ИИ работает вместе с пользователем.

В Event[0] разработчики вдохновлялись чат-ботами и дали игроку возможность разговаривать с ИИ, чтобы решать загадки, а в Final Fantasy XV, один из ваших друзей — Промпто — делает фотоснимки по ходу приключения. Это совсем никак не влияет на геймлпей, но делает путешествие более личным.

Враги, которые ведут себя глупо, «вырывают» нас из игры, а победа над такими противниками не приносит удовлетворения.

Поэтому разработчикам следует развивать соответствующие технологии и создавать ИИ, в поведение которых будет больше нюансов.

Но важно помнить, что игровой искусственный интеллект — это не только техническая, но и дизайнерская проблема. Каждая игра должна подходить к этом вопросу по-разному.

Источник: https://se7en.ws/cherty-umnogo-iskusstvennogo-intellekta-v-igrakh/

Искусственный интеллект обошёл человека в игре Pac-Man

Искусственный интеллект покоряет всё новые вершины. На сей раз группа разработчиков из канадского стартапа Maluuba, который был ранее приобретен корпорацией Microsoft, смогла разработать платформу, которая показала превосходные результаты в старой и до сих пор популярной игре Pac-Man.

Первоначально эта игра вышла ещё в 1982 году. В тесте использовалась версия для Atari 2600. Программа смогла побить все ранее установленные рекорды и набрать 999 990 очков.

Некоторые эксперты полагают, что такая победа показывает достижение в области слабого искусственного интеллекта (слабый ИИ – это тот, что не может осознавать себя и мыслить подобно человеку).

Совет

Для того, чтобы достичь успеха, команда Maluuba решила разбить игру на группу мелких элементов, с поиском решения для взаимодействия с каждым из них. Далее эти элементы были распределены среди ИИ-агентов, каждый из которых решал свою определенную задачу.

Дойна Прекап, профессор из McGill University в Монреале, заявила о том, что идея, предложенная разработчиками, заслуживает внимания.

По ее мнению, именно так работает в некоторых случаях мозг человека — разбивает какую-то проблему на несколько составляющих и решает последовательно каждый из элементов.

Свой метод разработчики назвали Hybrid Reward Architecture, в нем используется более 150 ИИ-агентов, каждый из которых работает параллельно с другими в процессе прохождения игры. Причем каждый из агентов получает «награду» при успешном прохождении своего участка игры.

Кроме «мелких» агентов, существует еще один агент высшего уровня, который занимается сведением воедино всех данных, полученных от всех «подчиненных». Он же и принимает решение о том, куда должна двигаться фигурка героя. При этом анализируется большое количество данных.

Главный фактор — это направление движения, выбранное максимальным количеством элементарных агентов.

С другой стороны, если 100 агентов хотят идти направо, чтобы получить трофей, но 3 агента планируют свернуть налево, поскольку заметили призрака, то главный агент «послушает» этих троих.

При этом, как заявил главный разработчик, когда агентов запрограммировали на эгоистичное поведение, система начала улучшать результаты в целом. Проще говоря – общий результат был лучше, когда агенты принимали решение без оглядки на других. А вот общее решение о направлении движения героя принимает уже главный агент. Он оценивает различные факторы и командует, куда нужно идти.

Харм ван Сейджен, глава исследовательской группы Microsoft

При этом было отмечено, что Pac-Man выбрали по той причине, что в игре нужно мыслить «по-человечески».

Рауль Мехротра, один из программистов Maluuba

Как отмечается, такая программная платформа может использовать во многих сферах. Например, ее можно привлечь к работе внутри компании, которая занимается продажами, чтобы предсказывать динамику наплыва покупателей, популярность товаров и так далее. При этом, система может работать как с общими тенденциями, так и с отдельными факторами, включая индивидуальных покупателей.

Источник: https://tehnot.com/iskusstvennyj-intellekt-oboshyol-cheloveka-v-igre-pac-man/

Hex Lab – Искусственный интеллект в жизни и в игре

Как кто-то замечательно сказал: “Зачем учить машину думать? Машина должна работать. Если её научить думать, она сама заставит людей работать на неё”.

Несмотря на то, что машины уже заставили людей их обслуживать, до создания машин мыслящих дело, слава богу, ещё не дошло. И, как полагают некоторые, никогда не дойдёт.

Тем не менее то, что называется искусственным интеллектом, вполне себе используется “во всех отраслях народного хозяйства”.

Обратите внимание

Термин искусственного интеллекта (русское сокращение ИИ, английское AI, от “artificial intelligence”) был введён Джоном Маккарти в 1956 году вместо предложенного шестью годами ранее Аланом Тьюрингом более меткого “компьютерного интеллекта” (“computer intelligence”). С тех пор искусственным интеллектом стало принято называть всё, что ни попадя.

Кроме того, в английском языке слово intelligence – скорее “умение рассуждать разумно”, “развитая логика”, а не интеллект (intellect), синоним человеческого ума и системы мышления в целом. В русском же языке термин, означающий “машинную логику”, из-за лаконичного, но не точного перевода приобрёл скорее антропоморфные черты.

Самый краткий критерий-определение интеллекта сформулировал как-то автор этих строк: “Интеллект – это способность осознать факт своего существования”. И с этой точки зрения, интеллект присущ не только человеку; но пока не встречается в “вычислительной” технике.

Таким образом, если интеллект – устойчивая система умственных способностей к мышлению, ощущению, представлению, воображению, памяти, рациональному познанию и не только, то искусственный интеллект – условное обозначение программных и кибернетических систем, моделирующих некоторые стороны деятельности человека.

Искусственный интеллект объединяет в себе ряд технологий, связанных с распознаванием образов и речи, классификацией объектов, принятием решений и накоплением сведений в базе знаний. Эти технологии, вместе или по отдельности, давно используются в технике, даже бытовой, например, в стиральных машинах (так называемая “fuzzy logic” – нечёткая логика).

Одна из самых известных систем искусственного интеллекта, суперкомпьютер Deep Blue, победивший чемпиона мира по шахматам, всего лишь перебирал варианты.

Перспективный Watson, способный распознавать человеческую речь и правильно отвечать на вопросы, производит вероятностный поиск по базе знаний (интернету), используя большое множество алгоритмов.

Читайте также:  Компания «инфосистемы джет» запустила чемпионат по искусственному интеллекту «raif-challenge 2017»

Примитивный “облачный” поиск по базе знаний WolframAlpha

Источник: http://hex.3dn.ru/blog/iskusstvennyj_intellekt/2011-11-06-32

Эволюция искусственного интеллекта в играх – от Pac-Man до Metal Gear Solid V

Подробнее вы узнаете из нашей статьи, где мы рассмотрим эволюцию ИИ в играх.

Самые страшные призраки в истории человечества

Номинально днем зачатия искусственного интеллекта в играх, который способен думать и моделировать свое поведение на основе действий игрока –  считается 22 мая 1980 года. Именно в этот день вышел Pac-Man, а призраки, без устали преследующие бедного Пакмена, стали настоящим ночным кошмаром геймеров 80-х.

Кажется, что от этих летающих разноцветных бестий нет возможности скрыться, они не только по пятам преследовали игрока, но и избирали кратчайшие маршруты, чтобы успеть ухватить Пакмена за филейные места. Однако ИИ призраков был тривиален, что, в общем-то, ожидаемо для игры 1980-го года.

У противников Пакмена было два состояния: режим спокойствия и преследования. В первом случае призраки работали по простейшему алгоритму: двигались по прямой траектории и принимали решения только на развилках.

Важно

Фактически бросался виртуальный жребий, который случайно определял дальнейший маршрут призраков.

Гораздо более интересно действовали призраки в режиме преследования. Их интеллект по-прежнему не мог похвастаться дальновидностью, но при этом они видели игрока по прямой траектории.

То есть в алгоритме действий не учитывались множественные развилки лабиринта и призраки выбирали маршрут к игроку случайным образом.

Именно подобное несовершенство интеллекта призраков сделало их поведение чаще всего ошибочным, но тем самым более реалистичным и непредсказуемым.

Кстати, намеренные ошибки ИИ в играх – это не баг, а фича и одна из самых распространенных уловок разработчиков. Самый свежий пример – Wolfenstein 2, в котором уберсолдаты при обнаружении игрока первые несколько выстрелов стреляли мимо Бласковича, дав тому возможность укрыться и перезарядить оружие.

Шахматы 2.0

Когда мы видим, как слаженно действует противники управляемые ИИ, как они оценивают текущую ситуацию и готовят атаки с тыла, создается впечатление, будто компьютерные персонажи, дай им волю, захватили бы все человечество подобно Skynet. В подобных случаях охота петь бесконечные дифирамбы программистам и их нелегкому делу наделять неживых существ интеллектом.

Работа программистов и правда сложна, но здесь нет какой-то особой магии, ведь все действия искусственного интеллекта базируются на простом алгоритме, где просчитываются наперед варианты действий и выбирается наиболее подходящий. Самая простая аналогия – партия шахматы.

Можете быть уверенными, когда вы играете против компьютерного противника в стратегию или, скажем, в шутер, на самом деле это он играет против вас в изощрённую версию шахмат.

Вот только возможный алгоритм его действий ограничивается заданными моделями поведения, паттернами, что в итоге разрушает иллюзия умного ИИ.

Совет

Самое время вспомнить жанр стратегических игр и его родоначальника – Dune 2, вышедшего в 1992 году. На заре 90-х годов концепция искусственного интеллекта, который действует независимо от игрока и самостоятельно развивает свою базу, казалась чем-то невероятным.

Но внимательные игроки с легкостью углядели паттерны, по которым действуют компьютерные соперники, как, например, алгоритм постройки одних и тех строений в неизменном порядке.

И эта проблема касается практически всего ИИ в играх, чья суть существования заключается в конфронтации с игроком.

«Дом 2» в видеоиграх

 Следующей вехой развития искусственного интеллекта в играх стал бессмертный симулятор человеческой жизни –The Sims, выпущенный в 2000 году.

Творение Уилла Райта было обречено на успех, ведь The Sims давал всамделишную возможность почувствовать себя богом и распоряжаться человеческими жизнями, пускай и понарошку.

Симы жили своей жизнью, общались друг с другом, справляли нужду, занимались досугом, находили проблемы на свою точку и все это без участия игрока.

Чтобы создать симов с максимально достоверным человеческим поведением Уилл Райт решил в качестве прообраза взять, да, конечно же людей.

Использовав в качестве основы пирамиду потребностей по Маслоу, он расставил очки приоритета для каждой отдельной категории потребностей: физиологические, потребность в безопасности, социальные и т.д.

Тем самым следить за поведением симов было крайне интересно, они по существу являлись отражением людей.

Конечно, не обошлось и без забавных казусов искуственного интеллекта. Например, сим мог справить нужду в неподходящем месте или оставить мясо на плите, тем самым вызвав пожар в доме. Но эти просчеты были запланированы, ведь, опять же, симы – это копия нас с вами, а в реальной жизни представители вида Homo Sapiens нередко совершают странные поступки и попадают в курьезные ситуации.

Обратите внимание

В попытках наделить компьютерных персонажей интеллектом, чаще всего, бывают замечены разработчики ролевых игр, отправляющие игрока исследовать огромный, заполненный сотнями NPC виртуальный мир.

И, конечно, стоящие сутками напролет персонажи, ожидающие возможности вручить геймеру важную миссию по убийству крыс в подвале – не способствуют созданию правдоподобной атмосферы.

Первой попыткой наделить NPC распорядком дня и создать иллюзию живого игрового мира в RPG предприняли немцы в 2001 году после выпуска первой части Gothic.

Сегодня наличие распорядка дня у персонажей стало практически повсеместным стандартом в Open-World RPG. Можно вспомнить последнего «Ведьмака» или даже Kingdom Come Deliverance.

Правда, реализация до сих пор хромает на обе ноги и больше всего в негативном свете отметилась The Elder Scrolls IV: Oblivion с хваленной системой Radiant AI. Как бы упорно жители Сиродила не пытались имитировать реальную жизнь, нередко они целые сутки проводили стоя на одном месте.

Хотя, с другой стороны их можно понять,  ведь открывающиеся повсеместно врата Обливиона могут повергнуть в шок кого угодно. Может в этом причина?

Убийственный интеллект

В жанре шутеров искусственный интеллект противников – это одна из самых главных составляющих, которая способна сделать каждую стычку напряженной, зрелищной и уникальной.

И если к демонам из DOOM не предъявляли никаких требований по части интеллекта, то после Half-Life, вышедшего в 1998 году, игровая индустрия навсегда изменилась.

Компании Гейба Ньювелла удалось наделить виртуальных соперников активным ИИ, который уверенно обходил с фланга, закидывал гранатами и совершал прочие пакости.

Важно

Причем Valve пошли еще дальше и не стали ограничиваться проработкой ИИ спецназовцев, а создали уникальные алгоритмы поведения для всех персонажей, в том числе и дружественных. Например, тараканы активно разбегались при свете фонаря, а булскиды реагировали на мясо, что можно было использовать в качестве отвлекающего маневра.

Следующими новаторами по части ИИ в шутерах стали Bungie c выходом первой части Halo в 2001 году.

Геймплейная концепция игры заметно отличалась от Half-life и представляла собой открытую песочницу, где супостаты, ориентируясь на обширных локациях, должны были активно взаимодействовать друг с другом и использовать широкий спектр транспортных средств для уничтожения игрока.

В целом, у разработчиков получилось создать опередивший время ИИ в шутерах, который действовал логично, в определенной мере предсказуемо и, тем не менее, мог задать жару даже на низкой сложности.

Разумеется, мы не могли обойти вниманием любимчика нашей редакции – шутер F.E.A.R. 2005 года. Бойцы из армии клонов Пакстона Феттила до сих пор удивляют своей смекалкой. Вести огонь вслепую, переворачивать шкафы, пробираться ползком под препятствиями и раздавать люлей в ближнем бою – это лишь немногое из того, на что способен искусственный интеллект противников в F.E.A.R.

Ии нового поколения

Как бы разработчики видеоигр не старались наделить компьютерных персонажей умом и сообразительностью, электронным болванчикам в любом случае бесконечно далеко до реальных людей. Искусственный интеллект действует в заранее заданном алгоритме и повторяет одни и те же ошибки раз за разом. Так и хочется порой процитировать Станиславского и закричать: «Не Верю!».

Единственное спасение в сложившейся ситуации – это самообучающийся ИИ, и в крупных играх есть несколько свежих примеров.

Совет

Например, Director AI из Left 4 Dead 2, который способен анализировать действия игрока, на основании чего решает, каких противников подкинуть четверке выживших, какое оружие расположить на локациях и какую погоду создать на уровне в данный момент.

Еще можно вспомнить Metal Gear Solid V, в котором ИИ адаптировался к тактике геймера и мог снабдить военных очками ночного видения, если тот решит устраивать диверсии в ночное время суток.

Но в этих играх ИИ регулирует только игровые правила и не вступает в прямое столкновение с геймером. Вот если те же противники из F.E.A.R могли корректировать свои действия наблюдая за игроком – вот это уже было  на самом деле интересно. Впрочем, судя активному развитию нейросетей, ждать супостатов с самообучающимся искусственным интеллектом в играх – это лишь дело времени.

Подробнее о нескольких играх, затронутых в этой статье, читайте в подборке лучших шутеров и лучших ролевых игр.

Источник: https://cadelta.ru/games/id2306

Как работает искусственный интеллект в играх?

Для придания чувства реальности в игры помещают разного рода ИИ. Порой можно подумать, что он превосходит даже людей. В статье мы расскажем как работает ИИ в играх.

Все IT-сферы сделали огромный скачок в развитии, та же самая тенденция наблюдается и в игровой индустрии.

Вначале создания были простейшие игры наподобие и Pong, и даже они позволили забыть игрокам о реальности на недели.

Современные проекты по созданию игр уже стали полноценным хобби, настолько распространённым, что сегодня каждый четвёртый житель играет в World of Warcraft, World of Tanks, Call of Duty и т. п.

Для многих остаётся загадкой, какую роль в развитии игр имеет искусственный интеллект. Сегодня постараемся понять, за что он отвечает именно в играх.

Что такое ИИ в играх?

Чтобы было всем понятно, искусственный интеллект отвечает за модуляцию или имитацию естественного поведения игроков или отдельных объектов. В играх их называют ботами. Принцип сводится к имитации поведения, объектами управляет не человек. Иначе говоря, ИИ является искусственной заменой человеческого интеллекта.

В некоторых играх используется простейший ИИ, включающий лишь небольшой набор правил. Нередко ИИ является сложным алгоритмом действий, который отвечает за работу целой команды или армии противников

Есть ли отличая ИИ в играх от обычного?

В традиционном представлении ИИ, его основная цель –  создание полноценного интеллекта, но искусственными средствами.

Такой ИИ может самостоятельно обучаться, давать ответы на вопросы, в общем – он развивается без программирования алгоритмов со стороны человека.

Сегодня уже делаются попытки создания полноценного ИИ, одним из перспективных проектов является Kismet, проводящийся в технологическом институте. ИИ должен уметь подстроиться к социальным, физическим и эмоциональным составляющим.

Обратите внимание

В сфере игровой индустрии ИИ имеет практичную роль, а не развлекательную. Игры не представляют высоких требований к мощности ИИ и дополнительным свойствам.

Здесь не требуется наличие эмоциональности, самосознания, самостоятельной обучаемости. Всё необходимое находится в пределах одной системы, поэтому круг знаний сужается.

Главная задача ИИ состоит в правдоподобной и убедительной имитации поведения игроков.

Назначение ИИ в игровой индустрии

ИИ может выполнять всевозможные задачи: от обработки общего набора правил, отвечающих за поведение базовых объектов, до управления персонажами. К работе ИИ принято относить представление заранее описанных событий. Иллюстрация: в игре в игре девочка-призрак, которая наводит ужас на игроков – это заблаговременно написанный сценарий.

Говоря об ИИ, в голову у большинства игроков сразу приходят мысли о ботах, управляемых компьютером. Все перечисленные роли исполняет один единственный актёр – ИИ.

Что нужно для ИИ в играх

Требовательность к системным ресурсам напрямую зависит от предназначения и требований, предъявляемых к ИИ. Чем сложнее разработана система, тем большее количество ресурсов тратится на обработку ИИ.

На простейшем уровне для понимания – потребуется мощность и время работы процессора для расчёта следующих действий в мире.

В сложных играх потребуются различные средства, способствующие анализу окружающей среды ИИ, фиксации пользовательских действий и оценки предыдущих достижений.

Простейший пример ИИ

Самая простая форма ИИ – это система, построенная на наборе правил. Можно даже поспорить, является ли данная система ИИ. В любом случае она далека от традиционного представления об искусственном интеллекте.

Читайте также:  Нейронная сеть и распознавание

Поведение игровых объектов происходит за счёт уже установленных алгоритмов, учитывающими определённые факторы игры. Из-за разнообразных действий может отличаться конечный результат.

Подобную систему нельзя назвать интеллектуальной.

Самым известным приложением, работающим по аналогичной системе, является Pac-Man. За игроком гонятся 4 приведения, каждое действует на основании заложенного простейшего набора правил. Одно из них постоянно поворачивает влево, второе всегда идёт вправо, третье может поворачиваться в любую сторону, а четвертое преследует игрока.

Если разделить приведения, их алгоритм действий легко определить и предугадывать. Пользователю оказалось бы слишком просто спасаться от приведений.

Конечные автоматы

Подразумевается машина, имеющая конечное количество состояний. Она является методом проработки и преобразования состояния отдельных объектов или их групп. Используется в отношении объектов, которые изменяются в зависимости от определённых условий. Для представления каждого состояния могут использоваться физические условия: одежда, погода, эмоциональное состояние и т. п.

Есть несколько простых способов реализовать конечный автомат при использовании системы объектов:

  • способ 1. Представить все состояния в качестве переменных, которые легко проверить в функции. Преимущественно проверка реализуется при помощи громоздких конструкций переключения;
  • способ 2. Применить указатели функций – это основа игр на языке C. В объектно-ориентированных языках, наподобие C++ используется понятие виртуальная функция.

Адаптивный ИИ

В многочисленных современных играх необходимы сильные противник, действия которых сложно или невозможно предсказать. Динамическое поведение и адаптация к текущим условиям требует использование полноценного ИИ.

Подстраиваемый ИИ преимущественно используется в стратегиях и шутерах, имеющих сложную механику игры и многочисленное разнообразие вооружения, и бесчисленное количество возможностей.

Такой искусственный интеллект применяется в играх, которые необходимо сделать сложными и непредсказуемыми.

Важно

Если заменить его набором алгоритмов, игрок за какое-то время определит оптимальную стратегию, обеспечивающую победу.

В ИИ системе регистрируется выбор, осуществлённый игроком в ходе переломных событий. Все переменные (решения) должны оцениваться и на их основании строится будущее поведение.

Проиллюстрировать ситуацию помогут: состояние здоровья, количество времени, наличие преимуществ и т. д. в боевых играх.

При нанесении урона противнику учитывается: показатель защиты, наличие одежды, урон от оружия, дополнительные бонусы.

В играх, построенных на тактике, ИИ может учитывать способы победы игрока в предыдущих играх и изменять поведение, переходя от нападения в оборону или наоборот.

ИИ может «экономно» вести бои с минимальными потерями, выбирать сбалансированную трату войска на победу или идти в наступление не учитывая потери.

В играх, где игроку предоставляется помощник, ИИ обеспечивает приспособление персонажа к стилю игры игрока.

Заключение

Многие действия и события в играх происходят за счёт ИИ, который принимает самые разнообразные формы: от простейших наборов правил до адаптивной системы самосовершенствования.

Источник: https://itproger.com/news/136

Искусственный интеллект в игровых программах

Игровой искусственный интеллект включает в себя не только методы традиционного ИИ, но также и алгоритмы информатики в целом, компьютерной графики, робототехники и теории управления.

От того, как именно реализован ИИ, зависят не только системные требования, но и бюджет игры, поэтому разработчикам приходится балансировать, стараясь, чтобы игровой искусственный интеллект был создан с минимальными затратами, и чтобы при этом он был интересным и нетребовательным к ресурсам.

Здесь используется совершенно иной подход, чем в случае с традиционным искусственным интеллектом. В частности, широко применяются эмуляции, обманы и различные упрощения.

Совет

Пример: особенностью шутеров от первого лица является способность ботов к безошибочному движению и мгновенному прицеливанию, но при этом у человека не остаётся ни единого шанса, поэтому способности ботов искусственно занижаются. В то же время, на уровне расставляются контрольные точки, для того чтобы боты могли действовать командой, устраивать засады и т. д.

В компьютерных играх, которыми управляет игровой искусственный интеллект, присутствуют следующие категории персонажей:

мобы – персонажи с низким уровнем интеллекта, враждебные к человеческому игроку. Игроки уничтожают мобов с целью прохождения территории, получения артефактов и очков опыта.

неигровые персонажи – обычно эти персонажи дружественны или нейтральны к игроку.

боты – персонажи, враждебные по отношению к игрокам, наиболее сложные в программировании. Их возможности приближаются к возможностям игровых персонажей. В любой момент времени против игрока выступает некоторое количество ботов.

Внутри компьютерной игры существует множество областей, в которых используется широкое многообразие эвристических алгоритмов искусственного игрового интеллекта. Наиболее широко игровой ИИ применяется как один из способов контроля неигровых персонажей. Другим, не менее распространённым способом контроля, является скриптинг.

Ещё одно очевидное применение игрового ИИ, особенно в стратегиях реального времени, – поиск пути, или метод, позволяющий определить, как неигровой персонаж может попасть из одной точки на карте в другую. При этом нужно учитывать препятствия, ландшафт и возможный «туман войны». Динамическая балансировка мобов также не обходится без применения искусственного интеллекта.

Во многих играх была опробована концепция непредсказуемого интеллекта. Это такие игры как Nintendogs, Black & White, Creatures и всем известная игрушка «тамагочи». В этих играх персонажами являются домашние животные, поведение которых изменяется с учётом действий, произведённых игроком.

Создаётся впечатление, что персонажи способны обучаться, хотя на самом деле их действия являются результатом выбора из ограниченного множества решений.

Обратите внимание

Многие игровые программисты считают частью игрового искусственного интеллекта любую методику, с помощью которой создаётся иллюзия интеллекта. Однако этот подход не совсем верен, так как те же самые методики могут использоваться не только в движках игрового ИИ.

Например, при создании ботов используются алгоритмы с введенной в них информацией о возможных будущих столкновениях, вследствие чего боты приобретают «умение» избегать этих столкновений. Но эти же методики представляют собой важный и необходимый компонент физического движка.

Ещё один пример: важным компонентом системы прицеливания бота являются водные данные, и те же самые данные широко применяются в графическом движке при рендеринге. Финальный пример – скриптинг.

Этот инструмент с успехом может применяться во всех аспектах игровой разработки, но чаще всего его рассматривают как один из способов контролирования действий неигровых персонажей.

По мнению пуристов, выражение «игровой искусственный интеллект» не имеет права на существование, так как является преувеличением. В качестве главного аргумента они выдвигают то, что в игровом ИИ используются лишь некоторые направления науки о классическом искусственном интеллекте.

Следует принять во внимание и то, что целями ИИ является создание самообучающихся систем и даже создание искусственного интеллекта, способного рассуждать, в то время как часто ограничивается эвристикой и набором из нескольких эмпирических правил, которых бывает достаточно для создания хорошего геймплея и предоставления игроку ярких впечатлений и ощущений от игры.

В настоящее время разработчики компьютерных игр проявляют интерес к академическому ИИ, а академическое сообщество, в свою очередь, начинает интересоваться компьютерными играми. В связи с этим возникает вопрос, в какой степени игровой и классический ИИ различаются между собой.

Вместе с тем, игровой искусственный интеллект всё ещё рассматривается как одна из под-отраслей классического. Это обусловлено тем, что искусственный интеллект имеет различные прикладные области, отличающиеся друг от друга.

Ели говорить об игровом интеллекте, важным отличием здесь является возможность обмана с целью решения некоторых задач «законными» способами.

С одной стороны, недостаток обмана в том, что зачастую он приводит к нереалистичному поведению персонажа и по этой причине не всегда может быть использован. С другой стороны, сама возможность такого обмана служит важным отличием игрового ИИ.

Ещё одной интересной задачей искусственного интеллекта является обучение компьютера игре в шахматы. Её решением занимались учёные всего мира. Особенность данной задачи в том, что демонстрация логических способностей компьютера возможна только при наличии реального противника.

Важно

Впервые такая демонстрация состоялась в 1974 году, в Стокгольме, где прошёл чемпионат мира по шахматам среди шахматных программ.

В данном соревновании победила программа «Каисса, созданная советскими учёными из Института проблем управления академии наук СССР, расположенного в Москве.

Рекомендуемые страницы:

Воспользуйтесь поиском по сайту:

Источник: https://megalektsii.ru/s2210t9.html

Методы искусственного интеллекта (ИИ) в компьютерных играх

Аннотация: В этой лабораторной работе мы познакомимся со способами применения технологий искусственного интеллекта в компьютерных играх.

Примеры к лабораторной работе

  • Освоить основные принципы применения искусственного интеллекта в компьютерных играх.
  • Рассмотреть алгоритмы искусственного интеллекта, применимые в играх
  • Создать компьютерную игру, использующую принципы искусственного интеллекта

Тема искусственного интеллекта (artificIal intelligence, AI, ИИ) будоражит умы многих начинающих программистов, разработчиков и любителей компьютерных игр. ИИ кажется многим чем-то удивительно сложным, интересным, таинственным.

Действительно, ведь технологии ИИ заставляют персонажей игр действовать разумно. Однако в ИИ нет ничего таинственного. За десятилетия развития этой области знаний было разработано огромное количество алгоритмов, применимых в самых разных областях деятельности.

И компьютерные игры – лишь сравнительно небольшое поле для технологий искусственного интеллекта.

Очень сложно найти компьютерную игру, которая обходится без ИИ. Классический пример “умных” игр – это программы для игры в шашки, шахматы и прочие настольные игры. Каждая игра, в которой компьютер играет против пользователя, оснащена ИИ.

Игровой ИИ, в первом приближении, можно разделить на два вида. Первый – наиболее очевидный – это интеллект отдельных игровых персонажей.

Например, каждый танк в популярной некогда приставочной игре Battle City пытается добраться до базы игрока, уничтожить ее и его танк.

Танки в игре действуют неслаженно, они не отличаются особенным умом, однако играть интересно – все дело в том, что для данной игры такой вид ИИ вполне подходит. Он не делает игру скучной.

Совет

Второй уровень ИИ – это групповой интеллект. Например, вспомним StarCraft. Игрок вынужден сражаться с армией, контролируемой компьютером. Получается, что компьютер управляет большим количеством юнитов (от англ. Unit – единица).

Но несложно заметить, что каждое существо, которым управляет групповой ИИ в StarCraft, обладает собственным “разумом”.

Например, групповой ИИ может направить некоторую группу юнитов на патрулирование местности, но если они встретят на пути неприятеля – отвечать за их действия будет уже их собственный ИИ.

Если бы действия армии в StarCraft никак не контролировались, а ИИ присутствовал лишь на уровне отдельного юнита – игра превратилась бы в скучный поиск и уничтожение врагов. А StarCraft, несмотря на серьезный возраст (порядка 10 лет) остается увлекательной игрой. Даже в однопользовательской кампании StarCraft способна очень сильно “затянуть” игрока, не говоря уже о сетевых баталиях.

Кстати, несложно заметить, что в том же StarCraft индивидуальный ИИ есть и у юнитов, которыми управляет пользователь.

Например, та же команда “патрулировать”, отданная пользователем, заставит существо из StarCraft послушно ходить по указанному пути.

Но если на пути появится препятствие (например, игрок построит там здание, преграждающее путь) – юнит сам решит, что ему делать. Аналогично, он самостоятельно примет решение об атаке, если в поле его видимости появятся враги.

Системы ИИ, применяемые в компьютерных играх, можно разделить на два основных вида. Во-первых – это так называемые детерминированные системы. Они отличаются предсказуемостью действий персонажа. И во-вторых – это недетерминированные системы – персонаж, управляемый таким ИИ, может действовать непредсказуемо, принимать неожиданные решения.

Как мы уже сказали, индивидуальный ИИ юнитов играет подчиненную роль в сравнении с групповым ИИ. А может ли ИИ отдельного юнита повлиять на игру вцелом? Может – в том случае, если предусмотрено распространение успехов отдельного юнита на всех схожих.

Например, какой-то юнит столкнулся с сильным противником и чудом вышел победителем в схватке. Этот юнит набрался опыта, который, благодаря групповому ИИ, может быть распространен на других юнитов. Т.е. если один юнит чему-то научился, другие, благодаря групповому ИИ, смогут перенять у него новые умения.

Обратите внимание

Таким образом, индивидуальный и групповой ИИ взаимосвязаны, а в некоторых случаях и взаимозависимы.

Персонаж, оснащенный недетерминированным ИИ, отличается непредсказуемостью поведения, большей “живостью”. Играть против таких персонажей обычно гораздо интереснее, чем против жестко детерминированных.

Популярным в последнее время способом реализации недетерминированного ИИ является технология нейронных сетей. Она позволяет создавать персонажи с очень сложным поведением. К тому же, нейросети обладают свойством обучаемости.

То есть персонажи игр не только разумно ведут себя, но и учатся на своих ошибках.

На практике находят применение как детерминированные, так и недетерминированные виды ИИ. Обычно они действуют совместно. Например, для выполнения каких-то простых однозначных действий (скажем, при приближении к стене свернуть) могут применяться простые и быстрые детерминированные алгоритмы.

В более сложных случаях (например – купить ли акции компании Х учитывая огромное количество параметров, напасть ли на врага, учитывая его возможности, свои возможности, наличие подкрепления и т.д.) – применяются более сложные недетерминированные алгоритмы.

Частично детерминированные (например, при приближении к стене персонаж с вероятностью 50% повернет налево, с вероятностью 30% – направо, и с 20% вероятностью развернется и пойдет обратно) так же находят широкое применение в играх.

Читайте также:  Создан маленький дрон для селфи-съемки

Реализуем игру, использующую алгоритм преследования. Сущность этого алгоритма заключается в следующем. Объект-преследователь сравнивает свои координаты в игровом мире с координатами объекта-жертвы и корректирует свои координаты таким образом, чтобы приблизиться к жертве. В простейшем случае преследование осуществляется на открытом пространстве.

Создадим новый игровой проект P8_1 на основе проекта P5_1. Будем использовать два объекта – преследователя и жертву. Преследователь будет перемещаться в сторону жертвы со скоростью, на 1 меньше, чем скорость жертвы. Если объекты столкнутся – жертва будет уничтожена.

На рис. 12.1. приведено окно Solution Explorer игрового проекта P8_1.

Рис. 12.1. Окно Solution Explorer

Важно

Мы используем базовый класс gBaseClass, класс для объекта-преследователя (Enemy), класс объекта-жертвы (Me) и класс для объекта-стены.

Класс объекта-стены будет нужен нам для того, чтобы изучить поведение объекта, реализующего алгоритм преследования, при столкновении с непреодолимым препятствием на пути к жертве.

Мы значительно модифицировали код классов в сравнении с исходным проектом P5_1, поэтому ниже вы найдете полный код классов игры. В листинге 12.1. вы можете найти код класса Game1.

using System;
using System.Collections.Generic;
using Microsoft.Xna.Framework;
using Microsoft.Xna.Framework.Audio;
using Microsoft.Xna.Framework.Content;
using Microsoft.Xna.Framework.GamerServices;
using Microsoft.Xna.Framework.Graphics;
using Microsoft.Xna.Framework.Input;
using Microsoft.Xna.Framework.Net;
using Microsoft.Xna.Framework.Storage; namespace P8_1
{ /// /// This is the main type for your game /// public class Game1 : Microsoft.Xna.Framework.Game { GraphicsDeviceManager graphics; SpriteBatch spriteBatch; Texture2D txtBackground; Texture2D txtEnemy; Texture2D txtMe; Texture2D txtWall; //Массив для конструирования уровня public int[,] Layer; Rectangle recBackround = new Rectangle(0, 0, 640, 512); Rectangle recSprite = new Rectangle(0, 0, 64, 64); public Game1() { graphics = new GraphicsDeviceManager(this); Content.RootDirectory = “Content”; } protected override void Initialize() { // TODO: Add your initialization logic here Layer = new int[8, 10] { { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0, 0, 1, 6, 0, 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 0 }, { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 }, }; //Устанавливаем разрешение игрового окна //640х512 graphics.PreferredBackBufferWidth = 640; graphics.PreferredBackBufferHeight = 512; graphics.ApplyChanges(); base.Initialize(); } protected override void LoadContent() { // Create a new SpriteBatch, which can be used to draw textures. spriteBatch = new SpriteBatch(GraphicsDevice); Services.AddService(typeof(SpriteBatch), spriteBatch); txtBackground = Content.Load(“background”); txtEnemy = Content.Load(“enemy”); txtMe = Content.Load(“me”); txtWall = Content.Load(“wall”); //Вызываем процедуру расстановки объектов в игровом окне AddSprites(); // TODO: use this.Content to load your game content here } //Процедура расстановки объектов в игровом окне void AddSprites() { //Переменные для временного хранения адреса //объекта-игрока int a = 0, b = 0; //Просматриваем массив Layer for (int i = 0; i < 8; i++) { for (int j = 0; j < 10; j++) { //Если элемент с индексом (i,j) равен 1 - //устанавливаем в соответствующую позицию элемент с //номером 1, то есть - стену if (Layer[i, j] == 1) Components.Add(new GameObj.Wall(this, ref txtWall, new Vector2(j, i), recSprite)); if (Layer[i, j] == 5) Components.Add(new GameObj.Enemy(this, ref txtEnemy, new Vector2(j, i), new Rectangle(0, 0, 32, 32))); //Если обнаружен объект игрока - запишем его координаты if (Layer[i, j] == 6) { a = i; b = j; } } } //Последним установим объект игрока - так он гарантированно //расположен поверх всех остальных объектов Components.Add(new GameObj.Me(this, ref txtMe, new Vector2(b, a), new Rectangle(0, 0, 32, 32))); } protected override void UnloadContent() { } protected override void Update(GameTime gameTime) { base.Update(gameTime); } protected override void Draw(GameTime gameTime) { spriteBatch.Begin(); //выведем фоновое изображение spriteBatch.Draw(txtBackground, recBackround, Color.White); //Выведем игровые объекты base.Draw(gameTime); spriteBatch.End(); } } }Листинг 12.1. Код класса Game1

Источник: http://www.intuit.ru/studies/curriculums/15889/courses/251/lecture/6456

Как работает ИИ в играх?

Подходов к разработке ИИ много, конкретная реализация зависит от конкретной игры, где-то достаточно двух правил, которые реагируют на события, где-то нужно городить поведенческие деревья.

Начинают обычно с конечных автоматов, как самых простых в реализации, далее по степени сложности идут поведенческие деревья и Utility AI, про все три можно почитать в статье на гамасутре. Помимо этого, можете почитать pdf-ки со статьями на сайте Game AI Pro.

Если больше любите смотреть презентации, то можете заглянуть на канал GDC.

Выполняется код в отдельных потоках или нет к разработке ИИ не относится, это просто оптимизация, которая используется по ситуации.

Нравится 2 Комментировать

На хабре была статья про ИИ недавно.
Ну, а если серьёзно, то ИИ абсолютно полностью зависят от игры. Далее идет движок. Ну а потом уже все остальное. Например, в покере ИИ вообще нет.

Нравится 1 КомментироватьAI (ИИ) это называется чисто по традиции. Никаким AI настоящим там и не пахнет, как правило.

Полноценным ИИ в играх можно назвать разве что такое https://habrahabr.ru/post/319518/

А обычно просто зашивают в программу опеределенные правила, четко повязанные логикой игры.

Ну например, для PacMan (надеюсь вы знаете правила игры) – монстр на каждом повороте просто выбирает кратчайший путь до героя. Путь строится просто тупым перебором. Выбор кратчайшего – тоже.

Нравится 1 6 комментариевВопрос скорее про “скриптовую игровую логику в играх”. Следует подумать о ключевом примере (псевдокод):
monster1.walkTo(level.homepointA); // идет из текущей точки в точку A, длится минуты
monster1.walkTo(level.coverpointD); // идет из точки A в точку D, длится минуты
monster1.fireAt(enemy, 5.

0); // стрелять по врагу 5 минут
monster1.walkTo(level.homepointA); // идти обратно в точку AВходные данные: – Статические: Разметка карты невидимыми объектами с именами. Их использует скрипт. У объектов могут быть свойства (высота укрытия например) – Времени выполнения: enemy – ссылка на объект врага.

Обычно монстр получает уведомление о появлении игрока в радиусе видимости. (Думать о реализации событий и нотификаций) Императивные действия, “глаголы”: Вы правильно заметили про потоки и последовательности. Хотелось бы чтобы действия “длились” и выполнялись последовательно и параллельно для разных ботов.

В mainstream языках это невозможно стандартными методами. И поэтому там каждой строчке будет соответствовать состояние в стейт-машине. (Читать про FSM). В идеале же для работы в “последовательном стиле” можно воспользоваться coroutines. Это псевдо-потоки как раз для описанного случая.

Разумеется, все описанные выше действия можно дополнять стандартными ветками if/else, циклами for/while и т.д.

Вот пример интеграции Lua и C++: https://github.com/loyso/LuaCSP

Для начинающего лучше конечно реализовать подход 1 бот = 1 стейт-машина.

Нравится 1 Комментировать

Это нельзя назвать ИИ, это просто бот, который управляется игровым движком в зависимости от ситуации. Он анализирует получаемую информацию и в зависимости от нее предпринимает действие, на которое запрограммирован.

Совет

Представляешь, просто берёт и работает!
А на самом деле это не ИИ.Это просто наборы решений под каждое действие игрока.ИИ сейчас слабые и способные сделать только одну или несколько целей одного характера.Сделайте бота для крестиков-ноликов и месяц будете залипать.

Источник: https://toster.ru/q/453318

Искусственный интеллект в играх • Sgamers

Искусственный интеллект – довольно избитое клише для жанра фантастики. Каждый второй автор будет рад вставить его в свое новоиспеченное произведение.

Некоторые суперкомпьютеры и другие «думающие» железки и механизмы со временем становятся культовыми – так, к примеру, произошло с знаменитым Т-800 в исполнении Арнольда Шварценеггера из фильма Джеймса Кэмерона «Терминатор», или с не менее именитой «The Mother» из «Чужого».

Видеоигры тему искусственного интеллекта тоже не обходят стороной. В сегодняшней статье я предлагаю вспомнить самые интересные примеры ее использования разработчиками.

СУЗИ – Mass Effect

«Система Усовершенствованного Защитного Интеллекта», или просто СУЗИ, дебютировала еще в «Mass Effect 2» и первоначально фигурировала как часть системы электронной обороны «Нормандии».

Из-за опасности неподчинения ввиду высокого интеллекта СУЗИ не могла взаимодействовать с основными системами кораблями и выступала в качестве аналога черного ящика или дневника корабля – проще говоря, следила за экипажем.

Уже позже СУЗИ получила собственную телесную оболочку, видимость свободной воли и даже вступила в романтические отношения с человеком. И это достойно упоминания.

SHODAN – серия System Shock

Важнейшая характеристика главного антагониста серии «System Shock» – мания величия. В купе с хаотичной, сопровождающейся заиканием речью, а также присутствием сразу трех тембров голоса это смотрится по-настоящему необычно.

SHODAN была создана на Земле, и как это обычно бывает, по началу работала на благо людей на горнодобывающей станции.

Обратите внимание

После действий главного героя система была выведена из-под контроля и полностью уничтожила весь персонал – кроме того самого злополучного хакера, который создал «новую» версию.

Во второй части SHODAN обзавелась уже и своим физическим воплощением, в роли которого выступил кибернетически модифицированный солдат. Расхлёбывать последствия столь ужасной метаморфозы, я думаю, вы уже поняли, придется как раз игроку.

GLaDOS – серия Portal

Самый известный и самый неоднозначный персонаж сегодняшнего списка – в «Portal» GLaDOS предстает как в роли врага, так и в роли помощника игрока. Настоящие мотивы этого сладкоголосого суперкомпьютера остаются непонятными на протяжении всей игры – да и концовка дает скорее больше вопросов, чем ответов.

Созданная, опять же на благо человечества, GLaDOS со временем выходит из-под контроля и для людей становится не меньшей проблемой, чем злополучный инцидент в «Черной Мессе» — подробнее о котором вы можете узнать уже в другом месте.

Кортана — серия Halo

Кортана во многом уникальный персонаж, даже если мы обратимся к фантастическому жанру за пределами видеоигр. Сами подумайте – миловидная помощница Мастера Чифа является клоном реально существовавшего человека. К тому же Кортана имеет способности к обучению и развитию интеллекта, плюс является отменным хакером – но чем не идеальный компаньон для брутального главного героя?

Пёс – Half-Life 2

Возможно, самый милый персонаж сегодняшнего списка – небезызвестный пес из культовой игры «Half-Life 2». Робот, изначально созданный отцом Аликс Венс, станет приятным компаньоном молчаливого физика Гордона Фримэна – да и грави-пушкой научиться пользоваться поможет. Ну прямо идеальный домашний (и не только) питомец. А если учесть, что Пес два раза спасает Гордону жизнь – так еще и друг.

GW – Metal Gear Solid 2: Sons of Liberty

Самый реалистичный с позиции современных реалий искусственный интеллект (причем не только в играх) – небезызвестный GW из крайне запутанной сюжетно «Metal Gear Solid 2: Sons of Liberty».

GW был запрограммирован на цензуру всех средств массовой информации – в том числе телефонной связи, интернета и крупных СМИ.

Важно

Также он контролировал все оружие – ядерное и обычное, которое находилось у Соединенных Штатов Америки.

А теперь внимательно перечитайте предыдущий абзац и сопоставьте его с современным реалиями – пугает, не правда ли? И в очередной раз напоминает о гении Кодзимы.

A. M – I Have No Mouth, and I Must Scream

Видеоигра «I Have No Mouth, and I Must Scream» по мотивам рассказа Харлона Эллисона в свое время произвела настоящий фурор. А затем и столь же громкий скандал. Впрочем, как и рассказ-первоисточник.

Чтобы разобраться, в чем тут дело, достаточно описать главного антагониста рассказа, и соответственно, видеоигры – суперкомпьютер A. M., созданный тремя сверхдержавами (Америкой, Россией и Китаем).

Сформирован он был на базе секретного компьютерного комплекса, созданного с целью вести глобальную войну, слишком сложную для понимания человеческого разума. В конце концов системы комплекса объединились в вышеназванный A. M.

и решили уничтожить человечество – настолько в сознании сверхинтеллекта было сильно чувство ненависти, которое досталось ему от создателей. В итоге ужасный план был исполнен – и A. M.

потерял смысл своего существования, заключавшийся в уничтожении людей, остался один в собственноручно созданном сумасшедшем доме. Именно поэтому он предусмотрел все заранее, и оставил в живых пятерых людей, которых утащил в свое подземное логово, чтобы вечно истязать.

Умение проводить параллели с реальностью очень важно для творчества и для понимания искусства. Фантазии авторов книг, фильмов и видеоигр на тему будущего, и, в частности, искусственного интеллекта, порой пугают, порой придают оптимизма, но всегда заставляют задуматься о мире реальном. Важно помнить одно – всегда оставайтесь человеком.

1st Person3d PersonAdventureRPGStealth action

Источник: https://sgamers.ru/articles/iskusstvennyj-intellekt-v-igrax.html

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector