Aprendizaje por demostración para la creación de personajes automáticos con estilo de juego humano en videojuegos arcade
En los últimos años la industria del ocio electrónico ha vivido granes cambios motivados por los avances tecnológicos y por las expectativas que los jugadores tienen de los videojuegos que consumen. Por un lado, se ha vivido una gran democratización en el desarrollo, y por otro lado, las expectativa...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | tese |
| Data de publicação: | 2024 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositório: | Docta Complutense |
| Idioma: | espanhol |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/102740 |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/102740 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | 004.928(043.2) 004.85(043.2) Videojuegos Vídeo Games Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Machine Learning Inteligencia artificial (Informática) 1203.04 Inteligencia Artificial |
| Resumo: | En los últimos años la industria del ocio electrónico ha vivido granes cambios motivados por los avances tecnológicos y por las expectativas que los jugadores tienen de los videojuegos que consumen. Por un lado, se ha vivido una gran democratización en el desarrollo, y por otro lado, las expectativas de los consumidores han evolucionado desde un fuerte enfoque en el aspecto visual hacia otros apartados como la implementación de mecánicas de juego más novedosas o el desarrollo de personajes no controlados por el jugador con comportamientos más creíbles. Tradicionalmente, el modelado de comportamientos para estos personajes se realiza con modelos computacionales como máquinas de estados o árboles de comportamiento, y el desarrollo de comportamientos complejos sigue siendo un proceso muy costoso que suele requerir de un gran conocimiento técnico y de largas sesiones de prueba y error. En este contexto, no es de extrañar cómo el aprendizaje por imitación, un paradigma de la IA para el modelado de jugadores cuya idea principal es la de aprender comportamientos en base a la imitación de otros jugadores, principalmente humanos, ha gozado de gran popularidad en los últimos años. La idea principal es la creación de agentes capaces de desplegar un comportamiento complejo asociado a jugadores humanos y no únicamente que sean capaces de jugar bien... |
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