IA en los Juegos: Cuando los NPC cobran vida propia

El forajido Arthur Morgan ha asaltado a un hombre de aspecto rico, que está tirado en la hierba. Morgan dispara un tiro de advertencia al aire para afirmar su dominio. Un momento después, un pájaro cae al suelo, derribado por su bala.

Un jugador disparó sin darse cuenta este tiro único en Red Dead Redemption 2 ( RDR 2 ) y su clip de la escena se volvió viral, los fanáticos se preguntaron si la muerte del pájaro a manos del protagonista de RDR 2 fue un evento guionizado.

Es poco probable que haya sido escrito, sino que es el resultado de la interacción entre sistemas complejos de IA en RDR 2 (2018).

Cuando es atacado, el NPC impulsado por IA responde de manera realista, tratando de defenderse del jugador. En respuesta, el jugador dispara un tiro de advertencia.

Como resultado, otro NPC impulsado por IA, un pájaro desafortunado, se encuentra con una muerte prematura mientras vuela directamente sobre su cabeza. La ruta de vuelo del pájaro no ha sido escrita para que el jugador lo derribe, simplemente sigue su propia rutina porque RDR 2 dota a los NPC humanos y animales con comportamientos y horarios complejos, la muerte del pájaro es solo uno de los resultados cuando estos complejos sistemas de IA se cruzan.

En este blog, exploraremos aspectos clave de la IA de los juegos y el desarrollo de comportamientos aparentemente inteligentes en los NPC en varios juegos y franquicias.

La inteligencia artificial de los juegos ha evolucionado desde los simples oponentes operados por computadora en Pong y los primeros juegos de arcade hasta agentes NPC cada vez más complejos en juegos como RDR 2, la franquicia Halo y los juegos Elder Scrolls de Bethesda.

Los desarrolladores han contribuido significativamente a definir y redefinir la IA de los juegos y juegos como RDR 2 han llevado la IA de los juegos al límite, creando NPC tan convincentes que parecen tener vida propia.

¿Qué es la IA de un juego?

La inteligencia artificial en los juegos o IA de juegos, se utiliza para generar comportamientos aparentemente inteligentes y receptivos, principalmente en personajes que no son jugadores (NPC, incluidos agentes humanos, humanoides y animales) lo que les permite comportarse de forma natural en varios contextos de juego, con humanos o humanoides, incluso personajes realizando acciones similares a las humanas.

La IA ha sido una parte integral de los juegos desde la era de las salas de juegos: Los oponentes de la IA se hicieron prominentes durante este período con la introducción de escalas de dificultad, patrones de movimiento de enemigos perceptibles y la activación de eventos en el juego basados en la entrada del jugador.

La inteligencia artificial de los juegos es diferente del tipo de IA con el que nos hemos familiarizado hoy en día que funciona con aprendizaje automático y utiliza redes neuronales artificiales.

Una razón clave por la cual la IA en el juego se ha mantenido distinta de las construcciones de IA actuales es que la IA del juego debe ser predecible hasta cierto punto.

Una IA de aprendizaje profundo puede volverse impredecible rápidamente a medida que aprende y evoluciona, mientras que la IA del juego debe controlarse mediante algoritmos que brinden al jugador una idea clara de cómo interactuar con los NPC para lograr sus objetivos en el juego.

Según Tanya Short, diseñadora de juegos y cofundadora de KitFox Games, la IA de los juegos es hasta cierto punto “humo y espejos” lo suficientemente compleja como para hacer que los jugadores piensen que están interactuando con una inteligencia receptiva que sin embargo, está controlada y es predecible para que el juego funcione.

Sin embargo, dentro de este alcance relativamente limitado, la IA en el juego puede ser bastante compleja y los desarrolladores de juegos fingen la ilusión de inteligencia con varios trucos ingeniosos, algunos desarrolladores incluso han experimentado dando más libertad a la IA del juego, lo que pueden llevar a dar resultados interesantes e imprevistos.

¿Qué tipos de IA se utilizan en los juegos?

Los juegos de arcade fueron los primeros en usar patrones almacenados para dirigir los movimientos del enemigo y los avances en la tecnología de microprocesadores permitieron una mayor aleatoriedad y variabilidad, como se ve en el icónico juego Space Invaders (1978).

Los patrones almacenados para este juego aleatorizaron los movimientos alienígenas, de modo que cada nuevo juego tuviera el potencial de ser diferente.

En Pac-Man (1980) los distintos patrones de movimiento de los fantasmas hicieron que los jugadores pensaran que tenían rasgos únicos y les hizo sentir que se enfrentaban a cuatro entidades distintas.

A lo largo de los años, ciertas técnicas clave de IA para juegos; como la búsqueda de caminos, las máquinas de estados finitos y los árboles de comportamiento, han sido cruciales para hacer que los juegos sean más jugables y que los NPC sean más receptivos e inteligentes.

Profundizamos en esto a continuación.

Búsqueda de caminos

Un problema relativamente simple para los humanos, es el poder ir del punto A al punto B, esto puede llegar a ser bastante desafiante para los NPC impulsados por IA.

La respuesta a este problema es el algoritmo de búsqueda de caminos que dirige a los NPC a través del camino más corto y eficiente entre dos partes del mundo del juego. El mapa del juego en sí se convierte en un gráfico de escena legible por máquina con puntos de ruta, se calcula la mejor ruta y los NPC se establecen a lo largo de esa ruta.

Tal algoritmo es particularmente importante y frecuente en los juegos de estrategia en tiempo real (RTS) donde las unidades controladas por el jugador necesitan orientación para seguir los comandos y las unidades controladas por el enemigo necesitan el algoritmo para responder al jugador.

Los primeros algoritmos de búsqueda de caminos utilizados en juegos como StarCraft (1998) se encontraron con un problema: Cada unidad se alineaba y tomaba el mismo camino, lo que ralentizaba el movimiento de toda la cohorte.

Luego, muchos juegos usaron varios métodos para resolver este problema: Age of Empires (1997) simplemente convirtió a las cohortes en una formación real para navegar por la mejor ruta, y StarCraft II (2010) usó un movimiento de ‘flocado’ o ‘enjambre’, un algoritmo ideado por el pionero de la IA Craig Reynolds en 1986.

El flocado simula el movimiento de grupos de la vida real, como bandadas de pájaros, multitudes humanas que se mueven por una ciudad, unidades militares e incluso bancos de peces en cuerpos de agua.

Máquinas de estados finitos

Las máquinas de estados finitos (FSM, por sus siglas en inglés) son algoritmos que determinan cómo reaccionan los PNJ ante diversas acciones del jugador y contextos ambientales.

En su forma más simple, una máquina de estados finitos define varios “estados” para que los habite la IA del NPC, en función de los eventos del juego. Los PNJ pueden hacer la transición de un estado a otro según el contexto y actuar en consecuencia.

Si el NPC está diseñado para ser hostil con el personaje del jugador y ver al jugador, puede llevarlo a correr hacia él y atacarlo. Derrotar a este NPC puede impulsarlo a huir, entrar en un modo sumiso o simplemente entrar en el estado de muerte (es decir, morir).

De hecho, los FSM pueden “decirle” a un NPC que “cace” a los jugadores en función de señales como perturbaciones audibles o visibles en el entorno; este es un elemento básico de los juegos de sigilo y la franquicia Metal Gear Solid ha utilizado la mecánica de caza para crear situaciones tensas. entre el jugador y el NPC.

Las máquinas de estado finito también pueden decirle a los NPC cómo sobrevivir bajo situaciones de ataque, pueden ponerse a cubierto para mejorar los niveles de salud, recargar municiones o buscar más armas y en general, tomar medidas para evadir la muerte a manos del jugador.

Árboles de comportamiento

A diferencia de las máquinas de estados finitos, un árbol de comportamiento controla el flujo de decisiones tomadas por un agente de IA en lugar de los estados en los que habita. El árbol comprende nodos dispuestos en una jerarquía. En los extremos de esta jerarquía hay ‘hojas’ que constituyen comandos que siguen los NPC.

Otros nodos forman las ramas del árbol, que la IA selecciona y atraviesa en función del contexto del juego para dar a los NPC la mejor secuencia de comandos en cualquier situación particular.

Los árboles de comportamiento pueden ser extremadamente complejos, con nodos adjuntos a subárboles completos que realizan funciones específicas, y dichos árboles anidados permiten al desarrollador crear colecciones completas de acciones que se pueden conectar en cadena para simular un comportamiento de IA muy creíble.

Como tales, son más potentes que las máquinas de estados finitos, que pueden volverse inmanejablemente complejas a medida que crece el número de estados posibles.

Los árboles de comportamiento también son más fáciles de ajustar y, a menudo, se pueden modificar con editores visuales. Incluso puede crear árboles de comportamiento en Unreal Engine usando un editor visual.

Usados notablemente en la franquicia Halo, los árboles de comportamiento han sido parte del conjunto de herramientas de inteligencia artificial de los desarrolladores durante un tiempo y se usaron de manera efectiva en Alien: Isolation (2014). Discutiremos su implementación tanto en Halo 2 como en Alien: Isolation a continuación.

Cómo la IA de un juego hace que los NPC actúen de manera inteligente?

Varios desarrolladores utilizan en gran medida los mismos conceptos y técnicas fundamentales para crear juegos de IA, pero ahora los emplean a escalas mucho mayores gracias a una mayor potencia de procesamiento.

Según Julian Togelius, profesor de informática de la Universidad de Nueva York, la IA de los juegos es mucho más compleja que los modelos discutidos anteriormente pero son esencialmente variaciones de dichos principios básicos.

En esta sección, vemos algunos juegos que utilizaron la IA de manera ingeniosa para crear encuentros inmersivos con NPC inteligentes y receptivos.

Comunicaciones tácticas en FEAR

First Encounter Assault Recon o FEAR (2006) creó la ilusión de combatientes tácticos de IA que usaban principalmente máquinas de estados finitos con un giro: Los desarrolladores dieron a los enemigos un diálogo de combate que transmitía su estrategia, que cambiaba según el contexto del juego.

Estas “comunicaciones” hicieron que los jugadores pensaran que se enfrentaban a enemigos conscientes de la situación que trabajaban juntos para derrotarlos.

El diálogo simplemente ‘verbalizaba’ los algoritmos que dirigían el comportamiento de los NPC pero añadía realismo a los encuentros con los enemigos. En el combate de la vida real, los soldados llaman a sus camaradas para coordinar tácticas y en FEAR , los soldados de los NPC les dicen a otros que flanqueen al enemigo (el jugador real) cuando sea posible e incluso pide refuerzos si el jugador los esta matando con demasiada facilidad.

No se produce una comunicación real, pero el diálogo de los NPC durante el combate da la impresión de que los enemigos actúan en equipo.

FEAR ayudó a promover la ‘IA ligera’ y agregó matices al dar voz a los ‘pensamientos internos’ de la IA. Fragmentos de diálogos de combate engañaron a los jugadores para que pensaran que estaban trabajando contra escuadrones tácticos organizados.

Halo 2: Aliens que se comportan con sensatez

Una característica clave de la franquicia Halo es el enemigo: NPC alienígenas que han formado una alianza para derrotar a la humanidad. Estos NPC visualmente únicos le dan pistas al jugador sobre cómo acabar con ellos.

Los soldados son pequeños, torpes y pueden huir del jugador, pero las élites y los PNJ más grandes pueden enfrentarse incluso al Jefe Maestro en combate directo.

En lugar de usar máquinas de estados finitos, Bungie usó árboles de comportamiento en Halo 2 para dirigir las acciones de los alienígenas enemigos, debido a la variedad de tácticas posibles gracias a los árboles de comportamiento suficientemente detallados.

En un nivel muy abstracto, los árboles de comportamiento de Bungie tienen varios nodos condicionales que determinan las acciones de los NPC. Pero suceden muchas cosas en cualquier punto del juego y las “condiciones” para muchos nodos pueden cumplirse, lo que lleva a una “vacilación” que rompe el juego cuando un NPC alterna rápidamente entre varias acciones que se consideran relevantes.

Para evitar eso, Bungie usó “sistemas inteligentes” que permitieron que la IA del juego pensase dentro de un contexto concreto.

Basado en señales contextuales (como el tipo de NPC, su proximidad al Jefe Maestro, ya sea a pie o en un vehículo) un sistema bloquea secciones enteras del árbol de comportamiento, restringiendo al NPC a un rango relativamente pequeño pero relevante de acción.

Algunas de estas acciones restantes se priorizan sobre otras, fomentando un comportamiento sensato. Los ‘comportamientos de estímulo’ luego cambian estas prioridades en función de los factores desencadenantes del juego.

Si el Jefe Maestro se sube a un vehículo, entonces un enemigo buscará un vehículo propio, intentando nivelar el campo de juego por sí mismo. Los soldados huirán en medio del combate si el jugador mata a su capitán; los nodos que les dicen que ataquen o se pongan a cubierto, simplemente se anulan.

Esto puede conducir a un comportamiento repetido y predecible. El jugador puede ver a los soldados huyendo y elegir apuntar a su capitán la próxima vez. Pero esa estrategia tampoco funcionará puesto que después de ejecutar una acción de alta prioridad, como huir, se inyecta un retraso en este comportamiento para evitar que el NPC lo repita inmediatamente; la próxima vez que elimines al capitán, los soldados pueden elegir defender la posición.

El uso experto de Bungie de los árboles de comportamiento ha llevado a los desarrolladores a adaptar esta técnica de IA del juego y desde entonces se ha utilizado en varios juegos, como Bioshock Infinite (2013), Far Cry 4 (2014) *, Far Cry Primal* (2016) y Alien: Isolation. (2014).

PNJs Radiantes y Asesinos de Bethesda

Los NPC enemigos de Halo

esencialmente estaban reaccionando al jugador, pero ¿qué pasa si un desarrollador quiere dar la impresión de que los NPC están viviendo sus propias vidas? Tal sistema de IA sería especialmente útil en un juego de mundo abierto, donde muchos NPC nunca pueden participar en un combate directo con el jugador y existen para desarrollar el mundo.

En The Elder Scrolls III: Morrowind (2002) de Bethesda, los PNJ prácticamente ‘deambularían sobre rieles’, careciendo incluso de la apariencia de una rutina. Para The Elder Scrolls IV: Oblivion (2006), Bethesda intentó crear NPC complejos con hábitos diarios usando Radiant IA que tuvo que simplificarse considerablemente, debido a sus resultados inesperados en el juego.

En Oblivion, Radiant IA prescribe varias tareas diarias para el NPC, como dormir, comer y hacer un trabajo en el juego. Estas tareas comprenden la rutina diaria del NPC y la IA le permite NPC decidir cómo realizar sus tareas.

La mayoría de los juegos cuentan con NPC con horarios, la diferencia clave fue la ‘libre elección’ dada a los NPC para hacer lo que tenían que hacer en Oblivion. Las pruebas de juego revelaron un problema bastante grande con este sistema de IA: Los NPC eran propensos a asesinar.

Como parte de una determinada misión, el personaje del jugador debía encontrarse con un traficante de Skooma, una poción del juego altamente narcótica. Pero el jugador encontraría muerto a este traficante de Skooma porque otros NPC diseñados para ser ‘adictos’ a Skooma simplemente matarían al traficante para llegar a la droga, rompiendo la misión.

En otro caso, un jardinero no pudo encontrar un rastrillo por lo que asesinó a otro NPC, tomó sus herramientas y se puso a rastrillar hojas. Cuando un guardia de la ciudad hambriento dejó su puesto para buscar comida, otros guardias lo siguieron y los descontentos de la ciudad comenzaron a robar indiscriminadamente.

Muchos de estos delincuentes tenían una “responsabilidad” baja , un atributo de NPC en el juego que determina la probabilidad de que se comporten de manera ilegal. Un NPC con mayor responsabilidad compraría comida, pero uno con poca responsabilidad podría robarla; ambos intentan cumplir con la tarea de comer, pero lo hacen de maneras radicalmente diferentes.

Por supuesto, los NPC de alta responsabilidad como los guardias, no dejarán que los delitos queden impunes y un NPC que haya robado una barra de pan puede morir. En el juego, el jugador incurre en una recompensa si comete un delito y puede pagar en lugar de participar en un encuentro letal. Esta alternativa no se concedió a los NPC, por lo que los robos menores se convirtieron en asesinatos.

El diseñador Emil Pagliarulo tuvo que tomar medidas para atenuar la IA radiante, de modo que los NPC no se mataran entre sí para completar sus tareas diarias y describe la IA radiante original de Oblivion como una versión inteligente de la holocubierta (la holocubierta es un simulador de vida del franquicia de Star Trek).

Pero incluso en la versión final del juego, uno puede explotar Radiant IA de formas interesantes. El mundo del juego de Oblivion presenta manzanas envenenadas. Si el jugador coloca estas manzanas en un lugar público, es probable que un NPC se las coma y muera. Esto no tiene conexión con ninguna misión: es solo una simple acción del jugador con consecuencias desastrosas para un NPC.

Incluso en Skyrim (2011), la quinta entrega de Bethesda en la franquicia Elder Scrolls, la versión mejorada de Radiant IA genera enfrentamientos letales entre los NPC. En este video, los PNJ luchan hasta la muerte para reclamar ciertos objetos valiosos que dejan caer el jugador y de hecho, pueden hacer lo mismo incluso si los objetos no son particularmente valiosos.

Este comportamiento está impulsado por el sistema Radiant Story de Bethesda, que crea misiones aleatorias basadas en ciertos parámetros (como el autor de la misión, el gremio al que pertenecen y otros contextos) y también hace que los NPC reaccionen dinámicamente a las acciones del jugador.

Los NPC preguntarán al personaje del jugador si puede quedarse con cualquier elemento que el jugador haya dejado caer (o luchar contra otros NPC para reclamarlo). Un guardia puede regañar al jugador si deja caer las armas, señalando que alguien podría salir lastimado e incluso multar al jugador si ignora la advertencia del guardia.

Completar una misión para un NPC lo vuelve amigable contigo y puedes tomar sus artículos en lugar de robarlos. De hecho, los PNJ amistosos también asistirán a tu boda si te casas.

Conocer y crear tu némesis en los juegos de Mordor

El Sistema Némesis utilizado en La Tierra Media: Sombras de Mordor (2014) y Sombras de Guerra (2017) como quizás el único sistema de IA que prácticamente asegura que cada jugador se encontrará con diferentes villanos en cada partida.

El desarrollador Monolith Productions esencialmente creó un ‘generador de villanos’ dinámico en el que los encuentros hostiles del jugador con un orco darían como resultado cambios en el estado del orco en la jerarquía enemiga, su actitud hacia el jugador, sus poderes y más.

Por ejemplo, si prendes llamas a uno de ellos te odiará para siempre, y también desarrollará una fobia al fuego, y si huyes de un orco en una pelea, se burlará de ti la próxima vez que lo enfrentes.

En efecto, el Sistema Némesis convierte a un enemigo genérico en un villano con características únicas.

El Sistema Némesis es posible en gran medida porque Talion (el protagonista) no puede morir, ya que se encuentra en un estado entre la vida y la muerte: la tradición se utiliza para entretejer la muerte del jugador en la narrativa y el juego.

Esta mecánica permite que los orcos y otros enemigos recuerden a Talion, lo odien por lo que les ha hecho, suban de rango matándolo e incluso ganen seguidores debido a sus hazañas; esto puede hacer que sean aún más difíciles de matar.

El sistema Némesis también se basa en la idea de que los orcos en el ejército de Sauron son un grupo de brutos que luchan internamente y traicionan, que ascienden al estado de perro alfa al desafiar y matar a los orcos más altos en la jerarquía; los orcos pueden convertirse en villanos nombrados no solo por enfrentándose a ti, sino también enfrentándose a sus comandantes.

Uno de los objetivos del juego tardío es [sembrar la discordia](https://www.gamesradar.com/shadow-mordor-nemesis-system-amazing-how-works/#:~:text=whole Nemesis system%3A-,turning,-your enemies against) en el ejército de Sauron y desmantelarlo y la mejor manera de lograrlo es reclutando orcos de bajo nivel usando un poder especial.

Dichos aliados espiarán por ti, traicionarán y suplantarán a los líderes enemigos, e incluso se unirán a ti en las peleas contra poderosos villanos con nombre. Esto también es parte de Némesis: Los orcos pueden levantarse, pero también pueden perder estatus si los vences o si su intento de obtener más poder resulta contraproducente.

Convertir a un orco tan debilitado o reclutarlo, te permite reducir las filas de tu enemigo y eso desata que el juego desaliente la matanza indiscriminada.

La capacidad de reclutar orcos, incluso los de alto nivel, como capitanes y jefes de guerra, se amplió en Shadow of War para construir un verdadero ejército propio. Incluso los orcos en el juego tienen relaciones complejas y son menos propensos a masacrarse unos a otros: Un orco que matas puede tener un amigo que te perseguirá para vengar a su hermano de armas.

Warner Bros, el editor de los juegos de Mordor, optó por patentar el Sistema Nemesis evitando que otros desarrolladores se basaran en los logros de Monolith. Si no se hubiera concedido la patente, los desarrolladores podrían haber utilizado Nemesis o desarrollado un sistema basado en él, para crear un verdadero drama entre el jugador y su enemigo, cuyas personalidades crecen cada vez que se enfrentan.

El monstruo perfecto en Alien: Isolation

El desarrollador de Alien: Isolation,

Creative Assembly, se enfrentó a un desafío sin precedentes al diseñar el juego: ¿Cómo podría implementarse la IA del juego para recrear la máquina de matar perfecta, el xenomorfo, de las películas de Alien?

Como dice el personaje de Ian Holm en la primera película, Alien (1979) , el xenomorfo es el “organismo perfecto. Su perfección estructural solo es igualada por su hostilidad… [Es un sobreviviente… libre de conciencia, remordimiento o delirios de moralidad”.

La IA para tal entidad también tiene que ser casi perfecta. La inmersión del juego de terror se habría roto por completo si algún error hiciera que el xenomorfo corriera en círculos o se comportara como uno de los NPC adictos a Skooma de Oblivion. Cada interacción entre el jugador y el xenomorfo tenía que ser aterradora, creíble e impredecible.

Los desarrolladores adoptaron un mantra de diseño llamado serendipia psicopática, donde el xenomorfo de alguna manera parece estar en el lugar correcto en el momento correcto y frustra tus planes incluso cuando logras esconderte de él. Si bien no puedes matarlo, el si que puede matarte instantáneamente.

Los desarrolladores utilizaron un sistema de IA de dos niveles para fomentar estos encuentros ‘fortuitos’: una IA de director siempre conoce tu ubicación y tus acciones y periódicamente deja caer pistas de IA alienígena sobre dónde buscarte. Pero a la IA alienígena nunca se le permite hacer trampa, solo puede funcionar con las pistas que se le dan.

Siempre puedes evadirlo, esconderte o tomarlo por sorpresa. Eso hace que el juego sea impredecible, tanto para el alienígena como para el jugador.

La IA alienígena tiene un sistema de árbol de comportamiento extremadamente complejo que determina las acciones que realiza y algunos de sus nodos se desbloquean solo después de que se cumplen ciertas condiciones, lo que hace que el xenomorfo muestre rasgos desconcertantes que sugieren que está aprendiendo de tus acciones.

Otros comportamientos se desbloquean a medida que mejoras en el juego, lo que permite que el xenomorfo te mantenga alerta.

Sin embargo, un ‘indicador de menaje’ dinámico aumenta en función de ciertos contextos del juego, estimando qué tan tenso está el jugador. Cuando alcanza un cierto umbral, el xenomorfo retrocederá, dando al jugador un respiro.

El algoritmo de búsqueda de caminos del alienígena también se modifica para que parezca que está cazando, buscando o incluso retrocediendo, lo que sugiere que está revisando estrategias sobre la marcha. Tal comportamiento se activa al darle al xenomorfo áreas de interés para explorar o al hacer que responda a los ruidos fuertes que hace el jugador.

El explorador intencionalmente subóptimo hace que el xenomorfo se detenga en todos los puntos de interés, lo que aumenta la tensión y hace que el jugador se pregunte qué está tramando. Sin embargo, el alienígena nunca mirará en ciertas áreas del juego, ya que hacerlo cambiaría el equilibrio del juego injustamente a su favor.

A lo largo del juego, el alienígena nunca aparece, ni se teletransporta a ningún lado (excepto en dos escenas concretas) pero puede escabullirse tan bien que los jugadores piensan que se está teletransportando.

La IA en Alien: Isolation crea un juego macabro de escondite con una de las criaturas más temibles del cine, cuya astucia animal te mantiene buscando durante todo el juego.

Máxima IA del juego en Read Dead Redemption 2

Es difícil capturar toda la complejidad de la IA del juego en Read Dead Redemption 2 (RDR 2) de Rockstar, pero al igual que Alien: Isolation, el juego representa una nueva superposición de múltiples sistemas de IA.

En este juego, puedes interactuar con cada NPC de varias maneras y ellos reaccionarán y comentarán lo que noten sobre ti, como las manchas de sangre en tu camisa, qué tan borracho estás o tu nivel de Honor (lo que mide el bien que has hecho) y también afecta al comportamiento del personaje del jugador Arthur Morgan.

Los NPC pueden ridiculizar tu elección de ropa y mantener su distancia si estás sucio. También tienen sus propios horarios complejos, no solo restringidos a hacer su trabajo. Comenzarán a mirarte por encima del hombro si los sigues a lo largo de su rutina y pueden huir si persistes.

En Grand Theft Auto V (GTA V), atacar a un NPC puede desencadenar varias reacciones, como huir o incluso un contraataque. Sin embargo, es posible que un NPC en RDR 2 no saque su arma de inmediato, pero intentará abordar la situación con diálogo, lo que permite una interacción más creíble entre el jugador y el NPC.

Durante el combate real, los NPC actuarán de manera inteligente, te esquivarán para cubrirse, te agarrarán de las áreas heridas e incluso intentarán derribar a Morgan con un arma cuerpo a cuerpo cuando sea posible. Los enemigos bajo fuego, se comportarán de manera diferente a los que están tranquilos y no están en medio del combate. Si te refugias en un edificio, los NPC cubrirán todas las salidas antes de un ataque coordinado.

El escaso mundo del salvaje oeste de RDR 2 significaba que cada NPC tenía que tener una personalidad y estados de ánimo únicos. Rockstar involucró a 1.200 actores del Sindicato de Actores de la Pantalla Estadounidense para dar cuerpo a los NPC, cada uno de los cuales tenía un guión de 80 páginas y capturó el comportamiento y los gestos de los actores durante 2.200 días de sesiones de captura de movimiento.

Incluso el desierto está repleto de 200 especies de animales que interactúan entre sí y con el jugador, y se encuentran solo en sus hábitats naturales. El vasto mundo abierto presenta múltiples ecosistemas y los animales reaccionan de manera realista a las criaturas que se encuentran más arriba en la cadena alimenticia. Los herbívoros huirán al ver a los lobos, los lobos mismos huirán de un oso pardo y un buitre se abalanzará sobre un cadáver abandonado.

Rockstar también revisó el sistema de animación para crear gestos humanos y animales más precisos en el mundo del juego, generando movimientos fluidos sin transiciones rígidas. La revisión de la animación permite que los NPC reaccionen a los matices de tus expresiones faciales, tu postura y gestos, especialmente porque todos cambian debido a la naturaleza dinámica del mundo del juego. Un Arthur Morgan bien descansado y bien alimentado se ve diferente de uno que está medio muerto de hambre y embarrado después de una caminata de toda la noche y los NPC lo notarán.

Rockstar también recreó completamente las animaciones de los caballos desde cero e incluso permitió que la IA del caballo decidiera cómo moverse en función de la entrada del jugador. Como resultado, tu caballo es prácticamente un personaje secundario en el juego y hay un video de Youtube dedicado a cómo Rockstar hizo el caballo definitivo de un videojuego.

Un día, un fanático que exploraba el juego encontró un NPC montado que vestía exactamente la misma ropa que el personaje del jugador. En otros juegos, con menos variedad de atuendos, esto sucederá a menudo, pero los numerosos atuendos de RDR 2 hacen que esta situación sea poco probable, hasta que te das cuenta de la cantidad de NPC complejos que comparten el mundo con el jugador.

Por pura coincidencia, un NPC logró elegir la misma ropa que el jugador para intentar lograr equivocarse con él, a la hora de la creación del juego de rol.

En pocas palabras, la IA de RDR 2 es enormemente compleja y sorprenderá a todos los jugadores que disfruten del juego, gracias a toda su gran jugabilidad emergente.


Conclusión final

Hemos repasado cómo la IA en los juegos puede crear interacciones complejas con NPC que pueden actuar de manera bastante inteligente dentro de un contexto complejo.

En el caso de RDR 2, los NPC son tan complejos que uno puede sentir que tienen sus propias vidas complejas y que no solo se centran en el jugador. También podemos suponer que Rockstar, no usó redes neuronales para potenciar la IA de su juego: La implementación de la IA de última generación seguramente habría llegado a la difusión de marketing, pero realmente lo parece.

Todos los juegos discutidos anteriormente usan técnicas tradicionales a escalas cada vez mayores y es probable que la IA en los juegos, eventualmente, llegue a una fase de equilibrio ¿Cuál es entonces, su futuro?

La IA impulsada por el aprendizaje automático y las redes neuronales pronto pueden convertirse en un medio viable para las pruebas de juegos.

¿Qué pasaría si a una IA como esta se le permitiera jugar un millón de juegos de RDR 2 o Skyrim para ajustar los comportamientos de los NPC, mientras se mantiene el equilibrio de previsibilidad y aleatoriedad que requiere la IA del juego?

La mayoría de los sistemas de aprendizaje automático y las redes neuronales funcionan en grandes conjuntos de datos. Los desarrolladores quizás podrían llevar la IA del juego al siguiente nivel al entrenar una IA de aprendizaje profundo para acumular y analizar el comportamiento de la IA del juego y mejorarlo aún más.

Luego, crear la IA del juego y mediante nuevas técnicas de IA implementadas sobre el juego, poder crear un juego posterior.

Elder Scrolls VI y el próximo juego de mundo abierto de Rockstar, tal vez podrían beneficiarse enormemente de una IA, ya creada por IA.

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