Una descripción básica de cómo se usa la IA en el desarrollo de juegos

La IA está en todas partes.

Desde sus parlantes inteligentes hasta aplicaciones de citas, la IA ha saltado a múltiples aspectos de su vida diaria. La presencia es tan omnipresente que muchos ni siquiera saben que es IA en primer lugar.

Los videojuegos son un área donde la IA juega un papel integral. La IA ha sido un aspecto crítico de los juegos desde los días de los juegos de arcade para un solo jugador. Hoy, a medida que la tecnología ha mejorado y los juegos se han generalizado, la IA utilizada en los juegos se ha vuelto más avanzada.

La IA del juego es diferente

Sin embargo, la IA de los videojuegos difiere de lo que solemos considerar como IA.

Porque la IA ‘normal’ tal como la entendemos es de autoaprendizaje. Cambia el comportamiento con el tiempo en función del conocimiento que adquiere. De hecho, la mayoría de los tecnólogos y científicos esperan que la IA se vuelva más consciente y consciente de sí misma cuanto más inteligente se vuelve.

Pero la IA en los videojuegos no se vuelve consciente con el tiempo, ni siquiera aprende.

En cambio, la IA de los videojuegos es una colección de algoritmos que responden a un conjunto de entradas predeterminadas con acciones predeterminadas. El rango de respuestas que la IA del juego es capaz de mostrar es estrecho y está limitado a lo que los programadores han restringido.

Esta restricción se debe a que la IA en los juegos solo tiene que imitar el comportamiento humano y no humano. La intención de los desarrolladores con la IA del juego es dar a los jugadores la ‘percepción de ser reales’ en lugar de ‘ser reales’.

Porque desde el punto de vista de los desarrolladores y diseñadores de juegos que los crean, los juegos deben ser predecibles. Para brindar una experiencia atractiva, los creadores deben conocer toda la gama de acciones posibles dentro del juego para construir el juego a su alrededor.

Una IA de autoaprendizaje que se comporta como quiere es una antítesis de esto. Además, tal IA limitaría el control de los diseñadores y desarrolladores de juegos sobre la experiencia de juego.

Las diferentes formas en que se usa la IA en los juegos

En el marco de las limitaciones, las empresas de desarrollo de juegos han ideado algunas técnicas y procedimientos de IA de juegos para crear las mejores experiencias de juego para sus jugadores. A continuación enumeramos algunos de ellos:

• búsqueda de caminos

Imagina que tu personaje del juego está en un lugar más cercano a los NPC enemigos. A medida que te mueves, tu personaje hace ruidos que alertan a los NPC de tu presencia. ¿Cómo encuentran y llegan estos NPC a tu ubicación?

La respuesta es la búsqueda de caminos.

Pathfinding es la técnica de encontrar una ruta entre el Punto A y el Punto B dentro de un espacio. En los videojuegos, esta técnica se usa para que los personajes NPC se muevan dentro del espacio del juego y encuentren la mejor ruta entre dos puntos mientras evitan obstáculos.

La mayoría de las veces, encontrar la mejor ruta significa encontrar la ruta más corta. Porque puede haber numerosas rutas para ir del punto A al punto B. Sin embargo, cuanto más larga sea la ruta que tome la IA, menos realista le parecerá al jugador.

Entonces, para garantizar que la IA encuentre la ruta más corta en todo momento, los desarrolladores de juegos convierten el mapa del juego en un gráfico con diferentes nodos. Cada uno de estos nodos sería un waypoint. Luego, el algoritmo calcula la distancia más corta para que el NPC llegue a su ubicación de destino mirando el punto de ruta más cercano al NPC y luego el punto de ruta más cercano al personaje controlado por el jugador.

Para hacer este cálculo de manera eficiente, el algoritmo revisa todo el gráfico una vez y comprende la ubicación de cada punto de ruta.

Este método es mejor que explorar cada camino posible desde el Punto A hasta el Punto B y luego encontrar la ruta más corta entre las diferentes direcciones. Porque tal cálculo afectaría el rendimiento del juego.

• Máquina de estados finitos

Finite State Machine es un sistema de IA de juegos para determinar el comportamiento de los personajes no jugables (NPC). Basado en señales predefinidas, los NPC hacen la transición entre diferentes estados.

Por ejemplo, considera que tu personaje en el juego está cerca de NPC enemigos. Inicialmente, estos enemigos estarían en estado ‘inactivo’, esperando que apareciera una amenaza. Sin embargo, cuando los enemigos detectan tu presencia, su estado cambia de ‘inactivo’ a ‘ataque’. Este cambio de estado también da como resultado un cambio de comportamiento, y los personajes enemigos comienzan a atacar a tu personaje. Si vences a los enemigos y agotas por completo su nivel de poder, ese personaje entra en el estado de ‘Muerte’.

El ejemplo anterior es una representación simplista de la máquina de estados finitos utilizada en la IA del juego. Porque en los juegos de hoy, el rango de combinaciones de comportamiento que exhibe la IA del juego con Finite State Machine es mucho más complejo.

• Generación procedimental

La generación de procedimientos utiliza la IA en los juegos para crear elementos dentro del juego mediante un algoritmo. Según este algoritmo, los recursos, la música y los niveles se generan automáticamente.

Esta técnica se utiliza principalmente en juegos sin fin. El ejemplo más notable es No Man’s Sky, un juego que te permite explorar planetas virtuales en el espacio. Hay 18 trillones de planetas en No Man’s Sky, cada uno con su flora y fauna. Debido a que el mundo del juego es tan vasto, era imposible construirlo manualmente. Por lo tanto, los desarrolladores utilizaron la generación de procedimientos.

(Fuente: nomanssky.com)

Sin embargo, contrariamente a la percepción popular, los activos del juego (o la música o los niveles, pero centrémonos en los activos aquí) no se generan al azar. En su lugar, resultan de un conjunto de reglas y activos predefinidos.

Primero, los artistas crean diferentes activos, que el equipo divide en múltiples subactivos. Luego, el algoritmo combina diferentes subactivos basados ​​en ecuaciones matemáticas y crea infinitas variaciones de los activos del juego.

¿El resultado? Numerosas variaciones de flora y fauna, como en No Man’s Sky, dan la impresión de que los artistas del juego crearon cada activo.

• Modelado de la experiencia del jugador

El santo grial del desarrollo de juegos (en términos de retención de usuarios y monetización) sería conocer las preferencias de cada jugador y luego adaptar la experiencia del juego a ellos.

Suponga que el jugador A y el jugador B tienen variaciones entre sus preferencias en cuanto a la duración de las sesiones. El jugador A prefiere sesiones más largas, mientras que el jugador B no. Entonces, el juego ofrecería A niveles más largos con más obstáculos y enemigos y B niveles más cortos. Ambos jugadores jugarían esencialmente el mismo juego pero tendrían diferentes experiencias.

Esta personalización del juego se denomina modelado de la experiencia del jugador. Es una técnica de IA que supera empresas de desarrollo de juegos para móviles utilizar para mejorar sus juegos.

El elemento vital en este método de inteligencia artificial del juego son los datos. Los desarrolladores de juegos confían en los datos para conocer las preferencias de sus jugadores. Luego, en función de los conocimientos de los datos, el juego ofrece la jugabilidad de cada jugador optimizada según sus preferencias personales.

Unity GameTune (descontinuado) era una herramienta de modelado de jugadores para empresas de desarrollo de juegos. Según los datos de los jugadores de los diversos servicios de Unity, GameTune optimizó automáticamente el juego para cada jugador. Los desarrolladores que usaron la herramienta reportaron mayor LTV, retención e ingresos que los juegos no personalizados.

• Analítica

Los datos de comportamiento de los jugadores son un conjunto confiable de información para conocer las preferencias de la audiencia. Además, es más preciso en comparación incluso con las preferencias que los propios jugadores dicen tener.

En el desarrollo de juegos, las herramientas de análisis de juegos se utilizan para observar el comportamiento de los jugadores en función de diferentes métricas. Estas son herramientas valiosas para optimizar la jugabilidad en los juegos para una mejor participación, retención y monetización.

Por ejemplo, suponga que desea probar el comportamiento del jugador con respecto a un nuevo conjunto de elementos de compra en la aplicación (IAP). Después de agregar el IAP, puede usar análisis para obtener datos sobre cómo responden sus usuarios. Luego, puede recuperar o iterar los IAP en función de las respuestas de sus jugadores.

Además, el uso de análisis se convierte en una estrategia aún más poderosa cuando se combina con pruebas A/B. La prueba A/B es el método de segmentar a los jugadores en dos grupos y ofrecer a cada grupo una experiencia de jugador ligeramente diferente. Por ejemplo, si vuelve a tomar el ejemplo de IAP, puede presentar dos IAP a dos grupos de audiencia diferentes y probar cuál de ellos recibe una mejor respuesta.

Este enfoque de desarrollo que combina análisis con pruebas A/B es una herramienta fundamental para muchas de las empresas de desarrollo de juegos móviles de hoy. Porque les ayuda a medir el rendimiento de su juego en métricas como DAU (Usuarios promedio diarios), Sesiones (la cantidad de veces que los jugadores participan en el juego dentro de un período de tiempo determinado), Retención (el período durante el cual los jugadores siguen jugando después de la instalación) y Playtime (la duración promedio de cada sesión de juego).

Con estos datos, las principales empresas de desarrollo de juegos pueden evaluar el juego y adaptar el juego para mejorar las métricas relevantes para una mejor participación, retención y monetización a largo plazo.

Conclusión

El uso de la IA en los juegos, aunque existe desde hace décadas, no es tan avanzado como otros métodos de IA.

Pero no es necesario que lo sea. Debido a técnicas como Pathfinding. Finite State Machines, Game Analytics, etc., han ayudado a los desarrolladores de juegos a utilizar la IA de los videojuegos para crear juegos atractivos.

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