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Quo Vadis 2008
ARTIFICIAL TECHNOLOGY GmbH
D. Dumont, F. Gwosdz, S. Pfeiffer Aktuelle KI in Computerspielen 8. Mai 2008
Ascaron Entertainment GmbH
KI-Design und praktische ImplementationDaniel Dumont (Ascaron Entertainment GmbH)
Frank Gwosdz, Serein Pfeiffer (Artificial Technology GmbH)
Vorschläge und Tipps zum Design von KI-Problemen in Computerspielen sowie technische Umsetzung am Beispiel der KI-Middleware EKI One.
Ein Vortrag in zwei Teilen.
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D. Dumont, F. Gwosdz, S. Pfeiffer Aktuelle KI in Computerspielen 8. Mai 2008
Ascaron Entertainment GmbH
Artificial Technology GmbHFRANK GWOSDZ Dipl.-Inf. (FH)Position: CEO
CHRISTOPHER GODT Dipl-Kfm. Position: Finanzen
SEREIN PFEIFFER Dipl.-Inf. (FH)Position: CTO
DANIEL RENNER Dipl.-Inf. (FH)Position: Integration-Lead
EXIST-Seed Förderung des BMWIs
FLÜGGE-Förderung des Bayerischen Staatsministeriums
Finanzierung
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Ascaron Entertainment GmbH
Ascaron Entertainment GmbHDaniel DumontPosition: Game Director
Standorte Gütersloh, Aachen, Potsdam und BirminghamGegründet 1991Mitarbeiter >80
1992 1993 2004 2006 2008
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D. Dumont, F. Gwosdz, S. Pfeiffer Aktuelle KI in Computerspielen 8. Mai 2008
Ascaron Entertainment GmbH
Überblick
• Simulation oder Ablauf• Situationsbestimmung
und Reaktion• Zustände und Manöver• Die Ebenen-KI• Stetigkeit
Game Design Programmierung/Technik
• Anmerkungen zur techn. Umsetzung
• Programmierpraxis• EKI One• TechDemo KI-Shooter
Ziel: Detailliertes und vollständiges KI-Konzept unter Berücksichtigung praxisnaher Algorithmen und Methoden
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Ascaron Entertainment GmbH
Simulation oder definierter Ablauf
KI
Situationen
Reaktionen
prüfen
ausführen
Logik
Skript
Aktionen
durchlaufen
ausführen
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Technische Hinweise
Statisch vs. dynamisch
Einfache - Komplexe Algortihmen
Scripten Simulation
Inhouse Middleware
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Ascaron Entertainment GmbH
Reihenfolge im Design
Passende Aktionen definieren
A
B
C
Sinnvolle Größen und Parameter definieren
Situationen definieren
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D. Dumont, F. Gwosdz, S. Pfeiffer Aktuelle KI in Computerspielen 8. Mai 2008
Ascaron Entertainment GmbH
Reihenfolge zur Laufzeit
Eine Aktion auswählen
A
B
C
Situationen testen
Passende Aktionen merken
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Erste passende Aktion ausführen
A
B
C
Situationen nach Priorität sortieren
Situationen testen
Oder
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Beispiel: Boss-Logik in SFA
Größte Bedrohung
Liste mögl. Aktionen
Ausführen
fokussieren
auswählen
Schaden
Trefferzähler
Position
anschließend
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Beispiel: Frachterverkehr in DSO
Warenangebote
Bewerten
Durchführen
Liste anfertigen
Ware und Ziel auswählen
währenddessen Piratenangriffe möglich
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Technische Hinweise
Mit Veränderungen rechnen
Situationsdefinition (statisch vs. Dynamisch)
Zukunft: Probabilistische Ansätze und Lernverfahren
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Zustände und Manöver
Zustand• Hält bis zur nächsten Situationsänderung an• Eher einfache, generische Aktionen
Manöver• Fester Ablauf von Aktionen• Kann nicht unterbrochen werden
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Beispiel: Raumkampf in DSO
Lage der Schiffe
Flugverhalten
Fire at Will
Bestimmung
im richtigen Moment
währenddessen testen
Besondere Situationen
falls zutreffend
Manöveranschließend
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Technische Hinweise
Zustände
In der Praxis oft hart kodiert
Hierachien erlauben gute Strukturierung
Gekonnte Anwendung ist derSchlüssel
Manöver
Auswirkungen einschätzen
Gezielt einsetzen (dynamische Änderung)
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KI in zwei Ebenen
Normalerweise: jedes KI-Objekt prüft für sich.
Problem: Wie erfährt ein Objekt von den anderen?
Eine übergeordnete KI kann der Einzel-KI Vorgaben machen.
Übergeordnete KI wählt und sortiert mögliche Ziele
Einzel-KI wählt konkretes Ziel
Einzel-KI wählt konkretes Ziel
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Beispiel: Wing-KI in DSO
• Wing-KI verteilt Prioritäten für alle möglichen Ziele und erstellt eine Gegnerliste.
• Einzelne Schiffe wählen aus dieser Gegnerliste
• Schiffe dürfen die Prioritäten modifizieren, z.B.
• ein anderes Schiff greift bereits an
• Ziel ist zu weit
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Strukturierung durch Ebenen-KI
• Nur Situationen der gleichen Ebene zusammen betrachten.
• Nicht vergleichbare Situationen herausziehen und auf anderer Ebene betrachten.
• Jede Ebene erhält einen eigenen Durchlauf (oft sind auch andere Testfrequenzen sinnvoll).
Wichtig: Keine direkte Einmischung erlauben!
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Beispiel: Händler-Logik in „Patrizier 2“
Einzel-KI nach dem Ameisenprinzip
Einwirkung
Händlerzahl
Schiffszahl
Schiffsgröße
Anzahl Betriebe
Jeder Händler prüft für sich seine beste
Route.
Kontrolle durch übergeordnete KI
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Technische Hinweise
Individual KI: Illusion der Gruppe
Squad/Gruppen KI: Koordiniertes Verhalten im kleinen Kreis
Welt KI: Balancing und Konsistenz auf hoher Ebene
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Auf Stetigkeit der KI achten
Stetige Situationen• Nah beieinander liegende Situationen dürfen keine
gegensätzlichen Aktionen bewirken.
• Eine kleine Situationsänderung darf keine große Auswirkung haben.
Stetige Aktionen• Stufenlose Aktionen bevorzugen.
• Bestimmte Aktionen zu Ende führen.
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Technische Umsetzung
KI - Objekte• Feuern• Annähern• In Deckung gehen
Übergeordnete KI• Umzingeln
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EKI One
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EKI One
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Experimenteller KI-Shooter
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Konzeption• Zu testende Situationen beschreiben• Zu jeder Situation eine intelligent aussehende Reaktion
beschreiben• Evt. Situationen nach Wichtigkeit sortieren Laufzeit• Situationen nacheinander durchgehen• Zur Situation passende Aktion wählen
Zusammenfassung KI
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Einzel-KI• Jedes KI-Objekt hat seine eigene KI
(Situationsbestimmung / Reaktion) • Jedes KI-Objekt verhält sich intuitiv sinnvoll
Gruppen-KI• Eine übergeordnete KI vergibt Prioritäten• Veränderung der Wahrnehmung der KI-Objekte
Zusammenfassung Ebenen-KI
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Zusammenfassung –KI-Implementierug
Diskrepanz zwischen Design & Umsetzung
Balancing und Iterationen
Komplexität managen
Workflow + Integration
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Ascaron Entertainment GmbH
Danke für Ihre Aufmerksamkeit
Noch Fragen?Ascaron Entertainment GmbHPhone: +49 (5241) 9666330Web: www.ascaron.com
Artificial Technology GmbHPhone: +49 (89) 80076-124Web: www.artificial-technology.com
Frank Gwosdzf.gwosdz@artificial-technology.comSerein Pfeiffers.pfeiffer@artificial-technology.com
Daniel Dumontd.dumont@ascaron.com