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Relación entre la Inteligencia artificial y los juegos de videos Deja tu comentario

La industria de los videojuegos sea uno de los ámbitos donde la inteligencia artificial está teniendo un empuje más considerable. La complejidad técnica y el nulo riesgo de los videojuegos han permitido implementar algunas innovaciones importantes.

Inteligencia artificial detectando chetos

Realmente todo el mundo está familiarizado con la frustración que pueden causar estos tramposos capaces de reventar la mejor partida de Counter-Strike.

La indefensión que sufren los jugadores “legales” ante los tramposos es enorme; y en ocasiones redunda en ataques de paranoia que no benefician a la salud de la partida. ¿Realmente me han visto asomarme a través de la esquina o habrán usado un wallhack? ¿Esos cinco cholazos son suyos o de su aimbot? Son preguntas habituales y que pueden hacer que más de un jugador abandone la partida ante la simple frustración de no saber si está jugando a un nivel que no es el suyo o si la gente está haciendo trampas.

Entonces; por esto Valve inició el año pasado un experimento en su software antitrampas Overwatch. En lugar de limitarse a detectar la aplicación de las trampas en sí mismas; Overwatch ha sido actualizado con machine learning  y asi acumular datos; clasificarlos y aprender las conductas de los jugadores para dar con los tramposos.

Según el equipo antitrampas de Valve, cada día se juegan más de un millón de partidas de CS:GO; por lo que se hace necesario contar con un sistema capaz de “analizar y procesar cada demo de cada partida desde la perspectiva de cada jugador”. Overwatch; que requiere de hardware dedicado externo al servidor dadas sus exigencias técnicas; utiliza machine learning para entrenar de forma continua un método de clasificación gracias al cual es posible detectar las diferencias entre los chetos y aquellos jugadores con mucho talento o mucha suerte.

Valve afirma que su sistema de detección basado en inteligencia artificial está dando resultados; y tanto es así que, durante la pasada Game Developers Conference, ofreció una conferencia titulada adecuadamente “Robocalypse Now. Usando el aprendizaje profundo para combatir las trampas en Counter-Strike: Global Offensive”.

 

¿Cinco headshots seguidos?

A veces lo que queremos es disfrutar de una experiencia para un solo jugador desafiante, natural y compleja. Un propósito que hunde sus raíces en el mismo inicio de los videojuegos.

Los bots han ido mejorando progresivamente, aprendiendo a sortear nuestros ataques e incluso buscar refugio antes de que tengan lugar; la mayoría de estas acciones se toman de forma predefinida por el programador. SEED, la división experimental de EA; quiere ir un poco más lejos dejando que los propios bots aprendan su propio comportamiento.

Usando Battlefield 1 como base, los programadores de SEED entrenaron a sus bots haciéndoles observar una partida con seres humanos de 30 minutos durante la fase conocida en el argot técnico como aprendizaje por imitación.

Actualmente los bots no son muy buenos a la hora de planificar estrategias y actúan de forma errática cuando no hay enemigos a la vista. Eso sí, pueden aproximarse al enemigo de forma razonablemente coordinada y, aparentemente, son capaces de mantener el nivel cuando solo se utilizan armas de mano, lo cual encuentra prometedor.

Nordin cree que las redes neuronales comenzarán a introducirse en los videojuegos a lo largo de los próximos años.

Cuando la inteligencia artificial es invisible

Hablemos de las técnicas de animación basadas en redes neuronales.

Exploradas por compañías como Remedy y Nvidia; las redes neuronales podrían cambiar radicalmente la forma en la que se animan los rostros de los personajes de un videojuego; llegando a eliminar incluso los sistemas de captura.

¿Qué brinda?

Para ello, una red neuronal procesa cientos y cientos de animaciones faciales reales procedentes de equipos profesionales y otras retocadas manualmente por animadores.

La tecnología ha sido capaz de aprender qué gestos conducen a otros; moviendo cada uno de los músculos de un rostro de forma totalmente realista para; por ejemplo, ajustar los patrones visuales del habla a una grabación de sonido. Exactamente el proceso contrario a lo que sería leer los labios.

Este tipo de animaciones poseen un enorme potencial para los desarrolladores. No solo brindarán personajes más expresivos; sino que eliminarán de un plumazo horas y horas de trabajo manual.

La evolución de la inteligencia artificial

Uno de los primeros juegos en sorprender por la IA de sus jugadores fue Half-Life donde nuestros enemigos eran tan astutos que podían flanquearnos y combinar granadas con rifles para inmovilizarnos en cuestión de segundos. Un verdadero reto para aquellos que estábamos acostumbrados a enemigos más pasivos.

El avance de la IA se dieron con shooters como Unreal Tournament y Halo. Y también los clásicos Tycoon al estilo Sim Theme Park o Theme Hospital utilizaban Inteligencia Artificial basada en protocolos básicos donde un estilo de personaje reaccionaba básicamente siempre de la misma forma; algo muy alejado de una verdadera IA.

El avance de la inteligencia artificial

Las nuevas tecnologías y los dispositivos de mayor capacidad han permitido a los desarrolladores; crear motores más poderosos para los personajes no jugadores y con esto Inteligencia Artificial mejorada. Sin embargo; el avance se ha dado más en forma horizontal que vertical; no es tanto que las inteligencias hayan mejorado sino que ahora se puede crear más cantidad de personajes simultáneamente y mayor diversidad de acciones para los mismos

Un caso de esto es Far Cry 3 donde los animales cuentan con una inteligencia artificial muy avanzada y donde no solo estos se mueven de un lugar a otro; sino que también cazan, se esconden, huyen; y cambian de actitud dependiendo su entorno. Más allá de esto; que puede parecer muy bueno para animales, no parece tan increíble cuando se la adapta a un personaje humano, que en la vida real podría presentar muchas más variables y acciones.

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