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 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


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NPC Behavior Learning

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§  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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§  Possibita novos Ipos de Gameplay §  Jogador treinar NPCs

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§  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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§  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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§  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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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


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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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Esta é uma geração de cromossomos

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Cada cromossomo é testado e recebe uma pontuação

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Qual o valor da saída para que o agente a5nja seus obje5vos?

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Qual o valor da saída para que o agente a5nja seus obje5vos?

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A próxima geração trará melhores cromossomos!

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§  Operadores GenéIcos: §  Seleção dos melhores canditados a cada geração

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§  Operadores GenéIcos: §  Seleção dos melhores canditados a cada geração §  Recombinação genéIca

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§  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


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§  Para Ferramentas de Game Design: §  Para avaliar o conteúdo gerado §  Sugestão de conteúdo


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§  Para AI em Jogos Comerciais: §  Exemplo: Creatures


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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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Disponível no Slideshare: -‐> hfp://www.slideshare.net/AdrianoGil/panorama-‐da-‐inteligncia-‐arIficial-‐aplicada-‐a-‐jogos -‐> hfp://goo.gl/2Df0dG

Science

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