Percepção e memória em IA de jogos sem agentes oniscientes

Separe a verdade do conhecimento

O mundo do jogo sabe onde cada personagem está. Um guarda individual deve saber apenas o que seus sentidos projetados, suas comunicações ou um conhecimento definido por script lhe fornecem. Se o código de decisão lê o transform em tempo real de um alvo oculto por meio de uma referência guardada, o guarda pode se tornar onisciente, por mais convincente que seja o gráfico do cone de visão.

Observações são registros

O AI Perception da Unreal oferece suporte a atualizações sensoriais e a envelhecimento configurável de estímulos, incluindo ajustes que controlam o esquecimento de dados obsoletos. [1] A representação de estímulo inclui localização, intensidade, idade e estado de percepção. [2] Esses campos servem de base para um registro de observação; eles não definem automaticamente o modelo de confiança do jogo, nem transformam a intensidade do sinal em probabilidade de ser verdadeiro.

Exemplo prático

Em um design de stealth ilustrativo, um guarda ouve um ruído no instante 10 s, registra sua localização e atribui uma confiança inicial de 0.8. Adote uma regra de design deliberadamente simples: confidence = max(0, 0.8 - age / 10), com a idade medida em segundos. Em 12 s, a idade é 2 s e a confiança é 0.6. Em 16 s, a confiança é 0.2.

Defina um limiar de investigação de 0.3. O registro anterior pode justificar uma investigação; o posterior não, segundo essa regra. Esses números são escolhas de ajuste, não probabilidades calibradas experimentalmente. Exija uma observação visual bem-sucedida e atual para Attack, mesmo que um som mais antigo ainda permita Investigate. Procure ao redor do local registrado do som, em vez de seguir continuamente a posição oculta do ator de origem.

Fluxo de implementação

Armazene a identidade da fonte, o tipo de sentido, o momento da observação, a posição observada e a política de expiração. Se a percepção for enfileirada, distinga o momento do evento do momento do processamento. Resolva a identidade com segurança quando atores desaparecerem e copie os dados relevantes da observação, em vez de manter acesso irrestrito à verdade do mundo.

Defina como uma nova observação visual atualiza uma crença antiga baseada em som e como evidências contraditórias alteram quais ações são elegíveis. Trate relatórios da equipe como observações explícitas, com remetente e idade. Agende a percepção cara dentro de um orçamento, mas evite interpretar uma consulta não executada como ausência confirmada. Durante a depuração, exiba o registro de conhecimento ao lado do estado real do mundo.

Limites e verificações de comportamento

O decaimento da confiança não prova que uma área é segura nem que o alvo parou de se mover. Uma observação perdida, uma memória expirada e uma evidência negativa explícita são eventos diferentes. Mantenha essas distinções visíveis nas regras de decisão.

Teste oclusão logo após a detecção, alvos destruídos, relatórios atrasados e um guarda que ouve os próprios efeitos. Inspecione por que cada ação foi escolhida e qual observação a justificou. Uma boa memória preserva uma continuidade verossímil sem perder a incerteza; ela não deve servir de porta dos fundos para informações que o agente nunca adquiriu.

Fontes

[1] AI Perception — Epic Games.

[2] FAIStimulus reference — Epic Games.