В настоящий момент, рынок компьютерных игр демонстрирует стабильный и уверенный рост. По данным исследовательского центра Newzoo, уже в этом году объем рынка достигнет $99.6 млрд., что на 8.5% превышает показатели прошлого года. К 2019 году ожидается, что эта цифра приблизится к $120 млрд. [5].
Игровой искусственный интеллект несколько отличается от традиционного представления об искусственном интеллекте. Так, все усилия ученых направлены на создание разумной машины, максимально приближенной к человеку. Она должна самообучаться, взаимодействовать с окружающими объектами и даже проявлять эмоции. В играх перед искусственным интеллектом такая задача не стоит. Здесь нет необходимости обучаться за рамками игрового процесса. Достаточно лишь сымитировать правдоподобное поведение компьютерного агента, чтобы сделать игру интересной.
ИИ может исполнять различные роли в играх. Это может быть общий набор правил, определяющих поведение объектов в игровом мире. Также к ИИ следует относить и события с заранее написанным сценарием.
Основа искусственного интеллекта в играх
Основа искусственного интеллекта в играх состоит из базового восприятия и принятия решений. В зависимости от характера и роли ИИ в игре требования к ресурсам могут быть самыми незначительными. Чем сложнее система, тем больше ресурсов необходимо для ИИ. На базовом уровне требуется всего лишь время работы процессора для вычисления действий ИИ. В более сложных системах требуются какие-либо средства анализа среды ИИ, регистрации действий игрока и оценки успешности прежних действий.
Основным принципом, лежащим в основе работы ИИ, является принятие решений. Для выбора при принятии решений система должна влиять на объекты с помощью системы ИИ. При этом такое воздействие может быть организовано в виде «вещания ИИ» или «обращений объектов». В системах с «вещанием ИИ» система искусственного интеллекта обычно изолирована в виде отдельного элемента игровой архитектуры. Такая стратегия зачастую принимает форму отдельного потока или нескольких потоков, в которых ИИ вычисляет наилучшее решение для заданных параметров игры. Когда искусственный интеллект принимает решение, это решение затем передается всем участвующим объектам. Такой подход лучше всего работает в стратегиях реального времени, где ИИ анализирует общий ход событий во всей игре. Системы с «обращениями объектов» лучше подходят для игр с простыми объектами. В таких играх объекты обращаются к системе ИИ каждый раз, когда объект «думает» или обновляет себя. Такой подход отлично подходит для систем с большим количеством объектов, которым не нужно «думать» слишком часто, например в шутерах. Такая система также может воспользоваться преимуществами многопоточной архитектуры, но для нее требуется более сложное планирование.
Базовое восприятие. Чтобы искусственный интеллект мог принимать осмысленные решения, ему необходимо каким-либо образом воспринимать среду, в которой он находится. В простых системах такое восприятие может ограничиваться простой проверкой положения объекта игрока. В более сложных системах требуется определять основные характеристики и свойства игрового мира, например возможные маршруты для передвижения, наличие естественных укрытий на местности, области конфликтов.
При этом разработчикам необходимо придумывать способ выявления и определения основных свойств игрового мира, важных для системы ИИ. Например, укрытия на местности могут быть заранее определены дизайнерами уровней или заранее вычислены при загрузке или компиляции карты уровня. Некоторые элементы необходимо вычислять на лету, например карты конфликтов и ближайшие угрозы [2].
