2016 में IO इंटरएक्टिव द्वारा जारी,
हिटमैन ने अपनी जड़ों को मताधिकार वापस कर दिया है: अमीर और दिलचस्प परिदृश्य बनाते हैं जिसमें एजेंट 47 को अपने लक्ष्यों को खत्म करना पड़ता है, अक्सर एक अनुचित और अव्यवहारिक तरीके से। इस समस्या को हल करने के लिए, खेल के अंदर कई AI सिस्टम का उपयोग किया जाता है, और हम उनका सटीक अध्ययन करेंगे। हम एआई सिस्टम की संरचना में गहरा बदलाव करेंगे जो
हिटमैन गेम्स की नवीनतम पीढ़ी में विभिन्न कार्यों के लिए जिम्मेदार हैं: एनपीसी का निर्माण जो स्थिति, बॉडीगार्ड, भीड़ सिस्टम, कृत्रिम बुद्धि द्वारा नियंत्रित एनिमेशन, और बहुत कुछ का जवाब देता है।
हिटमैन के बारे में
हिटमैन में खिलाड़ियों को क्रूर और अप्रत्याशित व्यक्तित्वों को मारने का काम होता है, जिनकी मृत्यु पर किसी को भी विशेष रूप से पछतावा नहीं होगा। लेकिन प्रत्येक मामले में, अर्थ अद्वितीय कहानियों में अधिक है जो खिलाड़ी अपने दम पर बना सकता है, एक जटिल या मजाकिया तरीके से लक्ष्यों को नष्ट कर सकता है।
हिटमैन उन प्रणालियों से युक्त होता है जो खिलाड़ी को प्रयोग करने, सुधारने और आसपास दिखाई देने वाली बड़ी तस्वीर के परिवर्तनों का जवाब देने की अनुमति देता है। एक बारटेंडर के रूप में अपने आप को अलग करें और पीड़ित को एक पेय के साथ जहर दें, उसकी मालिश करने के लिए उसकी गर्दन को तोड़ दें, प्लेग डॉक्टर को चित्रित करके लक्ष्य को डराएं या ड्रम बजाकर रिकॉर्डिंग टीम का विश्वास हासिल करें। यह गेम उपयोगकर्ताओं को कई प्रकार के दिलचस्प और अक्सर पहले से बातचीत के तरीकों के साथ प्रवेश प्रदान करता है या अधिक जटिल और लंबे परिदृश्यों में उनसे जानकारी छिपाता है।
चाहे आप पेरिस में एक फैशन वीक के कैटवॉक पर चल रहे हों या माराकेच में एक राजनीतिक तख्तापलट के बीच में अभिनय कर रहे हों, आपके लक्ष्य हमेशा घनी आबादी वाले, जीवंत और जटिल दृश्यों में होते हैं जहां व्यक्तिगत गार्ड और स्थानीय पुलिस प्रवर्तन एजेंसियां होती हैं, न कि नागरिकों के हस्तक्षेप से बचने के लिए। लेकिन ठीक इसके कारण, खेल वास्तव में दिलचस्प हो जाता है: खिलाड़ियों को पर्यावरण के साथ विलय करना चाहिए, खुद को छिपाने और उनके चारों ओर की दुनिया में हेरफेर करना चाहिए, लक्ष्य के करीब एक कदम बनने के लिए, उस पर कर्म प्रतिशोध को भड़काना होगा, और तब तक बचना चाहिए जब तक कि दुनिया भर में एजेंट की उपस्थिति पर संदेह न हो।
हिटमैन सबसे अधिक खुशी तब लाता है जब तैयारी और योजना सही और पूरी तरह से लागू होती है, और इसके लिए आपको एआई सिस्टम की बहुत आवश्यकता होती है। इस लेख में, हम चार प्रमुख तत्वों को देखेंगे, बताएंगे कि वे कैसे काम करते हैं और
हिटमैन गेमप्ले बनाने में मदद करते हैं:
- व्यवहार संबंधी पेड़ों की एक स्थिति-चालित प्रणाली, जिसमें 300 से अधिक स्तर के चरित्र अपने भविष्य के कार्यों के बारे में निर्णय ले सकते हैं जो उनके आसपास हो रहे हैं और घटनाओं पर प्रतिक्रिया करते हैं, जो अक्सर खिलाड़ी के हाथों में होते हैं।
- गार्डों और अंगरक्षकों की जिम्मेदार और व्यावहारिक प्रणालियां जो एजेंट के काम को जटिल बनाती हैं और लक्ष्य तक पहुंचने वाले खिलाड़ी की सुरक्षा के लिए वितरित की जाती हैं।
- भीड़ के व्यवहार को नियंत्रित करने और अनुकरण करने के लिए एक शक्तिशाली प्रणाली, जो आपको 1000 NPCs तक भीड़ के स्तर पर उपयोग करने की अनुमति देती है जो खिलाड़ी के कार्यों का जवाब देती है।
- और अंत में, एक ध्यान से देखते एनीमेशन फ्रेमवर्क जो इन सभी पात्रों को सबसे यथार्थवादी उपस्थिति और व्यवहार प्रदान करता है।
मैं बताऊंगा कि ये सभी सिस्टम कैसे काम करते हैं, साथ ही साथ 2016 की गेम और 2018 सीक्वल में उपयोग की जाने वाली बारीक सेटिंग्स के बारे में भी बात करेंगे। हालांकि, किसी भी गेम के AI के बारे में बातचीत शुरू करने से पहले, आपको उस स्रोत को देखना होगा जहां से AI टूलकिन शुरू होता है और इसके डिजाइन के मूल सिद्धांतों का अध्ययन करता है। इसलिए, हम
हिटमैन एब्सोल्यूशन के साथ शुरुआत करेंगे।
2012 में रिलीज़ हुई,
हिटमैन एबोल्यूशन ने फ्रैंचाइज़ी फॉर्मूले की एक चिकनी और अधिक रैखिक व्याख्या को लागू किया। नए खेलों की तुलना में इसकी अपेक्षाकृत कम लोकप्रियता के बावजूद, यह 2016 और 2018 में खेलों में उपयोग की जाने वाली बुनियादी प्रौद्योगिकियों और उपकरणों का आधार बन गया है। इसके लिए सबसे महत्वपूर्ण कारणों में से एक यह था कि
हिटमैन के बाद
एब्सोल्यूशन पहला फ्रैंचाइज़ी गेम था
: 2006
में ब्लड मनी (बीच में, आईओ इंटरएक्टिव ने
केन एंड लिंच श्रृंखला पर काम किया, साथ ही
मिनी निन्जा भी । इसलिए,
एबोल्यूशन और नए उपकरण बनाए गए। सिस्टम जो भविष्य के लिए टीम की महत्वाकांक्षाओं को बेहतर ढंग से दर्शाते हैं,
हिटमैन गैर-खिलाड़ी पात्रों एआई की बुनियादी वास्तुकला, साथ ही भीड़ और एनिमेशन के लिए सिस्टम,
एब्सोल्यूशन के लिए बनाए गए थे और 2016 और 2018 की रिलीज के लिए बेहतर हुए।
मूल ऐ वास्तुकला
हिटमैन एआई को अलग-अलग गुजर शैलियों का लाभ उठाने के लिए डिज़ाइन किया गया था जो
एब्सोल्यूशन और उसके बाद के गेम में उपलब्ध थे। इसका मतलब है कि सिस्टम आपको पर्यावरण के साथ चुपके, प्रच्छन्न और विलय करने की अनुमति देता है (डेवलपर्स इसे "सोशल स्टील्थ" कहते हैं) या हथियारों के साथ अधिक आक्रामक दृष्टिकोण और खड़खड़ चुनें।
इसके अलावा, इसे एनपीसी को एक सामान्य जीवन जीने की अनुमति देनी चाहिए, कभी-कभी यहां तक कि अच्छी तरह से स्थापित व्यवहार प्रक्रियाएं भी होती हैं: वे पेय की सेवा करते हैं, मेकअप लागू करते हैं, गार्ड प्रवेश करते हैं, भोजन तैयार करते हैं, अर्थात्, जो दृश्य के परिवेश के लिए उपयुक्त है। इन प्रक्रियाओं को अनुमानित और विश्वसनीय होना चाहिए, क्योंकि स्टील्थ गेम्स में, खिलाड़ियों को ऐसी भविष्यवाणी पर भरोसा करना चाहिए। एक ही समय में, एआई उन्हें बाधित करने में सक्षम होना चाहिए जब यह कई वस्तुओं में से एक को पता चलता है कि खिलाड़ी दुनिया में हेरफेर कर सकता है। उदाहरण के लिए, जब कोई खिलाड़ी इंजन को बंद करता है, या सिंक में नाली को रोकता है, या ईंधन टैंक के माध्यम से टूट जाता है, या वीडियो को चालू करता है। बातचीत के प्रकार के आधार पर, यह तुरंत पात्रों को आकर्षित करेगा, क्योंकि यह उनके कार्यों में हस्तक्षेप करता है, या बाद में उनके कार्यों के अनुक्रम को बदलता है, ताकि खिलाड़ी इसका उपयोग कर सकें। यह कुछ विशिष्ट कार्यों के लिए उपयोगी है जो आपको सही जगह पर लक्ष्य को लुभाने की अनुमति देते हैं। खिलाड़ी 20 मिनट के परिणाम के लिए इंतजार नहीं करना चाहेगा, लेकिन पात्रों की त्वरित प्रतिक्रिया बहुत अप्राकृतिक प्रतीत होगी।
फंडामेंटल एआई व्यवहार पेड़ों का उपयोग करता है - आधुनिक खेलों में सबसे आम एआई व्यवहार प्रबंधन प्रारूपों में से एक। व्यवहार के पेड़ों में, एक टॉप-डाउन संरचना का निर्माण किया जाता है जो विभिन्न स्थितियों के लिए पात्रों की प्रतिक्रियाओं को निर्धारित करता है। व्यवहार को आसपास की दुनिया की विशिष्ट परिस्थितियों के आधार पर चुना जाता है और खिलाड़ी और अन्य गेमिंग सिस्टम के कार्यों की प्रतिक्रिया के रूप में कार्रवाई या श्रृंखला का नेतृत्व करता है।
लेकिन व्यवहार के पेड़ एक निर्णय लेने से पहले, प्रत्येक चरित्र को यह पता लगाना चाहिए कि उसके आसपास की दुनिया में क्या हो रहा है। इसके लिए, दुनिया के प्रत्येक सक्रिय एआई चरित्र का एक ज्ञान आधार है। ज्ञान का आधार डेटा के दो सेटों से बना है: सामान्य ज्ञान, अर्थात्, सार्वजनिक रूप से किसी वस्तु या चरित्र के बारे में जानकारी, साथ ही साथ इसकी स्थिति को दर्शाती जानकारी। लेकिन यह भी निजी ज्ञान है कि चरित्र वस्तुओं या पात्रों की अंतिम ज्ञात स्थितियों के बारे में बनाए रखता है। वह विशिष्ट विषयों के बारे में ज्ञान का इतिहास भी रखता है। नतीजतन, चरित्र यह नोटिस करना शुरू कर देता है कि आस-पास की चीजें गायब हो जाती हैं या चलती हैं; इसी तरह, वह उन पात्रों को खोजने की कोशिश नहीं करेगा जो गायब हो गए हैं या मर गए हैं, और उनके साथ बातचीत करने के लिए भी।
ज्ञान संचय उन सभी सूचनाओं को एकत्रित करके संचित किया जाता है जो वर्तमान में खेल की दुनिया में एक निश्चित बिंदु पर हो रही हैं, इसके बाद सेंसर और सेवाओं का उपयोग करके फ़िल्टर किया गया है। सेंसर पात्रों को उनके व्यक्तिगत डेटा को अपडेट करने और उनके द्वारा देखे गए परिवर्तनों पर प्रतिक्रिया देने की अनुमति देते हैं, साथ ही साथ यह भी सुनते हैं कि पास में क्या हो रहा है। सेवाएँ एक सामान्य ज्ञान आधार को अपडेट करती हैं। तीन सबसे आम सेवाएं हैं भेस (भेस), डेडबॉडी (लाश) और हिटमैन (हत्यारा)। भेस सेवा का उपयोग तब किया जाता है जब एजेंट 47 एक पोशाक में बदल जाता है; यदि एजेंट की पोशाक उसके बारे में संदिग्ध होनी चाहिए, तो यह चरित्र को जानने में मदद करता है। डेडबॉडी सेवा आसपास के पात्रों को यह महसूस करने में मदद करती है कि हाल ही में उनके पास एक लाश मिली है। अंत में, हिटमैन सेवा आपको एजेंट 47 के बारे में सामान्य ज्ञान साझा करने की अनुमति देती है, उदाहरण के लिए, इस बारे में जानकारी कि क्या एक खिलाड़ी से समझौता किया गया था और उसे अंतिम बार कहां देखा गया था। सेंसरों की एक मजेदार विशेषता यह है कि वे प्रासंगिक ज्ञान का एक जिज्ञासु संतुलन प्रदान करते हैं, जबकि एक ही समय में अंतराल छोड़ते हैं जो खिलाड़ी तलाश सकता है। सेंसर दुनिया के बारे में प्रत्यक्ष जानकारी प्रदान करते हैं, लेकिन उनकी कार्रवाई की गुंजाइश को अवरुद्ध करके या पात्रों को विचलित करके बाधित किया जा सकता है। सेवाएं सर्वव्यापी नहीं हैं और केवल कुछ निश्चित अंतराल पर ही अपडेट की जाती हैं। इसलिए, सेवाओं से प्राप्त अधिकांश जानकारी बहुत जल्दी पुरानी हो जाती है, जो खिलाड़ी को उनके हितों में पात्रों में हेरफेर करने की अनुमति देती है।
लेकिन जब एआई को यह सब जानकारी मिलती है, तो उसे अपने कार्यों के बारे में निर्णय लेने की आवश्यकता होती है। प्रत्येक ऐ चरित्र में अपने लिए लक्ष्यों का एक सेट शामिल हो सकता है, जो उसके निर्णयों को नियंत्रित करता है। इन लक्ष्यों को चुनने के बाद, वह व्यवहार के पेड़ का उपयोग भविष्य के व्यवहार के बारे में निर्णय लेने के लिए करता है। अभी तक मैंने इसे समझाया नहीं है, लेकिन बाद में हम इस विषय पर पहुँचेंगे।
गेमप्ले में विविधता लाने के लिए, गेम एनपीसी एआईएस को दो मुख्य प्रकारों में विभाजित करता है: नागरिक और सुरक्षा गार्ड। यह अलगाव उनके ज्ञान के आधार में संग्रहीत जानकारी और लक्ष्यों के प्रकारों को प्रभावित करता है जिन्हें वे अपने लिए चुन सकते हैं।
नागरिकों के साथ शुरू करते हैं। ये चरित्र आमतौर पर प्रकृति में निष्क्रिय होते हैं, लेकिन वे इसे संदिग्ध या खतरनाक मानते हुए सबसे उत्तेजक व्यवहार को नोटिस करते हैं। साथ ही, उनके पास खिलाड़ी का विरोध करने या गार्ड को चेतावनी देने जैसे लक्ष्य हो सकते हैं, लेकिन यह उन्हें लड़ाई में शामिल नहीं होने देता है। इसका अच्छा उदाहरण पेरिस फैशन शो और बैंकाक में 2016 के बैंकॉक होटल के स्तर हैं। उनमें, विभिन्न ज्ञान आधार प्रोफाइल वाले नागरिक विभिन्न व्यवहारों के साथ आते हैं। मेहमान बहुत अधिक निष्क्रिय होते हैं, लेकिन वे सभी खिलाड़ी के सबसे अहंकारी व्यवहार का जवाब देते हैं, जबकि एजेंट के लक्ष्य के आसपास के कर्मचारी और लोग उसकी हरकतों पर प्रतिक्रिया करते हैं और उसे प्रतिवाद करने की कोशिश करते हैं।
चलिए पहरे पर चलते हैं। स्वाभाविक रूप से, वे खिलाड़ी के मुख्य प्रतिद्वंद्वी होते हैं और उसके साथ युद्ध में प्रवेश करते हैं, सबसे चरम स्थितियों पर प्रतिक्रिया करते हैं, उदाहरण के लिए, एक लाश या बेहोश लोगों की खोज, साथ ही हथियार और अन्य सामरिक वस्तुएं जो खुली दुनिया में पाई जाती हैं। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, 2016 में
हिटमैन एआई अंगरक्षक दिखाई दिया, सक्रिय रूप से वीआईपी का पीछा करते हुए और जब वह स्तर के चारों ओर घूमता है तो उसकी रक्षा करता है। इसी समय, उनके पास अभी भी स्वतंत्र इच्छा है और स्वतंत्र रूप से दुनिया का पता लगा सकते हैं। इसे लागू करने के लिए, एक पूरी तरह से अलग प्रणाली की आवश्यकता होती है, और थोड़ी देर बाद हम इसके बारे में बात करेंगे।
इसलिए, यह सब जानकारी प्राप्त करने और लक्ष्यों को सक्रिय करने के बाद, खेल व्यवहार पेड़ों की एक प्रणाली का निर्माण करता है जो पात्रों को दो विकल्पों में से एक के अनुसार कार्य करने की अनुमति देता है: या तो अपने दम पर व्यवहारों को निष्पादित करें, या उन "स्थितियों" में शामिल हों जिनमें व्यवहार समूह द्वारा समन्वित होते हैं। व्यवहार एक या एक से अधिक क्रियाएं हैं, उदाहरण के लिए, एक खिलाड़ी की ओर मुड़ना, उसके साथ बातचीत करना या उसके साथ बात करना, दुनिया के स्थानों पर जाना, युद्ध मोड पर स्विच करना या उन वस्तुओं के साथ बातचीत करना जो खिलाड़ी ने हेरफेर किया। गेम खेलते समय, आप देखेंगे कि खिलाड़ी द्वारा एक निश्चित तरीके से दुनिया को हेरफेर करने के बाद कई लक्ष्य निर्धारित व्यवहार को पूरा करते हैं। ऐसा इसलिए होता है क्योंकि यह उन निर्धारित लक्ष्यों से मेल खाता है जिन्हें कुछ शर्तों के अनुसार पूरा करना चाहिए। यही है, वे जानबूझकर खुद को एक जोखिम की स्थिति में डालते हैं ताकि खिलाड़ी उन्हें मार सके।
एक ही समय में, अक्सर ऐसी परिस्थितियां उत्पन्न होती हैं जब दुनिया में होने वाली घटनाओं का व्यापक प्रभाव पड़ता है, उदाहरण के लिए, जब पात्रों को लाशों की खोज होती है, जब एक खिलाड़ी से समझौता किया जाता है, या जब लक्ष्य को पता चलता है कि वे इसके लिए शिकार कर रहे हैं और भागने की कोशिश करते हैं। ऐसे मामलों में, पात्रों को पता है कि उनके आसपास क्या हो रहा है, और स्थिति में शामिल हो जाएं। स्थिति उनमें से प्रत्येक के लिए कार्रवाई तय करती है और वे सभी इस प्रदर्शन में अपनी भूमिका निभाते हैं। उदाहरण के लिए, उस स्थिति में जब कोई खिलाड़ी किसी फैशन शो में आग लगाता है, मेहमान और कर्मचारी अक्सर बचने के लिए और मदद के लिए फोन करने की कोशिश करते हैं, और सुरक्षा गार्ड खिलाड़ी के लिए शिकार करना शुरू करते हैं और आग लगाते हैं।
व्यवहार वृक्षों की प्रणाली पहली बार एब्सोल्यूशन में दिखाई दी थी और 2016 और 2018 में गेम की रिलीज के द्वारा इसमें बहुत सुधार और पूरक किया गया था। यह विस्तार के स्तर (LOD) की एक प्रणाली का उपयोग करता है। इसका मतलब यह है कि जब स्तर पर व्यवहार पेड़ों द्वारा नियंत्रित 300 से अधिक सक्रिय एआई अक्षर होते हैं, तो खिलाड़ी से दूर स्थित लोग अपने व्यवहार को कम बार अपडेट करते हैं, और एआई को अपडेट करने के लिए सीपीयू संसाधनों की प्राथमिकता निकटतम पात्रों को दी जाती है। इसके अलावा, इन दूर के एआई वर्णों के लिए, एनिमेशन या तो सरलीकृत हैं या पूरी तरह से अक्षम हैं। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, स्तर के अधिकांश वर्णों को भीड़ एआई प्रणाली द्वारा नियंत्रित किया जाता है, लेकिन यदि आवश्यक हो, तो भीड़ में प्रत्येक चरित्र को व्यवहार ट्री एआई के साथ संपन्न किया जा सकता है, जो एक संवेदनशील और समन्वित चरित्र की उसकी क्षमता को बढ़ाता है।
भीड़
अब, इससे पहले कि हम 2016 के खेल के लिए डिज़ाइन किए गए सिस्टम पर आगे बढ़ते हैं, आइए अब निरपेक्षता के लिए बनाए गए दूसरे बुनियादी सिस्टम पर नज़र डालें: भीड़ कृत्रिम बुद्धिमत्ता ढांचा। एब्सोल्यूशन में, वह एक भीड़ में 1200 एजेंटों का समर्थन कर सकता था, और उनमें से 500 एक ही समय में दिखाई दे सकते थे। मैंने अभी तक यह नहीं कहा है, लेकिन भीड़ प्रणालियों को सही ढंग से लागू करना बहुत मुश्किल है। भीड़ में अक्सर एआई डमी की भीड़ होती है, जिसकी तुलना उनके दिमाग में सामान्य एआई पात्रों से नहीं की जा सकती। यह मुख्य रूप से इस तथ्य के कारण है कि उनमें से बहुत सारे हैं, लेकिन अक्सर यह भी काफी तार्किक है - भीड़ में लोग बस भीड़ की प्रवृत्ति का पालन करते हैं और अपने लक्ष्य की ओर अंतरिक्ष में जाते हैं। लेकिन
हिटमैन डेवलपर्स ने खुद को भीड़ और एआई ट्री व्यवहार के बीच की रेखा को धुंधला करने का कार्य निर्धारित किया।
पात्रों को भीड़ में व्यक्तियों के रूप में रखा जाता है, जो अंतरिक्ष में वस्तुओं को चलने, रोकने और पहचानने में सक्षम होते हैं। ऐसे समूह भी हैं जिन पर डिजाइनरों का अधिक नियंत्रण है। एक समूह बहुत उपयोगी होता है जब एक विशिष्ट कार्रवाई होती है जिसे कई पात्रों को भीड़ में प्रदर्शन करना चाहिए, उदाहरण के लिए, किसी बिंदु पर देखें और उसी समय एक निश्चित आकार बनाते हैं, उदाहरण के लिए, एक बड़ी आकृति या कॉन्फ़िगरेशन। प्रत्येक व्यक्तित्व चरित्र एक साधारण परिमित राज्य मशीन के समान एक प्रणाली को लागू करता है, जिसमें व्यवहार के केवल तीन मूल राज्य होते हैं: आलस्य, चलना, और "चलने की प्रतीक्षा करना"। बाद की स्थिति उन स्थितियों में उपयोगी होती है जहां चरित्र बढ़ना चाहता है, लेकिन उसे भीड़ की भीड़ के साथ ऐसा करने की अनुमति नहीं है। यदि पात्र भीड़ में फंस जाते हैं, तो वे आंदोलन की सबसे अच्छी दिशा तय करते हैं और एक ऐसे मौके की प्रतीक्षा करते हैं जो उन्हें फिर से चलने की अनुमति दे। वास्तव में, मेरे द्वारा वर्णित की तुलना में सब कुछ अधिक जटिल है, क्योंकि पात्रों को स्थानांतरित करने की प्रक्रिया में उनकी गति को समायोजित करने की आवश्यकता होती है। इसलिए, प्रत्येक चरित्र पसंदीदा और अधिकतम गति निर्धारित करने में सक्षम है जो भीड़ के प्रवाह को बनाए रखने के लिए उपयोग किया जाता है। आतंक के मामले में ऐसी प्रणाली और भी उपयोगी है, जब लोग बेतरतीब ढंग से इधर-उधर भागने लगते हैं।
भीड़ नियंत्रण प्रणाली में इतने सारे एजेंट होने का एक वास्तविक खतरा यह है कि वे एक नामित व्यक्ति से एक रास्ता खोजने के लिए पूछताछ करते हैं या बस यह देखने के लिए जांच करते हैं कि क्या वे वांछित बिंदु तक पहुंच सकते हैं। Navigations meshes एक प्रणाली है जो आमतौर पर वातावरण में पात्रों को स्थानांतरित करने के लिए 3 डी गेम में उपयोग की जाती है। IO कंपनी ने महसूस किया कि यह एक महत्वपूर्ण क्षण था, इसलिए, एक 2D निर्णय लेने वाले ग्रिड को AI वर्ण को सूचित करते हुए कि क्या किसी दिए गए स्थान से गुजरना संभव है, क्या इसे टाला जाना चाहिए (यदि यह एक संरक्षित क्षेत्र है), NPCs से बाहर निकलें बिंदु, और एजेंट 47 के कारण भगदड़ की स्थिति में निषिद्ध क्षेत्र - यह अजीब होगा अगर लोग शांति से उसके बगल में भागे। भीड़ और व्यवहार के पेड़ों की कृत्रिम बुद्धि में निर्णय लेने वाले ग्रिड हैं। व्यवहारिक पेड़ों के लिए, ग्रिड दृश्यता जांच करने के लिए एक त्वरित और प्रभावी तरीका प्रदान करते हैं, महत्वपूर्ण बिंदुओं के पास उपयुक्त स्थानों की खोज करते हैं, और खुद पर टिका हुआ तनाव के बिना किसी दिए गए चरित्र के सापेक्ष सामरिक स्थानों को ढूंढते हैं।
लेकिन सबसे मुश्किल हिस्सा तब शुरू होता है जब एजेंट 47 को सिस्टम में जोड़ा जाता है। भीड़ उसके चारों ओर जाती है और उसके व्यवसाय के बारे में जाती है, लेकिन जब खिलाड़ी कहर बरपाना शुरू कर देता है, तो एआई सिस्टम को इसका जवाब देने में सक्षम होना चाहिए। खिलाड़ी के आस-पास के क्षेत्र में पात्र घबराए हुए और भागने की कोशिश करते हुए दिखना चाहिए, लेकिन इससे पूरी भीड़ पर एक संचयी प्रभाव पड़ेगा - जैसे ही यह अंतरिक्ष के माध्यम से आगे बढ़ना शुरू करेगा, आस-पास स्थित प्रत्येक वर्ण अलार्म स्रोत से दूर भागना शुरू कर देगा। इस समस्या को व्यवहार क्षेत्र और आतंक प्रवाह नामक दो प्रणालियों द्वारा हल किया जाता है।
सबसे पहले, दुनिया में किसी भी कार्रवाई को भीड़ को प्रभावित करना चाहिए जो पर्यावरण में व्यवहार के एक या अधिक क्षेत्र बनाता है। व्यवहार क्षेत्र घटना के स्रोत के सापेक्ष एक निश्चित त्रिज्या और कोण के साथ एक आवेग भेजता है, जो निर्धारित करता है कि एआई के साथ बातचीत करने वाली प्रत्येक भीड़ को कैसे प्रतिक्रिया देनी चाहिए। उदाहरण के लिए, जब आतिशबाजी शोर मचाना शुरू करती है, तो एक निश्चित दायरे के भीतर सभी वर्ण अपने विस्फोटों को देखने के लिए एक महत्वपूर्ण बिंदु पर बदल जाते हैं। यदि कोई खिलाड़ी, इस बीच, एक हथियार निकालता है और एक निर्दोष दर्शक पर निर्देशित करता है, तो व्यवहार के तीन क्षेत्र काम करेंगे:
- पहला कारण आग की रेखा से फर्श पर गिरना है।
- दूसरा खिलाड़ी के घबराहट के आसपास के क्षेत्र में चरित्र बनाता है।
- तीसरे खिलाड़ी के एक निश्चित दायरे के भीतर हर कोई स्थिति के बारे में जानने और बढ़ चिंता की स्थिति में चला जाता है।
जब एजेंट हथियारों के साथ अंतरिक्ष में जाता है, तो ये व्यवहार क्षेत्र खिलाड़ी से आवेगों को भेजते हैं और भीड़ के अन्य एआई पात्रों को उस पर प्रतिक्रिया करते हैं। : , , , . , , , . , , , , . .
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निष्कर्ष में
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Hitman — , AI and Games. , NPC, . -, , IO Interactive.
- «Creating the AI for the Living, Breathing World of Hitman Absolution» by Mika Vehkala, GDC Europe 2013.
- «Crowds in Hitman: Absolution» by Kasper Fauerby, Game/AI Conference 2012
- «Reinforcement Learning based Character Locomotion in Hitman: Absolution» by Michael Büttner, Game/AI Conference 2012.
- «Bodyguards and VIPs: A look at ambient, alert and evacuation AI behaviour in Hitman» by Jason Schroder and Thomas Egeskov Petersen. nucl.AI Conference 2016.