Charla sobre Inteligencia Computacional en Videojuegos

El próximo día 1 de julio yo mismo (@amorag) daré una charla titulada «Inteligencia Computacional en Juegos«.  :D

En la charla hablaré sobre todo tipos de juegos y puzles y las técnicas de inteligencia artificial que se suelen usar para crear o imitar comportamientos inteligentes o parecidos a los de los humanos, tanto a nivel de juegos comerciales, como en el entorno académico e investigador.

El evento ha sido anunciado en Meetup, dentro del grupo Granada Artificial Intelligence Meetup.

El lugar y horario:

 

Quedan pocas plazas ya…¡corre insensat@ y apúntate en Meetup!  :-p

Tenemos el segundo bot más humano DEL MUNDO…

…jugando a Unreal Tournament 2004. :D

José L. Jiménez, estudiante de informática de la Universidad de Málaga, dirigido por Antonio Fernández Leiva y por mí ha creado un bot, llamado NizorBot, a partir del ExpertBot que hicieron Francisco Aisa y Ricardo Caballero, que ha obtenido el segundo puesto (considerando la humanidad (humanness) del mismo) en el BotPrize 2014, celebrado dentro del CIG 2014.

Human or Bot competition (BotPrize)

Resultados de la competición BotPrize 2014 (primeros puestos)

La competición se basa en un Test de Turing que los bots deben pasar frente a jueces humanos. Éstos se enfrentarán a los bots en combates (Deathmatch) dentro del juego Unreal Tournament 2004. Durante dichos combates (en varias tandas), los jueces marcarán a cada uno de sus rivales como humano o bot en base a su criterio sobre el comportamiento que observen en el jugador.

Además, este año se ha añadido la presencia de un gran número de jueces off-line, es decir, ‘fuera del juego’, que visualizan los enfrentamientos y deciden también qué jugadores son humanos y cuáles no.

Esto le da más valor al resultado que otros años, ya que estos jueces cuentan con un punto de vista ‘menos limitado’ que los participantes en el juego.

El bot ha sido implementado mediante algoritmos evolutivos interactivos, en los que un controlador humano interviene cada cierto tiempo en dos sentidos:

  • Ajustando parámetros del algoritmo (controlador experto en el algoritmo)
  • Respondiendo a cuestiones sobre el jugador y el juego (controlador experto en el juego).

En ambos casos, el desarrollo del algoritmo (su ejecución) se ve afectado y dirigido por este controlador, lo que hace que el bot evolucione de una forma más acorde con lo que éste espera. En este caso, para comportarse de la manera más humana posible.

José está en proceso de escritura de su Proyecto Fin de Carrera y, a continuación, los tres trabajaremos en un artículo describiendo todo el proceso.

¡Estad atentos! :D

Aplicación de Programación Genética para la generación de bots del RTS Planet Wars en CoSECiVi 2014

Este trabajo se publicó dentro del Primer Congreso de la Sociedad Española para las Ciencias del Videojuego (CoSECIVI), que se celebró en conjunción con el Gamelab 2014 en Barcelona.

En él se presentó el artículo titulado «Designing Competitive Bots for a Real Time Strategy Game using Genetic Programming», cuyo resumen (en inglés) es:

The design of the Artificial Intelligence (AI) engine for an autonomous agent (bot) in a game is always a difficult task mainly done by an expert human player, who has to transform his/her knowledge into a behavioural engine. This paper presents an approach for conducting this task by means of Genetic Programming (GP) application. This algorithm is applied to design decision trees to be used as bot’s AI in 1 vs 1 battles inside the RTS game Planet Wars. Using this method it is possible to create rule-based systems defining decisions and actions, in an automatic way, completely different from a human designer doing them from scratch. These rules will be optimised along the algorithm run, considering the bot’s performance during evaluation matches. As GP can generate and evolve behavioural rules not taken into account by an expert, the obtained bots could perform better than human-defined ones. Due to the difficulties when applying Computational Intelligence techniques in the videogames scope, such as noise factor in the evaluation functions, three different fitness approaches have been implemented and tested in this work. Two of them try to minimize this factor by considering additional dynamic information about the evaluation matches, rather than just the final result (the winner), as the other function does.
In order to prove them, the best obtained agents have been compared with a previous bot, created by an expert player (from scratch) and then
optimised by means of Genetic Algorithms. The experiments show that the three used fitness functions generate bots that outperform the optimized human-defined one, being the area-based fitness function the one that produces better results.

La presentación del artículo se puede ver aquí:

El artículo se puede encontrar en: http://gaia.fdi.ucm.es/sites/cosecivi14/es/papers/24.pdf

Esperamos que os guste.

Y que nos citéis. :D

EVOGames CFP 11/Nov

Minientrada

EVOGames es una sesión dedicada a la investigación dentro del campo de los videojuegos, que se incluye dentro del congreso EVO* 2014, que se celebrará en Granada del 23 al 25 de Abril del próximo año.

El Call for Papers ha sido retrasado hasta el 11 de Noviembre, fecha definitiva para el envío de artículos.

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EVOGames is a Special Session devoted to research works in videgames scope. It is included inside EVO* 2014, to be held in Granada (Spain) next month of April.

The CFP has been delayed to the 11th of November.