La inteligencia artificial en los videojuegos se utiliza para generar comportamientos responsivos, adaptativos o inteligentes principalmente en personajes no jugables (NPC) similares a la inteligencia humana. La inteligencia artificial ha sido una parte integral de los videojuegos desde sus inicios en 1948, visto por primera vez en el juego Nim.Se utiliza para mejorar la experiencia del jugador en lugar del aprendizaje automático o la toma de decisiones.

Durante la «época dorada de los videojuegos arcade», la idea de oponentes de IA se popularizó en gran medida en forma de niveles de dificultad graduados, patrones de movimiento distintos y eventos en el juego que dependían de la participación del jugador. Los juegos modernos a menudo implementan técnicas existentes, como la búsqueda de caminos y los árboles de decisión, para guiar las acciones de los NPC. La IA se utiliza a menudo en mecanismos que no son inmediatamente visibles para el usuario, como la extracción de datos y la generación de contenido procedimental.Uno de los ejemplos más infames de esta tecnología NPC y niveles de dificultad graduales se puede encontrar en el juego «Punch-Out!!».

A diferencia de lo que se podría pensar, la IA en los videojuegos no se enfoca en desarrollar una inteligencia artificial completa capaz de pasar el test de Turing y simular una mente humana. En su lugar, se centra en crear comportamientos específicos y realistas para los personajes no jugadores.

Descripción El término «IA de juego» («game ai» en inglés) se utiliza para referirse a un amplio conjunto de algoritmos que también incluyen técnicas de la teoría del control, la robótica, la infografía y la informática en general, y, por lo tanto, la IA de los videojuegos a menudo puede no constituir una «verdadera IA» en el sentido de que dichas técnicas no necesariamente facilitan el aprendizaje por computadora u otros criterios estándar, constituyendo únicamente «computación automatizada» o un conjunto predeterminado y limitado de respuestas a un conjunto predeterminado y limitado de entradas.

Expertos en el campo de la inteligencia artificial han argumentado que la IA de videojuegos no es inteligencia verdadera, sino una palabra de moda publicitaria utilizada para describir programas informáticos que usan simples algoritmos de clasificación y coincidencia para crear la ilusión de comportamiento inteligente, mientras otorgan al software un «aura engañosa» de complejidad y avance científico o tecnológico.Dado que la IA del juego para NPC se centra en la apariencia de inteligencia y una buena jugabilidad dentro de las restricciones del entorno, su enfoque es muy diferente al de la IA tradicional.

Historia Los juegos siempre han sido un área de investigación en inteligencia artificial desde sus inicios. Uno de los primeros ejemplos de IA es el juego computarizado Nim, creado en 1951 y publicado en 1952. A pesar haber sido tecnología avanzada para su época, 20 años antes, el juego de arcade «Pong», tenía la forma de una caja relativamente pequeña y podía ganar regularmente incluso contra jugadores altamente hábiles.En 1951, utilizando la máquina Ferranti Mark 1 de la Universidad de Mánchester, Christopher Strachey programó un juego de damas y Dietrich Prinz programó uno para ajedrez."Una historia breve de la informática" de AlanTuring.net.Estos estuvieron entre los primeros programas de computadora jamás escritos. El programa de damas de Arthur Samuel, desarrollado a mediados de los años 50 y principios de los 60, finalmente alcanzó la habilidad suficiente para desafiar a un aficionado experto., Schaeffer, Jonathan. One Jump Ahead:: Challenging Human Supremacy in Checkers, 1997, 2009, Springer, . Chapter 6.El trabajo en damas y ajedrez culminaría con la derrota de Garry Kasparov por la computadora Deep Blue de IBM en 1997. Los primeros videojuegos desarrollados en las décadas de 1960 y 1970, como Spacewar!, Pong y Gotcha (1973), fueron juegos implementados con lógica discreta y basados estrictamente en la competencia entre dos jugadores, sin inteligencia artificial.

Los juegos que presentaban un modo para un jugador con enemigos comenzaron a aparecer en la década de 1970. Los primeros juegos notables para salas de juegos aparecieron en 1974: Speed Race de Taito (juego de carreras) y Qwak y Pursuit de Atari (juego de disparos con pistola de luz y simulador de combate aéreo respectivamente). Dos juegos de ordenador basados en texto, Star Trek (1971) y Hunt the Wumpus (1973), también tenían enemigos. El movimiento enemigo se basaba en patrones almacenados. La incorporación de microprocesadores permitiría más cálculo y elementos aleatorios superpuestos en patrones de movimiento.

Fue durante la «época dorada de los videojuegos arcade» que la idea de oponentes con inteligencia artificial se popularizó ampliamente, gracias al éxito de Space Invaders (1978), que presentaba un nivel de dificultad creciente, patrones de movimiento distintos y eventos dentro del juego basados en funciones hash generadas a partir de las acciones del jugador. Galaxian (1979) presentó movimientos enemigos más complejos y variados, incluyendo maniobras individuales de enemigos que se salían de la formación. Pac-Man (1980) introdujo patrones de inteligencia artificial en los juegos de laberintos, con la peculiaridad adicional de diferentes personalidades para cada enemigo. Karate Champ (1984) luego introdujo patrones de inteligencia artificial en los juegos de lucha. First Queen (1988) fue un juego de rol de acción táctica que presentaba personajes que podían ser controlados por la IA de la computadora para seguir al líder. El videojuego de rol Dragon Quest IV (1990) introdujo un sistema de «tácticas» que permitía al jugador ajustar las rutinas de inteligencia artificial de los NPC durante la batalla, un concepto que luego fue presentado en el género de acción RPG por Secret of Mana (1993).

Juegos de fútbol como Madden Football, Earl Weaver Baseball y Tony La Russa Baseball basaron su IA en un intento de duplicar en la computadora el estilo de entrenamiento o gestión de la celebridad seleccionada. Los títulos deportivos posteriores permitieron a los usuarios «sintonizar» variables en la IA para producir una estrategia de gestión o entrenamiento definida por el jugador. miniaturadeimagen|Un robot compitiendo en Robocup. La aparición de nuevos géneros de videojuegos en los años 90 impulsó el uso de herramientas formales de inteligencia artificial como las máquinas de estados finitos. Los juegos de estrategia en tiempo real exigieron a la IA manejar muchos objetos, información incompleta, problemas de búsqueda de rutas, decisiones en tiempo real y planificación económica, entre otras cosas.Schwab, 2004, pp. 97–112 Por ejemplo, Herzog Zwei (1989) tenía un sistema de búsqueda de rutas prácticamente «roto», mientras que Dune II (1992) atacaba la base del jugador en línea recta y usaba numerosos trucos.Aunque los primeros juegos del género tuvieron problemas notorios, los juegos posteriores del género exhibieron una IA más sofisticada.

Juegos posteriores han utilizado métodos de IA de tipo Top-down y bottom-up, como el comportamiento emergente y la evaluación de las acciones del jugador en juegos como Creatures o Black & White. Façade (historia interactiva) fue lanzado en 2005 y utilizó diálogos interactivos múltiples y la IA como aspecto principal del juego.

Los juegos han proporcionado un entorno para desarrollar inteligencia artificial con aplicaciones potenciales más allá. Algunos ejemplos incluyen a Watson, una computadora que juega Jeopardy!, y el torneo RoboCup, donde se entrenan robots para competir en fútbol.Inteligencia emergente en juegos .

Usos

Videojuegos modernos izquierda|miniaturadeimagen|Árbol de decisión con sus diferentes elementos: nodo, vectores, flechas y etiquetas Los algoritmos heurísticos/de IA de juegos se utilizan en una amplia variedad de campos bastante dispares dentro de un juego. El más conocido es el control de cualquier NPC del juego, aunque el «scripting» (árbol de decisiones) es actualmente el medio de control más común.Estos árboles de decisiones escritos a mano a menudo resultan en «estupidez artificial», como comportamientos repetitivos, pérdida de inmersión o comportamientos anormales en situaciones que los desarrolladores no planearon.Lara-Cabrera, R., Nogueira-Collazo, M., Cotta, C., & Fernández-Leiva, A. J. (2015). Inteligencia artificial en videojuegos: un reto para la comunidad científica. La búsqueda de camino, otro uso común de la IA, es muy utilizada en juegos de estrategia en tiempo real. La búsqueda de camino es el método para determinar cómo llevar un personaje no jugable (NPC) de un punto a otro en un mapa, teniendo en cuenta el terreno, los obstáculos y posiblemente la «niebla de guerra».Yannakakis, G. N. (2012, May). Revisión de la IA del juego. En actas de la novena conferencia sobre fronteras de la informática (pp. 285–292). ACM.Hagelback, Johan, and Stefan J. Johansson. "Enfrentar la niebla de guerra en un entorno de juego de estrategia en tiempo real". En Inteligencia Computacional y Juegos, 2008. CIG'08. IEEE Symposium On, pp. 55-62. IEEE, 2008.Los videojuegos comerciales suelen utilizar un "buscador de caminos basado en cuadrícula" rápido y simple, en el que el terreno se mapea en una cuadrícula rígida de cuadrados uniformes y se aplica un algoritmo de búsqueda de caminos como A* o IDA* a la cuadrícula.Yap, Peter. "Búsqueda de rutas basada en cuadrículas". En Conferencia de la Sociedad Canadiense de Estudios Computacionales de Inteligencia, pp. 44-55. Springer, Berlin, Heidelberg, 2002.En lugar de simplemente una cuadrícula rígida, algunos juegos usan polígonos irregulares y ensamblan una malla de navegación a partir de las áreas del mapa hacia las que los NPC pueden caminar.Goodwin, S. D., Menon, S., & Price, R. G. (2006). Pathfinding in open terrain. In Proceedings of International Academic Conference on the Future of Game Design and Technology.Como tercer método, a veces resulta conveniente para los desarrolladores seleccionar manualmente «puntos de ruta» que los personajes no jugables (NPCs) deben utilizar para navegar; el costo es que dichos puntos de ruta pueden crear movimientos de aspecto artificial. Además, los puntos de ruta tienden a funcionar peor que las mallas de navegación en entornos complejos.Nareyek, A. (2004). AI in computer games. Queue, 1(10).Cui, X., & Shi, H. (2011). A*-based pathfinding in modern computer games. International Journal of Computer Science and Network Security, 11(1), 125-130.La navegación en juegos de estrategia dinámica con un gran número de unidades, como Age of Empires (1997) o Civilization V (2010), a menudo funciona mal; Las unidades a menudo se interponen en el camino de otras unidades.

En lugar de mejorar la IA del juego para resolver adecuadamente un problema difícil en el entorno virtual, suele ser más rentable simplemente modificar el escenario para hacerlo más manejable. Si la búsqueda de rutas se atasca en un obstáculo específico, un desarrollador puede simplemente mover o eliminar el obstáculo.Por ejemplo, en Half-Life (1998), el algoritmo de búsqueda de caminos a veces fallaba en encontrar una manera razonable para que todos los NPC escaparan de una granada lanzada; en lugar de permitir que los NPSs intentaran escapar torpemente y arriesgarse a parecer estúpidos, los desarrolladores los programaron para que se agacharan y se cubrieran en su lugar en esa situación.Lidén, L. (2003). Artificial stupidity: The art of intentional mistakes. AI game programming wisdom, 2, 41-48.

Generación de contenido procedimental (PCG) miniaturadeimagen|Diagrama de Voronoi en movimiento creado con nueve semillas utilizando la distancia euclidiana