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La patente de EA podría conducir a NPC capaces de aprender y adaptarse al comportamiento de los jugadores

EA presenta una patente sobre una IA de aprendizaje para personajes que no son jugadores que pueden cambiar su comportamiento sobre la marcha en reacción a las elecciones realizadas por el jugador.

La inteligencia de los personajes que no son jugadores se ha utilizado durante mucho tiempo como argumento de venta para nuevos juegos por parte de editores como EE. UU.. La inmersión del jugador se profundiza cuando los personajes que pueblan el mundo de un juego reaccionan ante ellos y entre sí de manera realista. La mayoría de los NPC de los juegos modernos funcionan de manera similar, y la calidad del NPC depende del nivel de complejidad que le atribuye el desarrollador. EA ahora está buscando una manera de hacer avanzar esta inteligencia mientras reduce la complejidad.

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El jugador es el único en un mundo de videojuegos con una verdadera agencia, ya que los NPC solo pueden reaccionar a las acciones de un jugador. Estas reacciones de NPC se deciden mediante árboles de comportamiento, que son esencialmente gráficos de flujo que deciden qué debe hacer el NPC a continuación. La inteligencia percibida de un NPC se mide en cuán complejos y variados son estos árboles de comportamiento.

El problema para los desarrolladores es que, por cada posible acción del jugador, se debe agregar una nueva rama al árbol de comportamiento para que un NPC parezca realmente realista y reaccionario. No solo eso, sino que a medida que se agregan más reacciones, cada NPC utiliza más poder de cómputo. Ciberpunk 2077 recientemente tuvo que revisar sus NPC para reaccionar más a las acciones de los jugadores. Pero con una nueva patente presentada por EA, los NPC pronto podrían ver un paso adelante en su inteligencia.

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La patente es para el comportamiento NPC «legible y editable». Esencialmente, describe una forma de editar estos árboles de comportamiento de NPC sobre la marcha, en lugar de tener que aumentar su complejidad para abarcar todas las acciones posibles de NPC. También describe la lectura de datos específicos del jugador, como la ubicación y la salud, y el uso del «aprendizaje de refuerzo» para adaptar el objetivo de comportamiento de ese NPC. Pero aún no está claro qué tan cerca está este sistema de ser utilizado en futuros juegos de EA.

A partir de la descripción, este sistema podría tener muchas aplicaciones para interacciones NPC, especialmente el aprendizaje por refuerzo. Los NPC podrían no solo reconocer las acciones de los jugadores en el momento, sino también recordar las acciones que los jugadores habían realizado anteriormente, fuera de las opciones de la historia del guión. O podrían recordar el último lugar donde vieron al jugador, o cuánta salud tenían, esto crearía un mundo de juego muy inmersivo. La patente también establece que los árboles de comportamiento generados se elaborarán a partir de estos datos de aprendizaje reforzado. Esto significa que las interacciones de dos jugadores diferentes con cada NPC en un juego podrían ser diferentes en función no solo de sus elecciones en el juego, sino también del estilo de juego.


El sistema de aprendizaje NPC AI propuesto por EA sería muy interesante de ver en el próximo Efecto masivo juego, una serie ya llena de árboles de diálogo divergentes y diferentes reacciones basadas en las acciones del jugador. Desarrollar estos NPC y difuminar la línea entre las buenas y las malas reacciones sería un paso adelante para la secuela. Fuera del repertorio de EA, un juego como Sicario podría beneficiarse de una IA enemiga que aprende como esta, donde el cambio de disfraces no funcionará en los guardias que ya han visto al jugador.


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