panorama da inteligência artificial aplicada a jogos
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Panorama da Inteligência Artificial Aplicada a Jogos
Adriano Gil [email protected]
@adrianomgil
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§ Mestrado em Engenharia Elétrica § Desenvolvedor Unity no INDT § Pesquisador na área de IA para Jogos § Professor na Pós de Desenvolvimento de Jogos Eletrônicos na UEA
Quem sou eu?
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§ Inteligência ArIficial Aplicada em Jogos § Áreas de Pesquisa em IA para Jogos § Exemplo de Aplicação usando Neuroevolução § Conclusão
Sumário
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Inteligência Artificial
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"The ability of a computer or other machine to perform those ac5vi5es that are normally thought to require intelligence."
"This generally involves borrowing characteris5cs from biological intelligence, and applying them as algorithms in a computer-‐friendly way."
Inteligência Artificial
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IA Aplicada em Jogos
“Anything that gives the illusion of intelligence to an appropriate level, thus making the game more
immersive, challenging, and, most importantly, fun, can be considered game AI.”
§ Física? Detecção de colisão? Pathfinding?
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§ Entregar experiências aos jogadores § Gerar ambientes imersivos § Jogo personalizado ao jogador § Maior replayability § Ajuste de Dificuldades
Então, para que serve IA para Jogos?
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Áreas de IA para Jogos
§ Áreas levantadas em arIgo da IEEE TransacIons on ComputaIonal Intelligence and AI in Games (2014)
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Áreas de IA para Jogos
§ Áreas levantadas em arIgo da IEEE TransacIons on ComputaIonal Intelligence and AI in Games (2014)
§ Apresentadas pelos pesquisadores Georgios Yannakakis, Julian Togelius
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§ NPC Behavior Learning § Busca e Planejamento § Modelagem de Jogador § Jogos como Benchmark de IA § Geração Procedural de Conteúdo § NarraIva Computacional § Game Design AssisIdo por IA § IA Geral para Jogos
Áreas de IA para Jogos
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NPC Behavior Learning
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NPC Behavior Learning
§ O uso de métodos de IA para aprender como jogar § Tradicionalmente, o uso mais comum de IA em games § Trata gameplay como um problema de aprendizado de reforço
§ Metódos evoluDvos são frequentemente usados
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NPC Behavior Learning
§ Possibita novos Ipos de Gameplay § Jogador treinar NPCs
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NPC Behavior Learning
§ Possibita novos Ipos de Gameplay § Player treinar NPCs § Criar um modelo do jogador para compeIr com outros
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Busca e Planejamento
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Busca e Planejamento
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Busca e Planejamento
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Busca e Planejamento
§ O uso de algoritmos de busca e planejamento para realizar tarefas dentro do jogo
§ Trata gameplay como um conjunto de estados de jogo § Uso de grafos ou árvore de estados de jogo § Busca em estados uIlizando A* para pathfinding § Busca em árvores de jogos uIlizando Minimax § Recentemente, muito arIgos uIlizando Busca em Árvore Monte-‐Carlo
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§ Modelos computacionais de como o jogador percebe e reage ao gameplay
§ Um dos mais não-‐tradicionais uso de IA em jogos § Central para a experiência do jogador § Game AnalyIcs
§ Estudos de comportamento dos jogadores § Geração de perfis
Modelagem de Jogador
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Modelagem de Jogador
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Modelagem de Jogador
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§ Benchmarks associados com compeIções § hfp://www.plajormersai.com/ § hfp://www.sigevo.org/gecco-‐2013/compeIIons.html § hfp://cilab.sejong.ac.kr/sc_compeIIon/
Jogos como Benchmark de IA
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§ Benchmarks associados com compeIções § Jogos como teste de Turing
Jogos como Benchmark de IA
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§ A criação automáIca ou semi-‐automáIca de conteúdo de jogos como níveis, mapas, missões, texturas.
§ Usa técnicas pseudo-‐aleatórias, planejamento ou métodos baseados em busca
§ Altamente relacionado com o ramo de criaDvidade computacional
Geração Procedural de Conteúdo
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Geração Procedural de Conteúdo
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Geração Procedural de Conteúdo
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Geração Procedural de Conteúdo
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NarraDva Computacional
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§ Representação e geração de narraIvas usando jogos § Storytelling interaIvo § Enredos são normalmente contados através das lentes da câmera virtual
§ Geração de agentes verossímeis
NarraDva Computacional
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NarraDva Computacional
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§ IA auxiliando antes, durante ou após o processo de criação de jogos
Game Design AssisDdo por IA
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§ IA auxiliando antes, durante ou após o processo de criação de jogos
§ Envolve diversas facetas da criaIvidade em jogos: visual, audiIva, narraIva, lúdica, arquitetura de levels, gameplay
Game Design AssisDdo por IA
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§ IA Geral tem por objeIvo a criação de agentes capazes de realizar todo Ipo de tarefas, que são inteligentes de maneira geral
§ IA Geral para jogos: criação de agentes capazes de jogar todos os Ipos de jogos
§ Área de pesquisa crescente com a geração de diversos benchmarks
IA Geral para Jogos
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IA Geral para Jogos
MNIH, Volodymyr et al. Human-‐level control through deep reinforcement learning. Nature, v. 518, n. 7540, p. 529-‐533, 2015.
MNIH, Volodymyr et al. Playing atari with deep reinforcement learning. arXiv preprint arXiv:1312.5602, 2013.
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§ Computação EvoluIva § Aprendizado de Reforço § Aprendizado Supervisionado § Aprendizado Não-‐Supervisionado § Planejamento § Árvore de Busca
Métodos de IA
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§ NeuroEvolução? Evolução de Redes Neurais? § Redes Neurais + Algoritmos GenéIcos
Exemplo usando Neuroevolução
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Redes Neurais
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Redes Neurais
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Redes Neurais
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Redes Neurais
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Redes Neurais
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Algoritmos GenéDcos
§ HeurísIca de busca que tenta imitar o processo da evolução natural, como herança, mutação, seleção, cruzamento
§ Define uma população de instâncias, chamadas de cromossomos, sendo cada uma, uma possível solução para o problema
§ Ao longo das gerações, a melhor solução sobrevive
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Algoritmos GenéDcos
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7
Esta é uma geração de cromossomos
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Algoritmos GenéDcos
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7
Cada cromossomo é testado e recebe uma pontuação
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Algoritmos GenéDcos
1 3
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7
Cada cromossomo é testado e recebe uma pontuação
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8
Qual o valor da saída para que o agente a5nja seus obje5vos?
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Algoritmos GenéDcos
1 3
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4
5
7
Cada cromossomo é testado e recebe uma pontuação
1 3
6
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8
Qual o valor da saída para que o agente a5nja seus obje5vos?
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Algoritmos GenéDcos
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7
A próxima geração trará melhores cromossomos!
1 3
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Algoritmos GenéDcos
§ Operadores GenéIcos: § Seleção dos melhores canditados a cada geração
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Algoritmos GenéDcos
§ Operadores GenéIcos: § Seleção dos melhores canditados a cada geração § Recombinação genéIca
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Algoritmos GenéDcos
§ Operadores GenéIcos: § Seleção dos melhores canditados a cada geração § Recombinação genéIca § Mutação genéIca
(1.29 5.68 2.86 4.11 5.55) => (1.29 5.68 2.73 4.22 5.55)
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NPC NeuroEvoluDvo
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Percepções
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NPC NeuroEvoluDvo
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DEMO
CARWIN Unity Project hfps://github.com/alessandrofrancesconi/carwin.git
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§ Para Modelagem do Jogador: § O comportamento do Jogador representado por uma matriz
Abordagem NeuroevoluDva
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§ Para Geração Procedural: § NPCs inteligentes podem avaliar o conteúdo gerado § Neuroevolução pode ser usada na geração direta do conteúdo
Abordagem NeuroevoluDva
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§ Para Ferramentas de Game Design: § Para avaliar o conteúdo gerado § Sugestão de conteúdo
Abordagem NeuroevoluDva
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§ Para AI em Jogos Comerciais: § Exemplo: Creatures
Abordagem NeuroevoluDva
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§ Relacionamento de métodos de IA para Jogos com outras áreas, ex: RobóIca
§ Métodos evoluIvos possuem alta aplicabilidade § IA Pesquisa x IA Comercial
Conclusão
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§ YANNAKAKIS, Georgios N.; TOGELIUS, Julian. A panorama of arDficial and computaDonal intelligence in games. 2014. ComputaIonal Intelligence and AI in Games, IEEE TransacIons on , vol.PP, no.99, pp.1,1
§ RISI, SebasIan; TOGELIUS, Julian. NeuroevoluDon in Games: State of the Art and Open Challenges. In: ArXiv e-‐prints. E-‐print no. 1410.7326. Submifed Nov 2014
§ HAGAN, MarIn T. et al. Neural network design. Boston: Pws Pub., 1996.
Referências
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www.indt.org.br
THANK YOU
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Panorama da Inteligência ArDficial Aplicada a Jogos
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INF 1771 – Inteligência Artificial Edirlei Soares de Lima Aula 21 – Inteligência Artificial em Jogos
INF 1771 – Inteligência Artificial Edirlei Soares de Lima Aula 20 – Inteligência Artificial em Jogos
INF 1771 – Inteligência Artificial Edirlei Soares de Lima Aula 19 – Inteligência Artificial em Jogos