La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando el mundo tal como lo conocemos. Desde simples algoritmos de detección y localización de objetos en imágenes hasta la implementación de sistemas de monitoreo de atención médica en tiempo real, la IA ha mejorado innumerables sectores por magnitudes. Uno de esos sectores que ha utilizado la IA durante décadas es la industria de los videojuegos.
Este artículo cubre los conceptos básicos de la IA y el aprendizaje automático junto con su implementación en los videojuegos. Si estás interesado en el desarrollo de juegos, Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) o ambos, ¡esta publicación es para ti!
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
La Inteligencia Artificial es una aplicación del campo de la ciencia de datos que se enfoca en construir máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que generalmente requieren cierto grado de inteligencia humana. Esta inteligencia simulada no forma parte del pensamiento abstracto; más bien es un medio para tomar la ruta de solución más inteligente o más inteligente para un problema dado.
Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) (ML) es un subcampo de IA donde los algoritmos informáticos intentan mejorar automáticamente a través de la experiencia y el uso de datos. Estos algoritmos construyen y entrenan un modelo utilizando análisis estadísticos en el conjunto de datos dado y hacer predicciones o decisiones sin estar explícitamente programado para hacerlo.
IA/ML en juegos
La IA ha existido en la industria del juego durante décadas. Pero, con la introducción de herramientas y tecnologías modernas como unidades de procesamiento gráfico (GPU), software de artes digitales mejorado y enormes conjuntos de datos de jugadores, ¡el potencial tanto para la IA como para el ML se ha disparado!
Las siguientes son las principales implementaciones de AI/ML en videojuegos.
1. PNJ más inteligentes
Los personajes no jugables (PNJ) son personajes del juego que no son el jugador principal. Tradicionalmente, los NPC se programaban con acciones preestablecidas utilizando una máquina de estado. Lo que significa que sus acciones estaban vinculadas con la historia o en respuesta a las acciones de un jugador, por lo que un NPC tenía acciones limitadas y predecibles.
Sin embargo, con AI y ML, nuestros NPC ahora pueden aprender el estilo de juego de los jugadores y tener un conjunto dinámico de acciones, lo que los hace menos predecibles y más desafiantes para el jugador. Esta misma estrategia de aprender del oponente nos ha permitido crear motores de ajedrez de última generación como AlphaZero.
2. Representación dinámica
Uno de los problemas que las compañías de videojuegos están tratando de eliminar usando AI y ML es la distorsión de la perspectiva. Este fenómeno ocurre cuando un objeto se ve bien cuando un jugador está lejos, pero se distorsiona y pixela cuando el jugador se acerca a dicho objeto.
Las empresas de juegos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para mejorar las imágenes y las representaciones de forma dinámica. Esto contrarrestará el efecto de distorsión de la imagen y permitirá que un objeto parezca más fino cuando esté más cerca del jugador.
3. Generación de diálogos e interacciones realistas
Ya hemos visto cómo se pueden usar la IA y el ML para mejorar las acciones de los NPC. Sin embargo, estas tecnologías también se pueden utilizar para mejorar la experiencia de juego mediante la formulación de respuestas NPC más precisas y realistas.
Una serie de juegos de rol hacen uso del mecanismo de diálogo, que se mejoró significativamente con la ayuda de Procesamiento del lenguaje natural y análisis de sentimientos técnicas que utilizan algoritmos ML. Un buen ejemplo de diálogo avanzado de IA e interacciones realistas se puede ver en juegos como The Elder Scrolls IV: Oblivion.
4. Generación mundial
Otra poderosa aplicación de ML en el desarrollo de juegos es la generación mundial. Una serie de juegos populares como Minecraft y la serie Grand Theft Auto hacen uso de un escenario de juego de mundo abierto.
Estos juegos serían inmensamente difíciles de crear sin ciertas características de generación mundial y qué mejor manera de mapear dinámicamente terrenos, generar NPC y ocultar botines que con la ayuda de Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) tecnología.
5. Creación de juegos inmersivos
Una de las principales prioridades de los desarrolladores de videojuegos es crear un juego que sea lo más inmersivo y cercano posible al mundo real. Sin embargo, modelar el mundo real puede ser un proceso increíblemente difícil.
Este proceso se puede simplificar significativamente con la ayuda de la tecnología de aprendizaje automático. Se podría usar un algoritmo ML para predecir los efectos posteriores de las acciones de un jugador o incluso modelar cosas como el clima del juego.
Conclusión
Inteligencia artificial y Machine Learning han encontrado algunas aplicaciones poderosas en la industria de los videojuegos. Las empresas modernas de videojuegos están invirtiendo mucho en la implementación de IA y ML para mejorar la experiencia del jugador que brindan sus juegos. Dado el ritmo al que crece la tecnología, no será una sorpresa tener pronto a nuestra disposición algunas experiencias de videojuegos inimaginables. ¿Estás emocionado?
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