Investigadores en ciencias de la computación de la Universidad Estatal de Carolina del Norte y la Universidade de Lisboa han desarrollado una herramienta para usar con el juego Skyrim que se puede usar para crear personajes no jugadores NPC que permitan una mayor variabilidad y flexibilidad en el juego. La herramienta, llamadaCIF-CK, es un programa de arquitectura de inteligencia artificial IA que utiliza modelos de comportamiento social para hacer que los NPC individuales sean más reactivos y adaptables al comportamiento del jugador.
"La mayoría de los juegos ahora se basan en scripts para gobernar el comportamiento de los NPC", dice Arnav Jhala, profesor asociado de ciencias de la computación en NC State y coautor de un artículo que describe el trabajo. "En otras palabras, hay árboles de decisión que dictanLa respuesta de un NPC a lo que sea que esté haciendo el jugador. Eso es bastante limitante, y significa que dos jugadores que tomen las mismas decisiones tendrán las mismas interacciones con los NPC. Queremos ir más allá de eso, a una experiencia de juego más inmersiva. Y Skyrim fueel juego con el que comenzamos ".
Para desarrollar CIF-CK, los investigadores se basaron en el modelo de arquitectura de IA de Comme il-Faut CIF desarrollado por primera vez en la Universidad de California-Santa Cruz en 2012.
El modelo CIF original usó la teoría de las ciencias sociales para predecir cómo el comportamiento de un "agente" afectaría la forma en que otros agentes lo veían. Por ejemplo, si el Agente A era amable con el Agente B y el Agente X odiaba al Agente B, entonces el Agente Xsería menos probable que le "gustara" el Agente A.
CIF-CK incorpora el enfoque de ese modelo en su software, pero lo extiende de dos maneras.
Primero, todos los agentes en CIF conocen a todos los demás agentes. Eso no es necesariamente cierto en CIF-CK; depende del desarrollador del juego. En resumen, cada NPC sabrá tanto o tan poco comoel desarrollador quiere que sepa.
En segundo lugar, CIF rastreó los cambios en la forma en que los agentes se veían entre sí, pero no tradujo esas percepciones en acciones. Por ejemplo, al Agente X puede que no le guste el Agente A, pero el modelo CIF original no predijo lo que haría el Agente X al respecto.Pero CIF-CK permite a los NPC realizar acciones en función de cómo ven a un jugador, y eso, a su vez, se basa en lo que saben de las interacciones del jugador con otros jugadores y NPC.
Los investigadores han creado un prototipo de CIF-CK disponible en el sitio de la comunidad STEAM en línea con el nombre "Social NPCs", en parte para ver cómo funcionaba la herramienta cuando la usaban los jugadores de Skyrim. Y la respuesta ha sido positiva, con elherramienta que obtiene más de 6.700 suscriptores.
"Este trabajo demuestra que herramientas como CIF-CK se pueden implementar a gran escala", dice Jhala. "Ahora esperamos trabajar con compañías de juegos y desarrolladores de juegos para incorporar el enfoque CIF-CK en sus procesos de desarrollo.- o al menos inspírate con él.
"Y, por supuesto, siempre estamos trabajando para hacer que la IA sea más expresiva y capaz de mejorar aún más la experiencia de juego".
El artículo, "CiF-CK: An Architecture for Social NPCs in Commercial Games", se presentará en la Conferencia IEEE sobre Inteligencia Computacional y Juegos que se celebrará del 22 al 25 de agosto en la ciudad de Nueva York. El autor principal del artículo esManuel Guimaraes, estudiante de posgrado de la Universidade de Lisboa. El artículo fue coautor de Pedro A. Santos de la Universidade de Lisboa.
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Materiales proporcionado por Universidad Estatal de Carolina del Norte . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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