Introduction
FROMSOFT, le studio derrière la série Soulsborne, est connu pour ses rencontres avec des PNJ complexes et difficiles. Cependant, l'implémentation de la prise de décision de l'IA elle-même est peut-être de manière inattendue, basse technologie. Le code est principalement écrit en Havok Script, une implémentation de Lua pour les jeux, ce qui facilite l'exploration de son fonctionnement.
Contexte Technique
Le principal outil de l'approche d'IA de FROMSOFT est le « Goal », qui est leur propre terminologie pour un état unique que l'IA peut être. Les Goals peuvent être paramétrés lors de leur instanciation et peuvent accéder aux données stockées sur l'Acteur lui-même. L'approche la plus simple serait d'organiser les états en une machine à états finis ou peut-être une machine à états finis hiérarchique, mais FROMSOFT va plus loin en donnant au système une pile d'états, ce qui le transforme en automate à pile.
Chaque trame, les Acteurs mettent à jour le Goal en haut de leur pile de Goals. Lorsque le Goal est mis à jour, il peut alors pousser plus de Goals en tant que sous-objectifs sur la pile, dont le plus haut sera exécuté au prochain cadre. La fonction de mise à jour du Goal retourne une valeur indiquant soit Continuer, soit Succès, soit Échec. Continuer laisse la pile inchangée, les deux autres font que le Goal est supprimé de la pile.
Analyse et Implications
L'approche d'IA basse technologie d'Elden Ring a des implications intéressantes sur le marché et la sécurité. Elle montre que des mécanismes d'IA complexes peuvent être créés avec des outils relativement simples, ce qui peut être bénéfique pour les développeurs de jeux indépendants ou ceux qui ont des ressources limitées. Cependant, cela soulève également des questions sur la sécurité, car des mécanismes d'IA plus complexes pourraient être plus difficiles à sécuriser.
Perspective
Il est important de surveiller l'évolution de l'IA dans les jeux vidéo, en particulier dans les séries comme Soulsborne, qui sont connues pour leur difficulté et leur complexité. Les limites de l'approche actuelle, comme la possibilité de créer des comportements plus complexes avec des outils plus avancés, devraient être explorées. De plus, les prochaines étapes dans le développement de l'IA pour les jeux vidéo pourraient inclure l'intégration de techniques d'apprentissage automatique et de machine learning pour créer des expériences de jeu encore plus immersives et réalistes.
