Lintelligenza artificiale (IA) nei videogiochi (anche detta game AI) comprende i sistemi computazionali che controllano i personaggi non giocanti (PNG), generano comportamenti di gioco dinamici o simulano decisioni strategiche. Storicamente, l'IA videoludica si è concentrata soprattutto sulle prestazioni in tempo reale e sulla credibilità dei comportamenti, piuttosto che sull'apprendimento autonomo o sulla generalizzazione tipici dell'IA accademica.
Tradizionalmente, l'intelligenza artificiale videoludica non mira a simulare un'intelligenza generale paragonabile a quella umana, ma a produrre comportamenti credibili e funzionali al gameplay. In questo senso, alcuni autori hanno paragonato l'obiettivo della game AI a una forma di "test di Turing ludico", in cui il giocatore percepisce i personaggi come plausibili senza che essi debbano possedere una reale intelligenza generale.
I progressi dell'intelligenza artificiale nei videogiochi hanno consentito la realizzazione di PNG con comportamenti più complessi e adattivi. Tecniche come alberi di decisione, macchine a stati finiti e reti neurali permettono ai personaggi di reagire dinamicamente alle azioni del giocatore invece di seguire comportamenti fissi. Ricerche attive dagli anni 2010 si concentrano sull'apprendimento e sull'adattamento dei PNG per migliorare l'esperienza di gioco e il game design.
Panoramica Il termine game AI viene utilizzato per riferirsi a un insieme di algoritmi che includono tecniche derivate dalla teoria del controllo, dalla robotica, dalla computer grafica e dall'informatica. L'IA applicata ai videogiochi infatti ha storicamente utilizzato tecniche talvolta diverse da quelle dell'IA accademica. In passato tali tecniche erano spesso basate su comportamenti deterministici o scriptati, mentre l'apprendimento automatico è stato introdotto negli anni 2020.
L'apprendimento per rinforzo (reinforcement learning, RL) è una tecnica di apprendimento automatico in cui un agente software apprende a prendere decisioni interagendo con un ambiente e ricevendo ricompense o penalità in base alle proprie azioni. Nel settore dei videogiochi, il RL viene impiegato per addestrare agenti intelligenti capaci di giocare autonomamente, sviluppare strategie complesse e adattarsi a situazioni dinamiche senza essere programmati esplicitamente per ogni scenario. Un caso significativo è quello di DeepMind, che ha sviluppato algoritmi in grado di raggiungere prestazioni superiori a quelle umane in numerosi giochi Atari e nel videogioco StarCraft II.
Secondo alcuni autori, i progressi dell'intelligenza artificiale videoludica hanno modificato il modo in cui i giocatori interagiscono con i sistemi digitali, sebbene tale interpretazione non sia condivisa unanimemente.
Le campagne di marketing hanno talvolta presentato i sistemi di IA videoludica utilizzando termini associati a caratteristiche umane, come creatività o autonomia decisionale. In realtà, nella maggior parte dei casi, questi comportamenti sono il risultato di regole e sistemi programmati dagli sviluppatori per dare l'impressione ai giocatori di interagire con personaggi realistici.
Storia
Il gioco è stato un'area di ricerca nell'intelligenza artificiale fin dal suo inizio. Uno dei primi sistemi di gioco automatico computerizzato fu Nim, realizzato nel 1941 e pubblicato nel 1942. Sebbene fosse tecnologicamente avanzato per l'epoca, prima di Pong, il gioco era contenuto in un dispositivo relativamente compatto ed era in grado di vincere regolarmente partite anche contro giocatori molto abili. Nel 1951, utilizzando la macchina Ferranti Mark 1 dell'Università di Manchester, Christopher Strachey scrisse un programma per la dama e Dietrich Prinz ne scrisse uno per gli scacchi. Questi furono tra i primi programmi di gioco per computer documentati. Il programma per la dama di Arthur Samuel, sviluppato a metà degli anni '50 e all'inizio degli anni '60, raggiunse un livello di abilità sufficiente per sfidare un dilettanteSchaeffer, Jonathan. One Jump Ahead:: Challenging Human Supremacy in Checkers, 1997, 2009, Springer, ISBN 978-0-387-76575-4. Chapter 6.. I primi videogiochi sviluppati negli anni '60 e all'inizio degli anni '70, come Spacewar!, Pong e Gotcha (1973), erano giochi implementati su logica discreta e basati strettamente sulla competizione tra due giocatori, senza intelligenza artificiale.
Negli anni '70 iniziarono a diffondersi giochi per giocatore singolo con avversari controllati dal computer. I primi videogiochi arcade di questo tipo apparvero nel 1974, tra cui il gioco di corse della Taito Speed Race e i giochi Atari Qwak (sparatutto con pistola leggera per la caccia alle anatre) e Pursuit (simulatore di combattimenti aerei). Anche i giochi per computer testuali Star Trek (1971) e Hunt the Wumpus (1973) includevano avversari controllati dal programma. Inizialmente questi avversari seguivano schemi di movimento prestabiliti. L'introduzione dei microprocessori consentì di realizzare comportamenti più complessi e meno prevedibili, grazie all'uso di elementi casuali.
Durante l'età d'oro dei videogiochi arcade l'idea di avversari controllati dall'IA si diffuse su larga scala, grazie al successo di Space Invaders (1978), che presentava un livello di difficoltà crescente, schemi di movimento distinti ed eventi di gioco dipendenti da funzioni di hash basate sull'input del giocatore. Galaxian (1979) aggiunse movimenti più complessi e vari, incluse manovre di singoli nemici al di fuori della formazione. Essi infatti non rimanevano sempre disposti in uno schieramento rigido nella parte alta dello schermo, come accadeva in gran parte di Space Invaders.
Pac-Man (1980) introdusse comportamenti distinti per ciascun nemico. Karate Champ (1984) introdusse schemi di IA nei giochi di combattimento.
First Queen (1988) era un videogioco di ruolo tattico d'azione in cui il giocatore controllava direttamente il leader del gruppo, mentre gli altri personaggi lo seguivano ed erano gestiti automaticamente dall'intelligenza artificiale del gioco.
Il videogioco di ruolo Dragon Quest IV (1990) ha introdotto un sistema chiamato "Tattiche", in cui l'utente può modificare le routine dell'IA dei PNG durante la battaglia, un concetto introdotto in seguito nei videogiochi di ruolo d'azione da Secret of Mana (1993). Ciò significa che il giocatore non impartisce direttamente ogni singolo comando ai compagni controllati dal computer, ma sceglie un comportamento generale (una "tattica") che l'intelligenza artificiale seguirà.
L'emergere di nuovi generi di gioco negli anni '90 ha spinto l'uso di strumenti di intelligenza artificiale formali come le macchine a stati finiti. I videogiochi strategici in tempo reale (RTS) hanno posto notevoli difficoltà all'intelligenza artificiale con molti oggetti, informazioni incomplete, problemi di pathfinding, decisioni in tempo reale e pianificazione economicaSchwab, 2004, pp. 97–112.
Negli RTS vengono inoltre impiegate influence map, strutture dati che rappresentano il controllo o il livello di minaccia presente nelle diverse aree della mappa. Le influence map consentono all'IA di valutare il posizionamento delle unità, pianificare attacchi o individuare zone sicure e sono spesso combinate con tecniche di pathfinding e pianificazione strategica.
I primi RTS presentavano alcuni problemi. Herzog Zwei (1989), ad esempio, aveva problemi di pathfinding e macchine a tre stati (un tipo di macchina a stati finiti) molto basilari per il controllo delle unità. In Dune II (1992) l'intelligenza artificiale utilizzava tattiche piuttosto semplici, inviando spesso le proprie unità direttamente contro la base del giocatore, e compensava la mancanza di strategie avanzate grazie a vari vantaggi artificiali ("cheat") incorporati nel giocoSchwab, 2004, p. 107.
I giochi successivi (come Creatures e Black & White) utilizzarono un'intelligenza artificiale più sofisticata e approcci basati sul comportamento emergente e sulla valutazione delle azioni dei giocatori. Il comportamento emergente nei videogiochi si verifica quando un sistema produce azioni o risultati complessi senza che ogni singolo comportamento sia stato programmato esplicitamente dagli sviluppatori.
Decenni di ricerca sui programmi che giocavano a dama e a scacchi portarono a risultati sempre più avanzati, culminati nella sconfitta di Garry Kasparov da parte del computer Deep Blue dell'IBM nel 1997McCorduck, Pamela (2004), Machines Who Think (seconda ed.), Natick, Massachusetts: A.K. Peters, ISBN 1-5688-1205-1, pp. 480–483.
Façade, pubblicato nel 2005, utilizza dialoghi interattivi ramificati, in cui il giocatore può scegliere tra più risposte o azioni, facendo "ramificare" il dialogo in percorsi diversi.
Halo 3 (2007) ha migliorato il comportamento dei nemici introducendo reazioni contestuali e cooperazione tra unità nemiche. I nemici infatti non reagiscono sempre nello stesso modo predefinito, ma cambiano comportamento in base alla situazione specifica in cui si trovano.
Nel periodo 2010-2015 si affermano sistemi di IA dinamica e "emergente". Left 4 Dead (e il suo sequel Left 4 Dead 2), che introduce l'"AI Director", un sistema che modifica in tempo reale la disposizione di nemici, oggetti e ritmo della partita in base alle prestazioni dei giocatori.
Anche The Elder Scrolls V: Skyrim (2011) utilizza il sistema Radiant AI, che permette ai PNG di seguire routine quotidiane e reagire in modo più flessibile al mondo di gioco.
In Middle-earth: Shadow of Mordor (2014), il sistema Nemesis introduce PNG con memoria delle interazioni passate, creando archi narrativi dinamici.
Tra il 2015 e il 2020 si diffonde l'uso di sistemi ibridi che combinano scripting tradizionale e tecniche di apprendimento automatico. Nel campo competitivo, StarCraft II diventa un banco di prova per l'IA avanzata, culminando con lo sviluppo di AlphaStar da parte di DeepMind, in grado di competere a livello professionale.
Robotica
I giochi hanno costituito un ambiente sperimentale per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale con potenziali applicazioni che vanno oltre il gameplay, come la robotica e i sistemi di risposta automatica (programmi che ricevono un input e generano una risposta senza intervento umano diretto). Tra gli esempi figurano Watson, un computer che gioca a Jeopardy! (2011) e il torneo RoboCup (1997), in cui i robot vengono addestrati per competere nel calcio.
Utilizzo
Nelle simulazioni dei giochi da tavolo
L'IA è stata utilizzata nei videogiochi di: Scacchi Shogi Go Dama Othello tramite il programma di Logistello Poker Akinator Arimaa Rogue tramite il programma di Rog-O-Matic Scrabble
L'IA è stata inoltre impiegata in competizioni come la Computer Olympiad, un torneo annuale nato nel 1989 in cui programmi informatici si sfidano in diversi giochi da tavolo e strategici.
Un ambito di ricerca è il general game playing (GGP), cioè la progettazione di sistemi di IA capaci di apprendere e giocare efficacemente a più giochi diversi senza essere progettati specificamente per uno solo.
Alcuni giochi sono detti "risolti": il loro esito può essere determinato matematicamente da qualunque posizione, assumendo che entrambi i giocatori giochino in modo perfetto. In questi casi è possibile costruire strategie ottimali garantite dal punto di vista teorico.
Nei videogiochi moderni