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Inteligencia Artificial en Videojuegos móviles

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Para garantizar el éxito comercial de los videojuegos para móviles es necesario asegurar un algoritmo de Inteligencia Artificial que suponga al jugador un desafío ni demasiado elevado ni demasiado bajo.

Pese a que ya existen soluciones óptimas para PC y videoconsola, trasladarlas a dispositivos móviles constituye un verdadero reto dadas las limitaciones que imponen al desarrollador. Además hay que considerar cierta clase de juegos conocidos como juegos con información imperfecta. Por ejemplo el póquer, donde los jugadores no tienen información completa del estado del juego.

En estos casos muchos de los agentes IA pueden presentar un comportamiento más aleatorio que inteligente, por lo que se precisa el uso de algoritmos de inferencia por parte de la máquina que le permitan intuir las intenciones del oponente, tal y como hacemos los seres humanos.

La mejor forma en la que un algoritmo IA obtendría información de su oponente sería infiriendo información sobre su estilo de juego y de su tendencia a reaccionar ante determinadas situaciones. Por tanto el algoritmo de aprendizaje iría compilando un perfil del comportamiento de dicho jugador. Así, cada comportamiento podría ser identificado con una clase o categoría: jugador agresivo, esquivo, etc. Al fin y al cabo de lo que se trata es de un problema de reconocimiento de patrones.

Esquema de reconocimiento de patrones

Este conocimiento podría ser usado en futuras partidas para predecir algunos movimientos, por lo que el sistema iría aprendiendo de su propia experiencia.

Hay básicamente dos métodos de predicción:

  1. discriminativo
  2. no-discriminativo.

Predicción discriminativa

Uno de los métodos de clasificación discriminativa más eficaces son las máquinas de soporte vectorial o SVM (Support Vector Machine). Sin entrar en detalles matemáticos, un algoritmo basado en SVM construye un modelo capaz de predecir si una muestra nueva (cuya categoría desconocemos) pertenece a una categoría o a la otra.

Pacman screenshot

Estas predicciones presentan algunas de las ventajas de las redes neuronales al utilizar un reducido número de parámetros: la solución puede ser expresada como una forma muy simple de combinación de funciones que dependen de las instancias de entrenamiento (muestras) en el espacio original. Su principal problema es que el rendimiento se reduce notablemente cuando el conjunto de entrenamiento es muy grande, por lo tanto funcionaría bien en videojuegos relativamente sencillos como por ejemplo un PacMan.

Predicción no-discriminativa

Por el contrario, el modelo no-discriminativo o bayesiano estimaría la predicción en base a la regla de Bayes (la probabilidad de que un jugador realice tal movimiento, dado que antes ha realizado este otro) y entonces cada nueva instancia se compararía con la clase más probable.

Así, el sistema no discriminativo tiende a ser más eficiente en dispositivos móviles, ya que consume menos recursos computacionales que los métodos discriminativos, a pesar de que estos últimos presenten un mejor desempeño deliberativo. Por tanto se adapta mejor a juegos donde necesitamos un mayor procesamiento de datos en tiempo real con muchas fuentes de incertidumbre (por ejemplo el mítico StarCraft, que por cierto estará disponible muy pronto en Android mediante controles táctiles).

Starcraft screenshot

Si os interesa profundizar en este tema os recomiendo la lectura de los siguientes artículos:

  • Bayesian Programming and Learning for Multi-Player Video Games. Gabriel Synnaeve | Link
  • Enhancing Artificial Intelligence on a Real Mobile Game, Fabio Aiolli ,Claudio E. Palazzi | Link

Ángel Hita Albarracín

Tecnófilo irreparable y aficionado a las letras. Por lo primero me hice Ingeniero de Teleco y, en cuanto a lo segundo, leo por encima de mis posibilidades. De vez en cuando escribo aquí sobre telecomunicaciones, RF, electrónica, software y ciencia en general. En mi tiempo libre cacharreo con Machine Learning, IoT, Arduino, astronomía e impresión 3D.

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Ángel Hita Albarracín

Tecnófilo irreparable y aficionado a las letras. Por lo primero me hice Ingeniero de Teleco y, en cuanto a lo segundo, leo por encima de mis posibilidades. De vez en cuando escribo aquí sobre telecomunicaciones, RF, electrónica, software y ciencia en general. En mi tiempo libre cacharreo con Machine Learning, IoT, Arduino, astronomía e impresión 3D.

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