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Artificial Intelligence - Download as PDF

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  • pg 1
									            Artificial Intelligence

               Simulation Engines 2008
           Chalmers University of Technology

                       Markus Larsson

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                      History of AI
    AI concerns itself with understanding intelligent entities
    Unlike psychology or philosophy, AI deals with how to 
     build these intelligent entities as well
    Young research area
       Defined in 1956

       However, has connections to definitions by classic 

        Greek philosophers such as Plato and Aristotle
    Has gone through many turbulent phases
       Almost childish enthusiasm in the early days

       Depressive state after a while

       More realistic outlook today

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                        AI in games
    Most computer games are played against some form of 
    When not playing against another human, in many cases a 
     computer­controlled opponent is needed
       AI in games provide the human player with a challenging 
        opponent or ally without requiring the presence of another 
    A keyword is “challenging”
       Not necessarily proficient or complex
       Do not use unnecessarily advanced techniques
    Often the AI needs to be tunable for different difficulty levels
    There are no style points for being true to the field of AI. Cheap 
     tricks are good
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    An agent is an autonomous and independent 
     entity that, much like a human being:
          Collects information about its surroundings
          Draws conclusions
          Makes decisions
          Executes actions
    Very useful in AI
          Easy and natural semantical conception of a 
           sentient game entity
          Lends themselves well to object­oriented design
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              A model for AI in games

    A useful model for our continued discussion
    Perception
       The agent collects information about the surrounding using its 
    Decision
       The agent analyzed the collected data, builds an understanding of 
        the situation and then makes a decision
    Action
          Given the decision, translates into a number of separate steps 
           needed to accomplish the goal
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    The golden rule of games AI
          Cheat as much as you can get away with!
    There is no incentive for AI programmers to 
     “play straight”
          The job is to create a worthy opponent
          No rules of conduct
          Cheating can be done in all parts of the model

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    Perception
          The most basic cheat is to give the computer 
           access to an internal representation of the world 
           instead of having it interpret the world itself
          It is often useful to give the AI more information 
           than what the player has access to (exact positions 
    Decision
          More difficult are with cheating
          Agents that are not visible to the player can often 
           entirely ignore the decision phase
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    Action
          It can often be useful to work on different sets of 
           rules than players
          For instance, a computer­controlled combat pilot 
           might use a more simplified flight model than 
           human players
    If you cheat, make sure it is not obvious to the 
    The ultimate cheat is to script behaviors

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    Perception provides the agent with information about its 
     surrounding environment using sensors
       Can be anything from a simple photosensitive sensor 

        that detects light to a full vision system
    In the context of games, the agents rarely perceive the 
     environment on their own, instead they look at the 
     common scene graphs etc
    Topics of interest
       Identify different ways to access an enemy position

       Find places to hide

       Identify threats (windows, doors, etc)

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    Perceptive tasks depend on the type of game of course, 
     but tasks tend to relate to the perception of the topology of 
     the environment
    Manual topology markup
       Level editors add topological information to the 3D 

        world (places to hide, places to shoot, patrol routes, 
        pathfinding information, etc)
    Automatic topology analysis
       Analysis of the world to automatically identify access 

        points, paths, hiding places, etc
       Often at least partially done in a pre­processing step

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    Given our input from the perception phase, we want to 
     make a decision
    Finite state machines
       Rule­based transition system

    Fuzzy state machine
       Rule­based transition system based on fuzzy logic

    Artificial life
       Simulation of artificial life forms and behavior

    Neural network
       Network­structure for interpreting input and giving 

        output (learning architecture)
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    In the decision phase, we come up with a general decision for our high­level 
    In the action phase, we execute the plan through low­level actions
    Example
          An AI infantry commander comes up with the decision to “take hill 241”. The action phase 
           then translates this into first finding the shortest path to hill 241 (staying in cover from 
           enemy fire), issuing the movement commands to his soldiers, assuming a combat 
           formation when approaching the hill, and then taking a defensive position once the hill has 
           been secured.
    Pathfinding
          Finding the shortest path from point A to point B given a number of 
           constraints. Might need to take coordination between multiple agents in 
    Multi­level agents
          Modern AI systems often need multiple layers for controlling low­level 
           and high­level actions
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             Finite state machines
    Suitable technique for implementing simple rule­based 
    Consists of a set of states and a collection of 
     transitions for each state
    A transition consists of a trigger input, which initiates 
     the state transition, a destination state, and an output
    The FSM also has a start state from which it begins 
    FSM's are often drawn as state transition diagrams

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                        FSM's for AI
    Benefits
          Good control over the agent's behavior
          Easy to implement
          Model is easy to understand for designers
    Drawbacks
          Hard (and time­consuming) to write exhaustively
          No emergent behavior; the agent will only do what 
           we tell it to do. We can not hope to get holistic 
           effects of rules acting together
          Deterministic: agent is easy to predict and its 
           behavior could potentially be exploited
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    Example: Finite state machine

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                         Fuzzy logic
    One of the main features of a FSM is that it is 
          A desirable effect in many systems
          Not necessarily a good thing in AI
          Can create predictable behavior
    Natural solution
          Make our FSM non­deterministic
          For a given input, any output can be chosen by 
           random or by an internal weighting function
          Fuzzy state machine
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                Autonomous agents

    Definition from Russel & Norvig, 1995
          An agent is anything that can be viewed as 
           perceiving its environment through sensors and 
           acting upon that environment using effectors
    Works very well with the model we have 
     previously mentioned

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                Autonomous agents
    Autonomous agents take the information they 
     perceive into account when forming and 
     carrying out its decision
    Non­autonomous agents simply discard 
     sensory input
    We will examine three types of agents
          Reactive agents
          Reactive agents with state
          Goal­based agents

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                Reactive agents

    A reactive agent is the simplest form of agent 
     and reacts to a situation purely according to a 
     set of rules for action and reaction
    For each update, the agent searches its 
     database of rules until it finds one that matches 
     the current situation, then executes the 
     appropriate action associated with the rule
    Can be easily implemented using FSM

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           Reactive agents with state

    In many cases, it is not sufficient to base 
     behavior on input alone
          We might need some kind of state (memory)
    Example
          A driver looks in a rear­view mirror from time to 
           time. When changing lanes, the driver needs to 
           take both the information from looking in the mirror 
           and the information from looking forwards in 

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                  Goal­based agents
    Sometimes state and rules are not sufficient
          We need a goal to decide the most useful course of 
    Gives rise to goal­based agents which do not 
     only have a rule database, but also select 
     actions with a higher­level goal in mind
          Implies that the agent needs to know the 
           consequences Y of performing an action X
          The decision process becomes one of searching or 
           planning given a set of actions and consequences
    Goal­based agents allow for emergent behavior
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           Multi­level agent structures
    Another way to achieve emergent behavior 
     using agent technology is to create hierarchical 
     structures of agents acting on different 
     abstraction levels

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    State, operator and result
       Goal based agent architecture used for building 

        complex rule­based agents incorporating goal planning, 
        searching and learning
    The SOAR architecture consists of
       A set of user­written if­then rules

       An input link transferring game knowledge into the AI

       A working memory consisting of intermediate data and 

        a stack of current goals
       An output link allowing SOAR to act on the game world

    SOAR implements the decision phase
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           Example: SOAR QuakeBot
    SOAR uses a hierarchical rule database that allows for 
     decision decomposition
    As you descend the hierarchy, the operators become 
     more and more specific

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                                     Artificial life
    A subfield of AI that deals with various ways of simulating life to achieve emergent behavior
    Different techniques
          Agents
                The agent concept is an instance of a life
          Evolutionary algorithms
                Genetic algorithms
                       Apply selection, mutation and recombination operators to abstract 
                        representations of a problem, usually a binary string of a fixed length
                Genetic programming
                       Tree­like representations of computer programs and selection, mutation, and 
                        recombination operators defined over tree­like representation to optimize those 
          Cellular automata
                A discrete model studied in computability theory and mathematics. Consists of an 
                 infinite, regular grid of cells, each in one of a finite number of states (such as Game of 
          Ad­hoc approaches
                Simulation of life using some ad­hoc techniques or combinations of techniques such 
                 as what is used in The Sims
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           Evolved virtual creatures
    Karl Sims created Evolved virtual creatures in 
    A huge number of virtual creatures consisting of 
     a number of movable 3D objects are created
    Each creature is tested for utility in fulfilling a 
     task (swimming, jumping, running, etc) and the 
     most successful specimens are chosen for 
    Movie
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                Flocking behavior
    Flocking is an a­life discipline concerned with the 
     behavioral modeling of a large population of individuals 
     interacting with each other
       Commonly used (i.e. in The Lion King for the first time 

        in a motion picture)
       Similarities with particle systems in computer graphics, 

        but includes some kind of sociological model for the 
        individuals in the population
    Craig Reynolds created the “boids” system in 1987
       Separation

       Alignment

       Cohesion

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              Flocking behavior

    These seemingly simple behavioral rules give 
     rise to distinct emergent behavior

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             Boids demo

               Reynolds demo

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                3D topology analysis

    3D topology analysis is the analysis of the 3D 
     world for the purpose of “understanding” it
          For threat assessment, pathfinding, or higher­level 
           reasoning and behavior
          Non­trivial task and is traditionally avoided in favor 
           of markup information added manually by a human 
           level designer
    Recent games are starting to pay attention to 
     the process

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    Pathfinding is the problem of finding a path P 
     from point A to point B on a (2D or 3D) map
    We often impose a number of additional 
     constraints on P; for instance that P is optimal, 
     takes other dynamic objects into consideration, 
    Standard topological analysis algorithm that is 
     of special interest to most 3D games

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Dijkstra's shortest path algorithm
    Dijkstra's shortest path algorithm generates the shortest path to all 
     other destination nodes in the graph, including the node we are 
     interested in
    Dijksta's algorithm operates on a weighted graph
        If we only have a two­dimensional map, we must find a way of 
         representing it as a graph
        Normally we treat it as a dense graph where each grid position 
         is a node
        The cost of a node is dependent on the terrain type associated 
         with the node

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Dijkstra's shortest path algorithm
    Another solution is to have the level designer 
     build the path data graph when designing the 
    Weights can then be computed by the euclidian 
     distance between vertices

08-11-24         Simulation Engines 2008, Markus Larsson   33
            A* algorithm

BFS                        Dijkstra                          A*

      Artificiell Intelligens - GameMaker - Markus Larsson        34
                      A* algorithm
    The A* algorithm is often seen as “magic” by novice 
     programmers, but is nothing more than an elegant search 
       Can be used to more things than pathfinding

    Heuristical algorithm algorithm
    g(n) = the cost of moving from start to n
     h(n) = the heuristically estimated cost from n to the goal
    For each iteration, examine the vertex with the lowest f(n) 
     = g(n) + h(n)
    Greedy algorithm that attempts to find a global optimum 
     through local optimization
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                   Heuristics in A*
    The heuristic function plays an important role in the 
     performance of A*
    If h(n) is always 0, A* becomes Dijkstra's algorithm
    If h(n) is always lower than (or equal to) the cost of moving 
     from n to the goal, then A* is guaranteed to find a shortest 
    If h(n) is exactly equal to the cost of moving from n to the 
     goal, then A* will only follow the best path and never 
     expand anything else, making it very fast
    The heuristic function is often either the “Manhattan 
     function” or the plain euclidian distance
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     3D pathfinding in RenderWare
    RenderWare automatically generates 
     graphs for pathfinding in three steps
    Exploration
          The 3D world is exhaustively 
           explored using nodes while obeying 
           the physics model of the game 
           (preventing creation of unnecessary 
    Optimization
          The generated path is optimized into 
           a minimum of path nodes
    Edge creation
          More edges are added to the 
           existing nodes to produce the final 
           path data
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           Learning architectures
    The subject of learning is central in AI and provides 
     appealing possibilities for a computer game
    If the computer­controlled opponent (or ally) can learn 
     over time and become more proficient at his task, the 
     player will have a much more believable and 
     challenging game experience
    Most learning algorithms do not operate in real­time, 
     but advances have been made nowadays
    Outside of a few special games, learning architectures 
     are very uncommon, but this may change soon

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                   Neural networks
    Neural networks are the most common learning architectures in 
       Essentially mimics human neuron networks
    Artificial neurons are arranged into large interconnected 
     networks which work together to recognize patterns on its 
     inputs and produce a result on its outputs
    Each node has an associated weight, and the learning phase 
     constitutes adjusting individual weights given some training 
     examples to produce the desired result
    Neural networks were once announced to be the solution for all 
     AI problems, but this has proved to be exaggerated
       But useful in a lot of areas nonetheless
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                Example: The Sims
    The Sims (Maxis, led by Will Wright) is one of the most 
     successful games ever made
    Sims are modeled using a­life
    Uses something called smart terrain
       All objects in the world embed the behaviors and actions 
        associated with an object in the object itself
       The object also contains information about the 
        consequences of an action (i.e. playing with a soccer ball will 
        decrease the boredom of a Sim and also give it physical 
    Smart terrain allows for easy bottom­up construction of the 
     game as well as easily being able to extend it with new objects

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            Example: Black and White
    Black and White (Lionhead studios, led by Petery Molyneux) features large 
     virtual worlds where the player (a god) controls a tribe of his people in their 
     fight for survival
    The player also has an avatar in the world in the shape of of a huge creature 
     that can be taught various kinds of behavior that allows it to help (or break!) 
     your own efforts
    The B&W creature is modeled using a­life principles
          It has a number of desires (hunger, curiosity, fatigue, etc) and a number 
           of actions encoded in the world
          For instance, a hungry creature might pick up a villager and eat him
          The player either rewards or punishes the creature for his actions and by 
           doing so, increases or decreases the creatures' urge for a specific action
    To make a the creature only eat enemy villagers, you would first reward the 
     creature when he eats a villager and then punish it when it eats one of your 
     own villagers, thereby refining its mental mode
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           Example: Black and White
    The internal AI solves this by distinguishing between individual 
     attributes of various instances
    In essence, this is implemented using a decision tree internal to the 
     creature AI which gets dynamically updated as the creature learns 
     new things

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                    Words of advice

    Always explain AI decisions extremely well
    Examples:
          Radio chatter in Half Life
          Grunts in Halo

    Cheat!
          Then cheat some more...

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    Artificial Intelligence is one aspect more and more games are 
     focusing on
    AI in games is more about creating tunable and challenging 
     opponents using whatever means necessary rather than being true to 
     the field of AI
    Agents is a useful concept for game AI due (semantics and object­
    A typical AI model includes perception, decision and action in a 
     continuous cycle
    Interesting AI topics include artificial life, evolutionary algorithms, 
     neural networks, agents, etc
    3D pathfinding is a very important aspect of AI in games

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