Este documento presenta varias técnicas de inteligencia artificial utilizadas en videojuegos. Explica brevemente qué es la inteligencia artificial para videojuegos y clasifica los diferentes tipos de videojuegos. Luego describe técnicas como path planning, máquinas de estado finitas, árboles de comportamiento y GOAP. Concluye que la inteligencia artificial mejora la sensación de realismo en los videojuegos y que existen más técnicas como aprendizaje automático y planificación automática que podrían incrementar la racionalidad

1. UNIVERSIDAD LAICA ELOY
ALFARO DE MANABÍ
Docente
 Ing. Jorge Pincay
5to.
Anual
“A”
Facultad de Ciencias Informáticas
Año Lectivo
2015 - 2016
Inteligencia Artificial

2. Temas
1. Inteligencia artificial
2. Qué es un videojuego?
3. Representación del entorno
4. Acciones
5. Clasificación de los videojuegos
6. Técnicas de IA en videojuegos
7. Path Planning
8. Maquinas de estado finitas
9. Árboles de comportamiento
10. GOAP
11. Conclusiones

3. Inteligencia Artificial
 Desde el punto de vista de los videojuegos se
denomina a la inteligencia artificial como la capacidad
de dotar a un agente no vivo de razonar
¿Qué ofrece a los videojuegos?
 Agentes actúen racionalmente
 Agentes actúen como un humano
 Conjunto de comportamientos

4. Qué es un videojuego?
 Situaciones (información del entorno, estado del
jugador)
 Capacidades (acciones que pueden ser aplicadas en el
entorno)

5. Representación del entorno.
 Información estática
 Información dinámica
 Estado del jugador
 Estado de los oponentes
Acciones.
 Globales
 Locales
 Individuales
 Colectivas

6. Clasificación de los videojuegos.
 Juegos de puzzles
*Representación sencilla del entorno
*Problemas lógicos complejos

7. Clasificación de los videojuegos.
 Juegos de estrategia (RTS – Real Time Strategy)
*Representación compleja del entorno
*Problemas de gestión de recursos
*Problemas de toma de decisiones

8. Clasificación de los videojuegos.
 Juegos en primera persona (First Person Games)
*Representación sencilla del entorno
*Problemas de tomas de decisiones como agentes
autónomos (NPC Non-Player Characters)

9. Técnicas de IA en videojuegos.
 Planificación automática
 Árboles de comportamiento
 GOAP
 Path-Planning
 Redes Bayesianas
 Maquinas de estado finitas
 Mapas de influencia
 Arquitecturas Blackboard
 Diagramas de estados

10. Path Planning (Búsqueda de caminos)
 Encontrar una secuencia de acciones que permitan al
jugador moverse desde un punto del mapa (origen) hasta
otro punto del mapa (destino).
1. Representación del mapa
2. Movilidad de las unidades o del jugador
3. Coste de las acciones de las unidades o del jugador

11. Path Planning (Búsqueda de caminos)
 Algoritmos de búsqueda heurística (A*, IDA*, D*)
 Coste computacional elevado (gran cantidad de tiempo
de proceso)

12. Path Planning (Búsqueda de caminos)

13. Máquinas de estado finitas
 Aceptadoras: son máquinas especificas que reconocen un
lenguaje.
 Transductoras: son máquinas más generales, convierten
una secuencia de entrada en una secuencia de salida.

14. Máquinas de estado finitas
Disparando
Vigilando
Corriendo
Balas no disponible +
Enemigo detectado /
Correr
Balas disponible
/Disparar
Balas no disponible +
Enemigo detectado /
Correr

15. Árboles de comportamiento.
 Son árboles que representan una descomposición de
tareas. El resultado tras recorrer el árbol puede tener
dos valores (correcto/incorrecto).
 Tareas hoja: corresponde con los nodos terminales del
árbol. Su valor puede ser el resultado de una
condición o la ejecución de un fragmento de código.
 Tareas compuestas: corresponde con los nodos
intermedios del árbol. Su valor de retorno depende de
los valores de las tareas que contiene. Descendientes.
Secuencia
Selección
Selección paralela
Secuencias no
deterministas

16. Árboles de comportamiento.
?
→ →
Puerta
abierta?
Entrar a la
habitación
Acercarse a
la puerta
Entrar en la
habitación
Esperar
Golpear
puerta
Abrir
puerta
Puerta
cerrada?
~?
→ →
No es árbol
de búsqueda/
es un árbol
de secuencias
de acciones

17. Árboles de comportamiento.
 Similar a las máquinas de estado
 Ofrece un mayor grado de interacción por parte de los
jugadores
 Técnica muy sencilla de definir y de implementar
 Entornos son cada vez más complejos
 Mundos mas grandes
 Mayor interacción
 Los NPCs necesitan:
• Ser autónomos
• Tener sus propios objetivos
• Interactuar con el mundo de forma independiente

18. Planificación de acciones orientadas a metas
Goal Oriented Action Planning (GOAP)
 Cada NPC del juego esta definido
• Un conjunto de metas que son alcanzables
• Un conjunto de condiciones asociadas a cada una de las metas
• Un conjunto de acciones formadas por dos elementos
• Precondiciones
• Efectos

19. Planificación de acciones orientadas a metas
Goal Oriented Action Planning (GOAP)
 Si se detecta que una meta se cumple (Todas las condiciones
de la meta son ciertas)
 Se realiza en búsqueda en tiempo real
 Si se obtiene una solución, esta está formada por una
secuencia de acciones
 Coste computacional elevado (con respecto a número de
acciones)
 Puede generar planes inválidos

20. Conclusiones
 La inteligencia artificial es un recurso que mejora la
sensación de realismo de los videojuegos
 Los videojuegos ofrecen un perfecto entorno de
trabajo para el desarrollo de nuevas técnicas de
inteligencia artificial
 Existen más técnicas que podrían incrementar el
grado de racionalidad de los NPCs
• Aprendizaje automático
• Planificación automática
• Redes bayesianas
• Etc.

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ALFARO DE MANABI
5to.
Anual
“A”