¿Cómo afectarán los avances en inteligencia artificial a la industria de los videojuegos?

¡Buena pregunta! Por supuesto, muchos de los avances en IA no son directamente aplicables a la IA que se usa en los videojuegos. Las redes neuronales y los sistemas expertos están destinados a resolver problemas difíciles, no presentan desafíos interesantes.

Una de mis historias favoritas de la industria de los juegos es sobre Half Life original. Fue elogiado por tener una IA de primera clase, con comportamientos de escuadrón y demás. Los jugadores se sorprendieron cuando escucharon al equipo SWAT hablando CADA UNO, “Granada afuera”, etc.

Como resultado, su IA fue en su mayoría con secuencias de comandos. Los enemigos no estaban resolviendo las cosas, no estaban tomando decisiones interesantes. La innovación aquí fue que fue el primer juego en exponer esa toma de decisiones al jugador. Al vocalizar sus decisiones, la IA parecía ser más inteligente, incluso cuando el jugador no podía verlas. Hay una gran diferencia en la experiencia entre una granada que silenciosamente cae en tu escondite y te mata, frente a que escuchas una IA que dice en el walkie talkie “¡Granada afuera!” Y ENTONCES verla entrar, mientras los malos se cubren. Uno es frustrante, el otro es una forma divertida de morir.

Hay algunos géneros, por supuesto, donde los avances en la IA comercial parecen proporcionar un beneficio de juego real: los juegos de carreras son un buen ejemplo. El aprendizaje y los conductores reactivos realmente hacen que los juegos de carreras sean más divertidos. Ahora, si tan solo se comunicaran mejor, dándonos una idea de su toma de decisiones. Alguien debería hacerlos tocar la bocina y darle la vuelta al pájaro cuando los deslices de lado en la pista de carreras.

La mayoría de las personas, cuando consideran una pregunta como esta, naturalmente dirigen su pensamiento hacia lo que llamarían bots (oponentes controlados por computadora) u otros encuentros de estilo jugador contra ambiente que involucran oponentes inteligentes con guión. Pero esa no es en realidad una aplicación muy interesante de los avances recientes en IA fuera de la industria de los juegos, particularmente aquellos en el aprendizaje automático.

Después de haber trabajado como programador de IA de juegos, puedo decir con confianza que fuera del 1% superior de su base de jugadores, hacer que sus bots sean más difíciles nunca es el desafío, los hace más fáciles . En los juegos, los bots ya tienen muchas ventajas injustas sobre los humanos: reflejos más rápidos, puntería más precisa, la capacidad de hacer trampa al introspectar el estado del juego.

La aplicación más interesante, creo, es cómo se puede utilizar el aprendizaje automático para mejorar el diseño del juego y la retención del jugador . El último de estos es algo en lo que los estudios de juegos freemium ya están fuertemente invertidos, a través de grandes organizaciones de ciencia de datos dentro de sus empresas.

Cuando estaba en Storm8, una compañía de juegos freemium, en realidad trabajé en un proyecto que utilizaba el aprendizaje por refuerzo para aprender, a través de pruebas repetidas, cómo jugar nuestros juegos de rompecabezas Match3. La idea era que si pudieras construir un programa que imitara el rendimiento humano en el juego, podrías desarrollar una línea de base de lo difícil que era el nivel y ajustarlo en consecuencia.

Creo que aquí es donde reside el poder del aprendizaje automático para los juegos. Hacer bots más difíciles es algo que solo atraerá a la larga cola de su base de clientes, los fanáticos más incondicionales que desean perfeccionar sus habilidades como Rocky Balboa. Para el 99% de su audiencia, la pregunta más importante es: ¿cómo mantengo a los nuevos jugadores comprometidos, cómo evitar que abandonen el juego por completo?

Los juegos pueden volverse más difíciles, por ejemplo, los bots en CS: GO serán mejores o peores. En los modos de historia, el antagonista no actuará igual.