Student World

Knihovny a nástroje

Přes nesporný pokrok v posledních letech, jehož výsledkem jsou hry typu Black & White, Half-life a Thief, je herní AI stále velmi nedokonalá. Bývá jí vyčítána předvídatelnost, repetitivnost, nerealističnost – nebo jednoduše stupidita. Kromě nedostatku zkušených a fundovaných herních AI vývojářů je často zmiňovanou příčinou tohoto stavu neexistence knihoven a nástrojů, které by herní programátory zbavily nutnosti stále dokola zdlouhavě implementovat základní algoritmy AI a umožnily jim soustředit se na design vlastního inteligentního chování herních postav.
Situace se ale mění a na trhu se už první takové knihovny objevily. Označují se jako AI middleware a jedná se de facto o obdobu 3D grafických knihoven pro oblast herní AI. Tvůrci a propagátoři AI middlewaru si od jeho nasazení slibují nejen výrazné zkvalitnění herní AI, ale také snížení nákladů na její tvorbu. To však bude ještě pár let trvat – umělá inteligence se napříč herními žánry a často i mezi jednotlivými hrami dost liší (více než např. 3D grafika), a nebude proto jednoduché vytvořit univerzální knihovnu, která by tuto různorodost dokázala obsáhnout.
V této souvislosti nelze opomenout standardizační snahy mezinárodní asociace herních vývojářů IGDA (International Game Developers Association, http://www.igda.org), jejímž cílem je navrhnout standardní rozhraní mezi herním kódem a algoritmy AI. To by mělo podpořit rozvoj AI middlewaru a v delším horizontu i vývoj speciálního AI hardwaru. První náznaky možnosti vytvoření speciální hardwarové akcelerace pro pathfinding a analýzu terénu se objevily na letošní Game Developers Conference (http://www.gdconf.com; v roce 2004 akce proběhla v kalifornském San Jose), kde byla prezentována první betaverze herních standardů.

Výzkum hrou

Zatímco dosud to byla herní AI, která hledala inspiraci v akademické AI, do budoucna se situace může obrátit. I mezi seriozními badateli v akademické sféře totiž sílí názor, že počítačové hry představují ideální experimentální prostředí pro výzkum samotné umělé inteligence.
Herní prostředí se dnes svojí složitostí přibližují realitě, a umožňuji proto nejen velmi dobře prověřit jednotlivé techniky umělé inteligence, ale také schopnost tyto techniky integrovat do kooperujícího celku – což představuje zásadní problém, kterému je ve výzkumu akademické AI věnována stále větší pozornost. Na rozdíl od reality lze ale složitost herních světů dle libosti zmenšovat. Je proto možné nejprve vyvinout inteligentní systém, který se vypořádá s jednodušším herním světem, a pak postupně složitost světa i úroveň inteligence zvyšovat.
Počítačové hry v tomto pojetí mohou vystupovat jako „inkubátory“ inteligentních agentů. V momentě, kdy inteligence takto vyvíjených agentů dosáhne dostatečné úrovně, mohou být zkonstruovány jako fyzické roboty a použity v reálném prostředí. Že to není vize příliš vzdálená ukazuje i příklad Gerstnerovy laboratoře na Elektrotechnické fakultě ČVUT, kde grafický engine CrystalSpace3D – určený primárně pro tvorbu počítačových her – nachází uplatnění i při výzkumu multiagentních systémů (viz obrázek).

Herní prostředí dnes nacházejí využití i při akademickém výzkumu AI. Na obrázku 3D vizualizace experimentu s multiagentním systémem v Gerstnerově laboratoři FEL ČVUT.

Velmi populární je také robotický fotbal, ať už ve své fyzické či simulované variantě, a v poslední době začínají dokonce vznikat tzv. mody úspěšných her (Quake, Unreal Tournmanet) upravené pro potřeby výzkumu v akademické AI.

Co bude dál

Jaká tedy bude herní AI budoucnosti? Především bude schopna učit se, ať už ze svých vlastních „zkušeností“ nebo z hráčových postupů, a výrazně tak omezí možnost opakovaného využívaní stejné strategie ze strany hráče. Hra si bude vytvářet model zachycující herní styl a preference hráče a tomuto modelu pak přizpůsobí svůj průběh tak, aby hráče ještě více bavila. Použití technik cílově orientovaného plánování umožní herní AI realizovat komplexní strategie šité na míru aktuální herní situaci.
Umělá inteligence začne hrát významnou roli i jako hráčův asistent. Dokáže hráči poradit, nebude-li vědět jak dál nebo bude-li se chtít ve hře dále zdokonalit. Adaptivní uživatelské rozhraní bude schopno předvídat úmysly hráče a ulehčí mu od nutných rutinních činností, které se i dnes ve hrách vyskytují. Ve větší míře bude využívána komunikace hlasem. Herní postavy budou vybaveny moduly pro komunikaci v přirozeném jazyce, což nahradí monotónní předskriptované dialogy volnou komunikací. Bouřlivý rozvoj zřejmě čeká metody reprezentace nelineárních příběhů a tzv. adaptivního vyprávění.
Ač by se mohlo zdát, že se jedná o hudbou vzdálené budoucnosti, velká většina těchto technologií už byla v určité míře použita i v existujících hrách. V nejbližších letech se proto nejspíš máme na co těšit.
Rozvine-li se spolupráce mezi herními vývojáři a akademickou sférou a podaří-li se realizovat ideu standardizace a AI middlewaru, není daleko doba, kdy nebude možno rozeznat, zda určitou postavu řídí biologický nebo digitální mozek. Až se tak stane, nejenže budou počítačové hry opět dokonalejší, ale svému cíli bude blíž i výzkum umělé inteligence jako takové.

Informace na internetu

http://www.gameai.com/
Články týkající se technik používaných v herní AI, popisy her zajímavých z hlediska herní AI, odkazy na knihovny implementující techniky herní AI.

http://ai-depot.com/
AI srozumitelně. Tutoriály, diskuze a odkazy na vše, co se týká nejen herní AI.

http://www.igda.org/ai/
IGDA Artificial Intelligence Special Interest Group – koordinátor standardů herní AI.

http://bots-united.com/
Vše o programování herních botů.

http://www.renderware.com/
Přední výrobce herního middleware zahrnujícího grafický, fyzikální i AI engine.

http://robocode.alphaworks.ibm.com/
Škola hrou. Výuka Javy realizovaná přes programování inteligentních herních robotů.

První díl článku

http://www.scienceworld.cz/sw.nsf/ID/2707E629BA9507C0C1256EB5004CAF9C?OpenDocument

autor Michal Jakob