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PLAYER 1 – ANTONI O M. MORA GARCÍ A
PLAYER 2 – Juan Jul i án Mer el o Guer vós
CIENCIA Y
VIDEOJUEGOS
CIENCIA Y
VIDEOJUEGOS
Cc- by- sa Semana de l a ci enci a 2017, ETSI I T
- Pr ess START -
Versión 2.0
Versión 2.0
íNDICE
Introducción
Aplicaciones de los
videojuegos a la ciencia
Ciencia en los videojuegos
Investigación en
videojuegos
Ejemplos
INTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN
¿POR QUÉ VIDEOJUEGOS?
• Crecimiento gracias a
nuevos grupos de edad y
género.
• Adaptación a todo tipo de
edades y capacidades
• ¡Hay mercado para
vender CIENCIA!
TIPOS DE JUGADORES
• También hardcore gamers: disfrutan y exprimen los
videojuegos
Aparición de casual gamers, centrados en
juegos de acción directa y breve o no-
juegos
Otra forma de decir “Virgen hasta los 37”
SISTEMAS DE JUEGO ACTUALES
• Sobremesa
• Portátiles
Wii U Xbox One Playstation 4 PC
Nintendo 3DS Playstation Vita Smartphones/Tablets
• Otra de las repercusiones es que desde hace unos años se están
adaptando los planes de estudios al desarrollo de estas
aplicaciones.
• Existen asignaturas, Grados e incluso Másteres dedicados:
– Asignatura “Diseño de Videojuegos”, Universidad de Cádiz
– “Máster en Videojuegos” - Universidad de Málaga
– “Máster en Creación de Videojuegos” – Universitat Pompeu Fabra
– “Máster en Programación de Videojuegos” – U-tad
– “Máster en Desarrollo de Videojuegos” – Universidad Complutense
de Madrid
• Aún así, distamos mucho de Europa y América:
– Ejemplo: Center for Computer Game Research (Copenhague)
VIDEOJUEGOS EN LA UNIVERSIDAD
APLICACIONES
A LA CIENCIA
APLICACIONES
A LA CIENCIA
Su novedoso mando (Wiimote) ha tenido muchas aplicaciones en el
ámbito científico (y no tan científico):
• control de robots, paneles/monitores reactivos, reconocimiento y
seguimiento de formas y sujetos.
WII
http://www.youtube.com/watch?v=v1AJ_OBJUpY http://www.youtube.com/watch?v=TkmxhVtvLoM http://www.youtube.com/watch?v=0awjPUkBXOU
Gracias a su controlador sin mandos Kinect:
• control de robots por movimiento y por voz, reconocimiento de
formas y personas, etc.
XBOX 360
http://www.youtube.com/watch?v=Sw4RvwhQ73E http://www.youtube.com/watch?v=c6jZjpvIio4
GPGPU
Aprovechamiento de la potencia de
cálculo de las GPUs para resolver
problemas complejos de computación.
Ventajas:
• Del orden de 10 a 30 veces más
Gflops que las CPUs coetáneas.
• Precio bajo (para lo que ofrece).
Desventajas:
• Lenguajes propios: CUDA, OpenCL
• Requiere estructuras de datos y de
cómputo específicas.
CIENCIA EN LOS
VIDEOJUEGOS
CIENCIA EN LOS
VIDEOJUEGOS
LA CIENCIA EN VIDEOJUEGOS
• Cumpliendo con las reglas de la física
• Gracias a motores específicos para modelado de físicas.
CIENCIA APLICADA EN VIDEOJUEGOS
http://www.youtube.com/watch?v=B7_rPDwSKe8
Realidad aumentada
INVESTIGACIÓN
EN VIDEOJUEGOS
INVESTIGACIÓN
EN VIDEOJUEGOS
• Aparte del realismo visual y físico, se quiere modelar enemigos y
compañeros cuyo comportamiento sea ‘inteligente’ (humano).
• Es decir, los recursos se están invirtiendo en la IA.
LA NUEVA FRONTERA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)
• Se llama IA a la rama de la informática dedicada a la
implementación de agentes racionales (o
aparentemente racionales) no vivos.
• Dentro de un videojuego, se trata de definir técnicas de
comportamiento para los personajes no manejables
(NPCs en inglés) que ‘simulen’ ser racionales. Estos personajes
podrán ser enemigos o colaboradores.
• En principio no se trata de obtener comportamiento
estrictamente humano, dado que esto conllevaría la inclusión
‘forzosa’ de errores (los humanos nos equivocamos mucho).
IAs BÁSICAS
• En los inicios de los videojuegos, los
NPCs seguían habitualmente unas pautas
o patrones predefinidos, que el
programador establecía al crear el juego y
que eran invariables.
• Las IAs reactivas proponían acciones
de los NPCs en respuesta a las de los
jugadores.
• Las IAs dedicadas establecían
‘personalidades’ diferentes a los NPCs.
IAs MÁS AVANZADAS
• Usando máquinas de estados finitos → una serie de estados
posibles para el NPC y las transiciones entre ellos.
By Fergu
IAs MÁS AVANZADAS
• Sistemas de reglas y los árboles de decisión. En ambos casos se
tienen un conjunto de reglas que el NPC seguirá para
actuar en función de las condiciones (entradas o
percepciones) que se den en su entorno.
IAs ACTUALES (I)
• Muchas usan comportamientos
predefinidos (scripts), en función de
las acciones del jugador.
• Sencillas de definir, basándose en
la experiencia.
• Su problema es la poca flexibilidad
que tienen para adaptarse a situaciones
cambiantes.
IAs ACTUALES (II)
• Además, los NPCs cuentan por lo general con ventajas adicionales al
jugador humano:
 puntería perfecta basada en coordenadas exactas.
 navigation points :
 marcan puntos interesantes o claves del mapa.
 señalan rutas de paso prefijadas hacia zonas ventajosas o items.
 son invisibles al jugador
IAs ACTUALES
• Pero no son perfectas:
• Comercialmente se ha hecho poco uso técnicas ‘más científicas’,
como las redes neuronales, los algoritmos evolutivos,…
By
Antares
http://youtu.be/Xr2kwfquWPk
INVESTIGACIÓN EN JUEGOS
• Tradicionalmente, en el entorno científico, se
consideraba la llamada Teoría de Juegos, una rama
de las matemáticas aplicadas en la que se
ofrecen incentivos en base a la toma de
decisiones. Dentro de ella se incluían juegos
sencillos en su planteamiento, pero costosos en su
resolución: torres de Hanoi, dilema del
prisionero, juego de la vida.
• Estos juegos planteaban problemas a resolver
mediante técnicas exactas, heurísticas o
metaheurísticas: búsqueda en árboles, A*,
algoritmos genéticos, algoritmos basados en colonias
de hormigas,
• Además, la resolución de juegos tradicionales (típicamente puzles)
también ha sido objeto de estudio desde los inicios de la investigación
científica: ajedrez, backgammon, mastermind, sudoku.
INVESTIGACIÓN EN JUEGOS
• La aparición de los videojuegos propició un nuevo entorno de
problemas.
• El primero y más directo que se propuso resolver fue el de los
aspectos relativos a la IA. Este problema aún es el más relevante.
• Posteriormente, con el avance de la tecnología, los videojuegos se
fueron haciendo cada vez más complejos, con lo que se
añadieron nuevos componentes que era posible investigar:
– Búsqueda en mapas, predicción de combates, simulación, etc
• En la actualidad, las posibilidades son tan grandes, que los temas
de estudio han aumentado exponencialmente y del mismo
modo la investigación científica (y publicaciones).
• Rama de la IA que aplica metaheurísticas y mecanismos
bioinspirados para la resolución de problemas complejos,
generalmente modelando sistemas adaptativos o
cambiantes.
• Hay que modelar el juego (o una parte del mismo) como
un problema de optimización, búsqueda o aprendizaje.
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
• Búsqueda de camino mínimo en un mapa
• Predicción de resultado de combates
• Definición automática de reglas de comportamiento
• Ajuste de parámetros de comportamiento
• Decisión de objetivos
Ejemplos de inteligencia
• NPC’s AI:
– Modelar la IA o aspectos de ella para rivales
o compañeros dentro de cualquier juego.
– Intenta crear agentes autónomos en el
juego llamados bots.
– Es la línea de investigación más explotada.
TÉCNICAS HABITUALES:
– Behavioural parameters optimization: se
aplican AGs para evolucionar conjuntos de
parámetros de comportamiento.
– Rule system generation: se trata de definir
automáticamente el conjunto de reglas que
determinen la forma de actuar de los NPCs. Se
suele aplicar PG.
LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
• Human-like behaviour (in bots):
– El objetivo es modelar NPCs que sean
capaces de actuar como lo haría un
jugador humano.
– Deben ser (a veces), impredecibles, torpes o
poco precisos, dubitativos, empáticos, etc.
LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
– Expert-based systems: se hace un modelo del comportamiento de un
jugador experto. Normalmente un conjunto de reglas de actuación en cada
situación.
– Knowledge extraction: se graban partidas de jugadores humanos y se usan
métodos de extracción de datos (data mining) sobre esas partidas.
– Inretactive algorithms: se definen algoritmos en los que intervienen
controladores humanos, para dirigir los resultados a obtener.
• Procedural Content Generation →
generar de forma automática distintas
partes del juego.
– Niveles: el escenario o partes de él son
generadas (árboles en TES v: Skyrim, No
Man's Sky)
– Armas, Items: (Borderlands)
– Historia, Guión.
LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
EJEMPLOSEJEMPLOS
Bot basado en AG
(GA-Bot)
Proceso
Evolutivo
del AG
Std
AI
población
Std
AI
Std
AI
EVALUACIÓN DEL FITNESS
• Analizamos MEF
• Determinamos parámetros
• Optimizamos
UNREALBOT
• Analizamos MEF
• Determinamos parámetros de equipo
• Optimizamos
Equipo de bots
basados en AGs
(GT-Bot)
Proceso
Evolutivo
del AG
población
EVALUACIÓN DEL FITNESS
Std
AI
Std
AI
Std
AI
vs
O
UNREALBOTS TEAM
• Creado mediante evolución (con AEs) de MEFs:
MARIO AGENT
Nivel de dificultad 3
(5 días de evolución)
http://www.youtube.com/watch?v=qQVQ43sWwYY
• Massive Artificial Drama
Engine:
– Sistema de generación de tramas
masivas para personajes secundarios
en juegos.
– Cada NPC tendrá una historia
personal que le sirva para situarse en el
juego y que justifique sus actos.
• Dentro de la PCG.
• Es un sistema multiagente
optimizado mediante AEs.
• Se busca el interés del jugador que
definirá los arquetipos a generar por
el sistema ( héroes, vengadores,
mentores, villanos, personas en apuros).
MADE
http://made.velonuboso.com
@made_project
¿ALGUNA
PREGUNTA
SOBRE CIENCIA Y
VIDEOJUEGOS?
Encuentra la presentación en slideshare:
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Yo soy @jjmerelo
Transpas originales de
@amoragar
¡Muchas gracias a
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Ciencia y videojuegos v4

  • 1. PLAYER 1 – ANTONI O M. MORA GARCÍ A PLAYER 2 – Juan Jul i án Mer el o Guer vós CIENCIA Y VIDEOJUEGOS CIENCIA Y VIDEOJUEGOS Cc- by- sa Semana de l a ci enci a 2017, ETSI I T - Pr ess START - Versión 2.0 Versión 2.0
  • 2. íNDICE Introducción Aplicaciones de los videojuegos a la ciencia Ciencia en los videojuegos Investigación en videojuegos Ejemplos
  • 4. ¿POR QUÉ VIDEOJUEGOS? • Crecimiento gracias a nuevos grupos de edad y género. • Adaptación a todo tipo de edades y capacidades • ¡Hay mercado para vender CIENCIA!
  • 5. TIPOS DE JUGADORES • También hardcore gamers: disfrutan y exprimen los videojuegos Aparición de casual gamers, centrados en juegos de acción directa y breve o no- juegos Otra forma de decir “Virgen hasta los 37”
  • 6. SISTEMAS DE JUEGO ACTUALES • Sobremesa • Portátiles Wii U Xbox One Playstation 4 PC Nintendo 3DS Playstation Vita Smartphones/Tablets
  • 7. • Otra de las repercusiones es que desde hace unos años se están adaptando los planes de estudios al desarrollo de estas aplicaciones. • Existen asignaturas, Grados e incluso Másteres dedicados: – Asignatura “Diseño de Videojuegos”, Universidad de Cádiz – “Máster en Videojuegos” - Universidad de Málaga – “Máster en Creación de Videojuegos” – Universitat Pompeu Fabra – “Máster en Programación de Videojuegos” – U-tad – “Máster en Desarrollo de Videojuegos” – Universidad Complutense de Madrid • Aún así, distamos mucho de Europa y América: – Ejemplo: Center for Computer Game Research (Copenhague) VIDEOJUEGOS EN LA UNIVERSIDAD
  • 9. Su novedoso mando (Wiimote) ha tenido muchas aplicaciones en el ámbito científico (y no tan científico): • control de robots, paneles/monitores reactivos, reconocimiento y seguimiento de formas y sujetos. WII http://www.youtube.com/watch?v=v1AJ_OBJUpY http://www.youtube.com/watch?v=TkmxhVtvLoM http://www.youtube.com/watch?v=0awjPUkBXOU
  • 10. Gracias a su controlador sin mandos Kinect: • control de robots por movimiento y por voz, reconocimiento de formas y personas, etc. XBOX 360 http://www.youtube.com/watch?v=Sw4RvwhQ73E http://www.youtube.com/watch?v=c6jZjpvIio4
  • 11. GPGPU Aprovechamiento de la potencia de cálculo de las GPUs para resolver problemas complejos de computación. Ventajas: • Del orden de 10 a 30 veces más Gflops que las CPUs coetáneas. • Precio bajo (para lo que ofrece). Desventajas: • Lenguajes propios: CUDA, OpenCL • Requiere estructuras de datos y de cómputo específicas.
  • 13. LA CIENCIA EN VIDEOJUEGOS
  • 14. • Cumpliendo con las reglas de la física • Gracias a motores específicos para modelado de físicas. CIENCIA APLICADA EN VIDEOJUEGOS http://www.youtube.com/watch?v=B7_rPDwSKe8
  • 17. • Aparte del realismo visual y físico, se quiere modelar enemigos y compañeros cuyo comportamiento sea ‘inteligente’ (humano). • Es decir, los recursos se están invirtiendo en la IA. LA NUEVA FRONTERA
  • 18. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) • Se llama IA a la rama de la informática dedicada a la implementación de agentes racionales (o aparentemente racionales) no vivos. • Dentro de un videojuego, se trata de definir técnicas de comportamiento para los personajes no manejables (NPCs en inglés) que ‘simulen’ ser racionales. Estos personajes podrán ser enemigos o colaboradores. • En principio no se trata de obtener comportamiento estrictamente humano, dado que esto conllevaría la inclusión ‘forzosa’ de errores (los humanos nos equivocamos mucho).
  • 19. IAs BÁSICAS • En los inicios de los videojuegos, los NPCs seguían habitualmente unas pautas o patrones predefinidos, que el programador establecía al crear el juego y que eran invariables. • Las IAs reactivas proponían acciones de los NPCs en respuesta a las de los jugadores. • Las IAs dedicadas establecían ‘personalidades’ diferentes a los NPCs.
  • 20. IAs MÁS AVANZADAS • Usando máquinas de estados finitos → una serie de estados posibles para el NPC y las transiciones entre ellos. By Fergu
  • 21. IAs MÁS AVANZADAS • Sistemas de reglas y los árboles de decisión. En ambos casos se tienen un conjunto de reglas que el NPC seguirá para actuar en función de las condiciones (entradas o percepciones) que se den en su entorno.
  • 22. IAs ACTUALES (I) • Muchas usan comportamientos predefinidos (scripts), en función de las acciones del jugador. • Sencillas de definir, basándose en la experiencia. • Su problema es la poca flexibilidad que tienen para adaptarse a situaciones cambiantes.
  • 23. IAs ACTUALES (II) • Además, los NPCs cuentan por lo general con ventajas adicionales al jugador humano:  puntería perfecta basada en coordenadas exactas.  navigation points :  marcan puntos interesantes o claves del mapa.  señalan rutas de paso prefijadas hacia zonas ventajosas o items.  son invisibles al jugador
  • 24. IAs ACTUALES • Pero no son perfectas: • Comercialmente se ha hecho poco uso técnicas ‘más científicas’, como las redes neuronales, los algoritmos evolutivos,… By Antares http://youtu.be/Xr2kwfquWPk
  • 25. INVESTIGACIÓN EN JUEGOS • Tradicionalmente, en el entorno científico, se consideraba la llamada Teoría de Juegos, una rama de las matemáticas aplicadas en la que se ofrecen incentivos en base a la toma de decisiones. Dentro de ella se incluían juegos sencillos en su planteamiento, pero costosos en su resolución: torres de Hanoi, dilema del prisionero, juego de la vida. • Estos juegos planteaban problemas a resolver mediante técnicas exactas, heurísticas o metaheurísticas: búsqueda en árboles, A*, algoritmos genéticos, algoritmos basados en colonias de hormigas, • Además, la resolución de juegos tradicionales (típicamente puzles) también ha sido objeto de estudio desde los inicios de la investigación científica: ajedrez, backgammon, mastermind, sudoku.
  • 26. INVESTIGACIÓN EN JUEGOS • La aparición de los videojuegos propició un nuevo entorno de problemas. • El primero y más directo que se propuso resolver fue el de los aspectos relativos a la IA. Este problema aún es el más relevante. • Posteriormente, con el avance de la tecnología, los videojuegos se fueron haciendo cada vez más complejos, con lo que se añadieron nuevos componentes que era posible investigar: – Búsqueda en mapas, predicción de combates, simulación, etc • En la actualidad, las posibilidades son tan grandes, que los temas de estudio han aumentado exponencialmente y del mismo modo la investigación científica (y publicaciones).
  • 27. • Rama de la IA que aplica metaheurísticas y mecanismos bioinspirados para la resolución de problemas complejos, generalmente modelando sistemas adaptativos o cambiantes. • Hay que modelar el juego (o una parte del mismo) como un problema de optimización, búsqueda o aprendizaje. INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
  • 28. • Búsqueda de camino mínimo en un mapa • Predicción de resultado de combates • Definición automática de reglas de comportamiento • Ajuste de parámetros de comportamiento • Decisión de objetivos Ejemplos de inteligencia
  • 29. • NPC’s AI: – Modelar la IA o aspectos de ella para rivales o compañeros dentro de cualquier juego. – Intenta crear agentes autónomos en el juego llamados bots. – Es la línea de investigación más explotada. TÉCNICAS HABITUALES: – Behavioural parameters optimization: se aplican AGs para evolucionar conjuntos de parámetros de comportamiento. – Rule system generation: se trata de definir automáticamente el conjunto de reglas que determinen la forma de actuar de los NPCs. Se suele aplicar PG. LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
  • 30. • Human-like behaviour (in bots): – El objetivo es modelar NPCs que sean capaces de actuar como lo haría un jugador humano. – Deben ser (a veces), impredecibles, torpes o poco precisos, dubitativos, empáticos, etc. LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN – Expert-based systems: se hace un modelo del comportamiento de un jugador experto. Normalmente un conjunto de reglas de actuación en cada situación. – Knowledge extraction: se graban partidas de jugadores humanos y se usan métodos de extracción de datos (data mining) sobre esas partidas. – Inretactive algorithms: se definen algoritmos en los que intervienen controladores humanos, para dirigir los resultados a obtener.
  • 31. • Procedural Content Generation → generar de forma automática distintas partes del juego. – Niveles: el escenario o partes de él son generadas (árboles en TES v: Skyrim, No Man's Sky) – Armas, Items: (Borderlands) – Historia, Guión. LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
  • 33. Bot basado en AG (GA-Bot) Proceso Evolutivo del AG Std AI población Std AI Std AI EVALUACIÓN DEL FITNESS • Analizamos MEF • Determinamos parámetros • Optimizamos UNREALBOT
  • 34. • Analizamos MEF • Determinamos parámetros de equipo • Optimizamos Equipo de bots basados en AGs (GT-Bot) Proceso Evolutivo del AG población EVALUACIÓN DEL FITNESS Std AI Std AI Std AI vs O UNREALBOTS TEAM
  • 35. • Creado mediante evolución (con AEs) de MEFs: MARIO AGENT Nivel de dificultad 3 (5 días de evolución) http://www.youtube.com/watch?v=qQVQ43sWwYY
  • 36. • Massive Artificial Drama Engine: – Sistema de generación de tramas masivas para personajes secundarios en juegos. – Cada NPC tendrá una historia personal que le sirva para situarse en el juego y que justifique sus actos. • Dentro de la PCG. • Es un sistema multiagente optimizado mediante AEs. • Se busca el interés del jugador que definirá los arquetipos a generar por el sistema ( héroes, vengadores, mentores, villanos, personas en apuros). MADE http://made.velonuboso.com @made_project
  • 37. ¿ALGUNA PREGUNTA SOBRE CIENCIA Y VIDEOJUEGOS? Encuentra la presentación en slideshare: Slideshare.net/jjmerelo Todo nuestro software es libre y está disponible. Yo soy @jjmerelo Transpas originales de @amoragar ¡Muchas gracias a @fergunet y @antaress!

Notas del editor

  • #2: <number>
  • #8: GCW Zero -> consola financiada con Kickstarter GPD Q88+ -> consola Android <number>
  • #9: <number>
  • #10: <number>
  • #16: GeForce 780ti: 2800 cores 980 MHz 3 GB RAM GDDR5 < 700€ <number>
  • #19: - UDK de hace 4 años <number>
  • #20: - UDK de hace 4 años <number>
  • #24: Rojo (shadow - sombra) -> acosa a Pac-Man Rosa (speedy - rápido) -> camino mínimo hasta él Azul (bashful - tímido) -> tarda en salir de la ‘casa de los fantasmas’. Intenta predecir hacia dónde irá Pac-Man Amarillo (pokey - lento) -> va a su bola <number>
  • #28: Izquierda juego FEAR <number>
  • #29: Como se puede ver el principal problema es la poca adaptabilidad de los NPCs a situaciones inesperadas o cambiantes (no pensadas por los programadores de la IA). Por eso es interesante auto-adaptarse (usando técnicas de inteligencia computacional). <number>
  • #33: Imagen de Karl Barlon https://www.flickr.com/photos/kalleboo/2454857228/
  • #35: <number>
  • #36: <number>
  • #37: Ventajas: Rejugabilidad -> juegos potencialmente infinitos. Creatividad -> surgen cosas inesperadas que a un diseñador podrían no ocurrírsele. Ahorro -> se automatizan tareas tediosas. Desventajas: Hay que hacer un muy buen diseño del juego (y sus componentes). Requiere intervención humana (al principio) para valorar lo creado y ajustar los métodos. <number>
  • #38: <number>
  • #50: <number>