게임 개발자는 적응력이 뛰어난 게임에 AI를 사용합니다.

정상적으로 할 수있는 것처럼 산허리에있는 선수에게 직접 비용을 청구하지 않고 외계인은 바위와 바위의 암석 뒤를 뒤덮고 지옥을 향해 지그재그로 나아가면서 영웅이 목적지로가는 눈에 띄지 않는 경로를 선택하기 때문에 접근 방식을 조정합니다.

플레이어는 경로를 다시 변경하고 이에 따라 외계인이 움직임을 조정합니다.

상황은 상황 별 또는 전술적 인식으로 알려진 기술의 산물로 비디오 게임에서 더욱 흔하게 발생합니다. 이 개념은 군사 전술에 뿌리를두고 있지만, AI (인공 지능) 교육을받는 프로그래머는 적과 다른 캐릭터를 더 똑똑하게 보이도록 게임에 통합하기 시작했습니다. 상황 인식은 목표와 도전 과제가 사전 설정되지 않고 플레이어가 게임을 진행할 때 플레이어가 결정하는 몰입 형 "샌드 박스"환경에서 이루어지는 게임에서 큰 역할을 할 수 있습니다. 그러나 상황 인식은 지성 존재를 등장 인물에 포함시키려는 모든 게임에서 유용 할 수 있습니다. 처리 능력 향상은 1 인칭 슈팅 게임과 롤 플레잉 게임 또는 RPG와 같은 게임에서보다 현실적인 경험을 가능하게합니다. 본질적으로 주인공이 만든 움직임에 더 많은 지능을 적용하여 캐릭터를 적응시킬 수 있습니다.

전통적으로 캐릭터의 움직임과 행동은 유연성이 떨어졌습니다. "사람들이 종종 이런 종류의 시스템으로 시작하는 곳은 특정 종류의 표지를 위해 특정 기능을 하드 코딩하고 있습니다"라고 Crysis 시리즈의 AI 개발 회사 인 Moon Collider의 창립자이자 인공 지능 컨설턴트 인 Matthew Jack은 말했습니다. - 사수 게임.

그러나 잭의 연구와 그의 동료 연구는보다 유기적이며 적응력이 좋은 정보 유형에 초점을 맞추고있다. 예를 들어, 한 가지 프로그래밍 기술은 게임에 측정 시스템을 구축하여 주인공과 다른 캐릭터 간의 거리가 지속적으로 다시 계산되고 분석되어 캐릭터가 그 거리를 기반으로 다양한 결정을 내릴 수있게하는 것입니다. 이 기술의 주요 응용 분야 중 하나는 "직접성"입니다.

직접성은 개발자가 주인공을 향한 적 캐릭터의 움직임을 제어하는 ​​데 사용할 수있는 비율입니다. 계산은 적 캐릭터와 암석 노두와 같은 중간 물체와 주인공 사이의 거리를 조사합니다. 프로그래머들은 상대 거리를 사용하여 주인공쪽으로 적 캐릭터가 어떻게 움직이는 지 제어한다. 예를 들어, 제로를 넘지 않는 직접성을 설정하면 특정 중개 지점을 통해 주인공에 더 가까워지기는하지만 공격하기에 충분히 근접하지 않기 때문에 적 그룹에 의한 측면 행동을 유발할 수 있습니다. 게이머 및 프로그래머가 샌프란시스코의 GDC (Game Developers Conference)에서 열렸습니다. 반면 네거티브 직접성은 후퇴 또는 도망을 위해 사용될 수 있고, 지그재그 형은 0.5의 직접성을 확립 한 결과 일 수 있으며, 이는 목표에 전진하는 최소 직접 점을 산출합니다. 직접성과 동일한 아이디어를 기반으로하는 또 다른 인공 지능 기법은 게이머와 최종 목표 또는 목적지 간의 서로 다른 위치 지점을 측정하는 "골든 경로"방법입니다. 적들은 게이머가 취할 수있는 가장 가능성있는 경로이기 때문에 플레이어의 목표에 가장 직접적인 경로를 따라 나타나는 적도 있습니다. 그러나 골든 패스 기법을 사용하면 플레이어가 좀 더 순항하는 길을 걸면 적의 순간에 나타날 수 있습니다.

어떤 주어진 위치 또는 노드가 어떻게 "가시적"으로 그들의 목표에 도달 했는가.

플레이어가 돌아 다니면서 "더 나은 평가를받는 노드가 있는지 지속적으로 재평가하고보고 있습니다"라고 그는 말했습니다. 그러나 이런 종류의 인공 지능은 변화가 거의없는 정적 인 환경에서 만들어진 게임에서 가장 잘 작동한다고 Vehkala는 말했습니다. 반면 잭이 설명한 기술은 게임의 장애물과 캐릭터가 바뀌면서 계산과 측정을 수행하는 것을 기본으로합니다.

"제 견본은 언어를 구축하여 검색어를 가장 빨리 반복하고 최상의 결과를 얻을 수 있도록하는 것입니다."