アダプティブキャラクター：AIソリューションには問題が必要

洗練された適応型プログラミングがあり、旅行します-言うまでもありません。私は、ロボット工学のための高度な学習/適応ソフトウェアを開発したグループの一員です。システムは、シミュレータを介して「思考」し、独自にコードを構築および適応します。そして、最適なソリューションを実行します。ソフトウェアは、新しい状況などにも適応できます 。http：//mensnewsdaily.com/2007/05/16/robobusiness-robots-with-imagination/

プレーヤーの動きやスタイルに適応する自動化されたゲームキャラクターでそれを使用することを想像するのは簡単です-最も簡単な例は戦闘です。シミュレートされた戦闘機が人間のプレーヤーと戦うほど、プレーヤーの戦闘スキルに対抗する方法が増えます。しかし、もっとあるべきです。

アダプティブキャラクターがゲームでどのように興味深いかについて、誰かが何かアイデアを持っていますか？

Left 4 DeadとLeft 4 Dead 2のValveのディレクターをご覧ください。この側面でアダプティブAIを使用すると、プレーヤーが使用または乱用する傾向のある予測可能なゲームプレイ戦略があることをAIが学習したときに、興味深いゲームプレイダイナミクスと再現性を追加できます。

予想されるゲームプレイ時間に合わせてAIを進化させることができれば興味深いでしょう。プレイヤーがレベルを突破している場合は、ハードにスケーリングしますが、プレイヤーが問題を抱えている場合は、簡単にスケーリングします。多分いつか、フィットネス機能のためのゲームプレイバルブ。

一般に、これには非常に注意が必要です。格闘ゲームで適応型AIがまれである理由はいくつかあります。

• アルゴリズムはかなり複雑であるため、追加されたゲームプレイは余分な努力の価値があるはずであり、通常はそうではありません。
• 適応型AIを使用すると、難易度を個別に設定することが非常に難しくなり、勝利のスリルが大幅に失われます。
• コンソールゲームの場合、メモリは常に制限されます（これはTRC / TCR要件の1つです）が、遺伝的アルゴリズムは、より多くの経験を積むほど無制限に成長します...つまり、基本的にAIに最終的に「忘れる」ことを強制する必要があります。
• 結局のところ、遺伝的アルゴリズムを作成することは、それと対戦するよりも楽しいです。ゲームデザインの観点からは、AIの目的はプレーヤーを倒すことではなく、プレーヤーに楽しみを与えることです（通常、「良い戦いをしてから負ける」ことを意味します）。いつまでもどんどん良くなっていくAIは、最終的にゲームの面白さを吸収します。AIが良くなったり悪くなったりすることでプレイヤーに順応するAIは、プレイヤーが何をしても関係なく感じられるだけであり、AIとの対戦は常に難しくなります。 「フィエロ」の熟達感。

アダプティブAIはシナリオをプレイする必要がある場合に非常に役立ちますが、そのシナリオは変化する可能性があります。つまり、パズル、マップ、ターンベースの敵対的ゲームです。A）難易度を制限することができます：ユーザーのパフォーマンスに基づいてさまざまなレベルに保つことができます...彼があなたを突き抜けている場合は、停止する時点で特定の難易度までラチェットできます（多くのゲームの難易度が簡単、中程度、難しいので静的にこれを実現します。動的に行うこともできますが、同じ点を達成できます）; 彼が行き詰まっている場合、ヒントを提供したり、難易度を段階的に下げたりして、一定のポイントを下回らないようにすることができます（おそらく、これは一部のユーザーのゲームではありません）。B）あなたは適応難易度をオフにするオプションを持つことができます。C）ユーザーのインタラクションに基づいて応答のコースとゲームプレイのコースを変更する適応シナリオを構築できます。ゲームには、回答のリストではなく、ユーザーの選択に基づいた一連のアルゴリズムの動作があります。これは非常に便利です。また、この動作は、制限のない「学習」の困難を克服する必要がある場合に、特定の時点で制限することができます。人工的な？多分; しかし、それが正しく行われていれば、同じユーザーがやりがいのあるゲームをプレイするたびに、独自のシナリオプレイを作成できます。バランスがとれれば、リピートプレイを楽しめる楽しいゲームになります。また、この動作は、制限のない「学習」の困難を克服する必要がある場合に、特定の時点で制限することができます。人工的な？多分; しかし、それが正しく行われていれば、同じユーザーがやりがいのあるゲームをプレイするたびに、独自のシナリオプレイを作成できます。バランスがとれれば、リピートプレイを楽しめる楽しいゲームになります。また、この動作は、制限のない「学習」の困難を克服する必要がある場合に、特定の時点で制限することができます。人工的な？多分; しかし、それが正しく行われていれば、同じユーザーがやりがいのあるゲームをプレイするたびに、独自のシナリオプレイを作成できます。バランスがとれれば、リピートプレイを楽しめる楽しいゲームになります。

あなたがそれをどのように適用するかについて創造的になり、メモリ使用量を本当にスリムにすることができれば、このテクノロジーはゲームで潜在力を持っているように思います。

AIとの戦いのアイデアを取り入れて、それをプレイヤーの味方に適用します。ゲームの味方は、プレイヤーのプレイスタイルをよりよくサポートするように適応できます。

このようなシステムに依存する可能性のある抽象的なゲームプレイのアイデアも数多くあります。たぶん、人々が実験できるようにパッケージの評価版をリリースしてみてください。人々がハッキングを始めたので、Kinectは本当に離陸しました。さらに冒険的なゲームスタジオやエンジン開発者との関係を構築することもできます。時には、その可能性を実現する前に、人々に何かをまとわせる必要があるだけです。