A indústria de games percorreu um longo caminho desde seus primórdios com opções de jogo limitadas até os dias atuais. Hoje, os games têm gráficos realistas, narrativas interativas e dinâmicas. Parte considerável dessas mudanças se deve à incorporação de técnicas de inteligência artificial, particularmente algoritmos de machine learning, no desenvolvimento de games. Neste post, vamos abordar como as técnicas de inteligência artificial são usadas nessa área.
Inteligência artificial para games
Inteligência artificial aplicada a games refere-se à integração de algoritmos e técnicas inteligentes aos jogos. Ela é feita para melhorar o comportamento e a tomada de decisões de personagens controlados por computador (non-player characters, NPCs) em videogames.
Isso envolve a implementação de recursos como pathfinding, que possibilitam que personagens naveguem pelo mundo do jogo de forma eficiente, e sistemas de comportamento que criam ações e respostas semelhantes às humanas.
A inteligência artificial também é usada para implementar oponentes mais desafiadores, ajustando a dificuldade dos jogos com base no desempenho do jogador. Técnicas de machine learning como redes neurais e deep learning permitem que os NPCs aprendam e melhorem ao longo do tempo. Também é possível incorporar processamento de linguagem natural para diálogos interativos. Além disso, a inteligência artificial pode ser usada para eliminar a previsibilidade dos games, tornar as histórias mais interativas e dinâmicas e as experiências mais realistas.
Portanto, o uso de inteligência artificial em games é um campo bem estabelecido e com amplas possibilidades para expansões.
Alguns algoritmos usados em games e suas aplicações
Existem diversos algoritmos de inteligência artificial que podem ser usados em games. Nós listamos alguns e suas principais aplicações, mas eles estão longe de ser uma lista completa:
Algoritmos pathfinding: existem vários algoritmos pathfinding. Os principais são Dijkstra, A*, DFS e BFS. Praticamente todos os games populares tem sua própria versão de um deles. Eles são algoritmos para buscas de trajetórias e otimizações. Em games, eles são usados para determinar trajetórias otimizadas para os NPCs, para auxiliar na navegação e evitar obstáculos.
Algoritmos para tomadas de decisão: vários algoritmos de machine learning são usados para possibilitar que NPCs tomam decisões a partir de regras ou de aprendizagem.
Algoritmos com aprendizagem: são algoritmos implementados em games explicitamente para criar comportamentos adaptativos mediante aprendizagem. Várias técnicas de machine learning, incluindo as redes neurais, são empregadas para isso.
Inteligência artificial com lógica fuzzy: técnicas usadas para fazer decisões com base em inputs incertos e imprecisos.
Processamento de linguagem natural: diversas técnicas e algoritmos empregados para possibilitar que NPCs compreendam e respondam à linguagem humana.
Algoritmos de flocking: técnicas de inteligência artificial que modelam o comportamento de grupos de entidades que agem de forma coesa e coerente.
Geração de conteúdo processual (Procedural Content Generation, PCG): PCG refere-se a técnicas de machine learning desenvolvidas para gerar conteúdos dinâmicos como níveis, missões ou personagens definidos por meio de algoritmos.
Exemplos de games que usam inteligência artificial
Grand Theft Auto 5 (GTA 5): no game Grand Theft Auto 5 (GTA 5) os desenvolvedores usaram algoritmos de machine learning e deep learning para melhorar a qualidade visual, aumentando a escala de texturas de baixa resolução para resoluções mais altas.
No Man’s Sky: é um exemplo de game que utiliza PCG para a geração dos níveis do jogo. Em No Man’s Sky, esta técnica cria um universo interminável de planetas, floras e faunas.
AlphaGo Zero: é um programa controlado por computador desenvolvido pela DeepMind. Ele utiliza inteligência artificial para jogar Go, um jogo de tabuleiro. O AlphaGo Zero usa um algoritmo chamado Monte Carlo Tree Search (MCTS), que utiliza o histórico do jogo e as ações dos jogadores para aprender e elaborar estratégias.
FIFA: videogame esportivo que usa algoritmos de machine learning para controlar sua complexidade e realizar ajustes dinâmicos de dificuldade. O FIFA ajusta o nível de dificuldade do jogo com base no nível de habilidade e comportamento do jogador, garantindo que o jogo continue desafiador.
Minecraft: usa aprendizagem por reforço para treinar seus agentes para completar várias tarefas e desafios dentro do jogo. Além disso, esse game também usa machine learning para detectar e traduzir mensagens enviadas pelos jogadores.
League of Legends: popular game online que utiliza vários algoritmos de machine learning para detectar e impedir fraudes e comportamentos tóxicos entre os seus jogadores.
Zynga: usa algoritmos de machine learning para vários propósitos. Entre eles está a retenção de jogadores via técnicas de predição de suas probabilidades de desgaste. Algoritmos de machine learning também são empregados para prever como os jogadores irão responder a mudanças dinâmicas no design do game.
Conclusões
Para concluir, a inteligência artificial desempenha um papel significativo no desenvolvimento de games, e cria experiências mais envolventes, interativas e dinâmicas. Essas tecnologias estão revolucionando como os jogos são desenvolvidos, jogados e experimentados.
