inteligência artificial para jogos - agentes inteligentes

Inteligência Artificial para Jogos

Agentes Inteligentes

GT-JEDI – Jogos DigitaisInteligência Artificial para Jogos

UNISINOS

Prof. MSc. João Ricardo Bittencourt

Update: 07 Set. 2010joaorb@unisinos.br

Agradeço e dedico estasaulas ao Prof. Osório

“Tome a pílulavermelha”

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Sumário1. Introdução2. Taxonomia3. Classificação

• Agentes cognitivos• Agentes reativos

4. Arquiteturas

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Introdução “Falsa IA”

Rotas pré-definidas Comportamento previsível Repetitivo Falta de interação com ambiente

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Introdução “Comportamento Inteligente”

Percepção Reação Raciocínio Interação Comunicação Adaptação/Aprendizado

Agentes AutônomosAgentes Inteligentes

Tem uma arquitetura de controle

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Introdução Para Russell & Norvig

O conceito de agente• Possui sensores – percebe o ambiente• Controlador – tomada de decisões• Atuadores – modificar o ambiente

Opcional: comunicação entre agentes• Comunidades de agentes cooperativos

Ambiente• Local cujos agentes interagem

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Taxonomia

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Classificação Quanto à arquitetura de controle

Agentes cognitivos/deliberativos Agentes reativos Agentes com arquitetura hierárquica Agentes com arquitetura híbrida

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Classificação Quanto à interação

Interação com ambiente Interação com os outros agentes

Quanto ao conhecimento Sem memória Estático (representação inicial) Dinâmico (aquisição)

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Classificação Quanto à arquitetura de controle

Agentes cognitivos/deliberativos• Modelo explícito do ambiente (mapa)• Conhece todo o mundo (posições,...)• Estado interno• Processo decisório• Planos de ações Problema: → imprevistos

Agentes reativos Agentes com arquitetura hierárquica Agentes com arquitetura híbrida

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Agentes Cognitivos Formalismos/ferramentas

Autômatos• FSM – Finite State Machine• HFSM – Hierarquical Finite State Machine• Redes de Petri – hierárquica, colorida,

temporizada Baseados em regras

• RBS – Rule Based System• (Facts, rules and inference)

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Agentes Cognitivos

Watt & PolicarpoWatt & Policarpo

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Agentes Cognitivos

Bittencourt & Osório (ERI-MG)Bittencourt & Osório (ERI-MG)

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Agentes Cognitivos HFSM – Hierarquical Finite State Machine

Cada estado da FSM pode implementar uma FSM e assim sucessivamente

Redes de Petri Abordagem mais formal, acadêmica Extende o conceito de FSM Aplicada como mecanismo de controle Usada para modelar sistemas complexos

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Agentes Cognitivos RBS – Rule Based System

Sistema criado a partir de uma coleção de regras IF-THEN

“Um monte de Ifs e Rand.” Palestra célebre do Soren Johnson no SBGames 2007 ;-)

Vejam os sites:• RoboForge - www.roboforge.com • Robocode – robocode.sourceforge.net

Utilização de fatos, regras e inferências• Sistema de inferência clássico

• PROLOG

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Agentes Reativos Dificil de serem criados agentes totalmente

reativos (sem memória ou estados internos) São os opostos dos cognitivos – não planificam

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Arquiteturas Agente Reativo com estados

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Arquiteturas Agente Reativo Hierárquico

Arquitetura HorizontalArquitetura HorizontalSMPA – Sense, Model, Plan,ActSMPA – Sense, Model, Plan,Act

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Arquiteturas Agente Reativo Hierárquico

Arquitetura Vertical - BrooksArquitetura Vertical - Brooks

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Arquiteturas Arquitetura Híbrida – Múltiplos comportamentos

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Arquiteturas Arquitetura Híbrida – Reativa-deliberativa

Percepção, Conhecimento, Percepção, Conhecimento, Memória e RaciocínioMemória e Raciocínio

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Arquiteturas Arquitetura Híbrida – BDI

BDI – Belief, Desire e IntentionBDI – Belief, Desire e Intention

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Arquiteturas Camada Vital

Controle reativo do agente Vários comportamentos, por exemplo:

• Parar• Vagar• Desviar obstáculos• Ir em direção ao alvo• Inverter direção

Módulo que unifica as saídas em um único comando para os atuadores

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Arquiteturas Camada Funcional

Autômato para efetuar o seqüenciamento dos comportamentos vitais

Camada deliberativa Efetua o

planejamento das trajetórias (A*)