A Game AI Approach to Autonomous Control of Virtual Characters
Notice bibliographique
Résumé
There is a strong need to develop Artificial Intelligence (AI) for virtual characters which are: Autonomous – able to function effectively with little or no human input at runtime Reactive – aware of and responsive to the evolving situation and the actions of the trainees Nondeterministic – the viewer should never see exactly the same thing twice Culturally Authentic – act as a person of the portrayed culture would Believable – maintain immersion by acting in a believably human way This could greatly reduce the training costs, increase accessibility, and improve consistency. As one aspect of the Future Immersive Training Environment Joint Capabilities Technology Demonstration we created the “Angry Grandmother,” a mixed reality character portraying the elderly grandparent of an insurgent whose home is entered and searched by the trainees. She needed to be believable, culturally authentic, nondeterministic, and reactive within the limited scope of the scenario. In addition, she needed to be capable of autonomy, but also responsive to direction from the instructor/operator. The last 10 years have seen a dramatic improvement in the quality of the AI found in many video games; in our opinion, game AI technology has reached a level of maturity at which it is applicable to immersive training. Accordingly, we built an AI which combines Behavior Trees (BTs) and utility-based approaches. This approach is a descendant of that used in several extremely successful video games, including the Zoo Tycoon 2 franchise, Iron Man, and Red Dead Redemption. This paper will present the AI architecture which we used for the Angry Grandmother, compare and contrast it to relevant game AI approaches, and discuss its advantages particularly in terms of supporting rapid development of autonomous, reactive characters, but also in terms of enabling that crucial dichotomy between autonomy and operator control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».