MEF vs IA en videojuegos

Llevo unos días explorando cómo mejorar el comportamiento de los NPCs en #videojuegos mediante la transición de una Máquina de Estado Finito (MEF) a un modelo basado en redes neuronales. Me gustaría dar algunas reflexiones sobre cómo esta transformación puede mejorar la experiencia del jugador.

Limitaciones de las MEF:

Las MEF son una herramienta buena y ampliamente utilizada para gestionar el comportamiento de los NPCs. Permiten definir estados claros y transiciones basadas en eventos predefinidos. Sin embargo, presentan ciertas limitaciones como que son bastante rígidas de programar, los estados y transiciones son estáticos y predeterminados, lo que puede hacer que el comportamiento del NPC sea predecible y que el jugador "se aprenda" cómo vencerlos. También está el tema de la escalabilidad pues, a medida que el comportamiento deseado se vuelve más complejo, gestionar los estados y transiciones se vuelve complicado y propenso a errores. Aún empleando subestados. En cuanto a la adaptabilidad, las MEF no pueden adaptarse dinámicamente a situaciones nuevas o cambiantes que no hayan sido previstas por los desarrolladores, es decir, demasiado rígido y no permite que los juegos puedan implementar mediante una IA la generación de guión (nuevas situaciones no previstas).

Ventajas de Implementar Redes Neuronales:

Las redes neuronales pueden cambiar su comportamiento para aprender patrones a partir de datos y adaptarse a situaciones cambiantes, ofreciendo un comportamiento más realista y menos predecible para los NPCs.

Además las redes neuronales pueden gestionar comportamientos complejos sin la necesidad de definir explícitamente cada estado y transición. Esto hace que el concepto de "estado" desaparezca pasando a tener infinidad de microestados intermedios. Es como si los estados fuesen "blanco o negro" y la red neuronal te permitiese una amplia "escala de grises".

Recopilando los datos de cómo interactúan los jugadores con los NPCs, las redes neuronales pueden ajustar el comportamiento de los NPCs para mejorar la experiencia del usuario y ofrecer desafíos personalizados a medida de las habilidades de cada jugador (ya sé que esto puede ser polémico).

A través del uso de técnicas de aprendizaje por refuerzo, los NPCs pueden continuar mejorando su comportamiento durante el juego, aprendiendo de las acciones del jugador y adaptándose en tiempo real aumentando progresivamente el nivel de desafío que presentan.

Cosas a tener en cuenta para meter una IA

Las redes neuronales requieren un conjunto de datos significativo para entrenarse. Recolectar datos sobre interacciones jugador-NPC puede ser un buen punto de partida. Implementar sistemas que recojan esos datos puede hacer que tengamos una buena base para comenzar.

También es importante considerar los recursos necesarios para entrenar y ejecutar redes neuronales, especialmente en tiempo real dentro de un juego (GPU, CPU, Cloud, etc) y su impacto en el rendimiento general del juego.

La parte más complicada es encontrar un equilibrio entre comportamiento aprendido y estados definidos por los desarrolladores puede ofrecer la mejor experiencia de juego.

Implementar redes neuronales en videojuegos no solo mejora el realismo y la interacción con los NPCs, sino que también abre un abanico de posibilidades para crear experiencias de juego innovadoras y personalizadas. La evolución hacia un modelo de inteligencia artificial más sofisticado promete transformar la forma en que diseñamos y jugamos videojuegos.

Si estás pensando en hacer algo de todo esto, me gustaría escucharte en la caja de comentarios.