Steering Behaviors

Técnicas de Inteligencia Artificial
A medida que los videojuegos fueron evolucionando, y fueron surgiendo nuevos géneros la necesidad de técnicas de Inteligencia Artificial fue aumentando en gran medida. Uno de los principales objetivos de un videojuego es ofrecer retos al usuario, esto se logra introduciendo técnicas de Inteligencia Artificial, ya que ellas son las que deciden cuáles son las mejores opciones que pueden tomar los elementos del videojuego a partir de las condiciones del entorno que los rodea.
Las técnicas que se utilizan para un videojuego dependen mucho del tipo de videojuego que estemos diseñando. Existe una gran multitud de técnicas de Inteligencia Artificial que se han desarrollado paralelamente en varios campos a lo largo de los años.

¿Qué es una técnica de IA?

Uno de los más rápidos y sólidos resultados que surgieron en las tres primeras décadas de las investigaciones de la IA fue que la inteligencia necesita conocimiento. Para compensar este logro imprescindible el conocimiento posee algunas propiedades poco deseables como:
• Es voluminoso
• Es difícil caracterizarlo con exactitud
• Cambia constantemente.
• Se distingue de los datos en que se organiza de tal forma que se corresponde con la forma en que va a ser usado.
Con los puntos anteriores se concluye que una técnica de IA es un método que utiliza conocimiento representado de tal forma que:
El conocimiento represente las generalizaciones. En otras palabras no es necesario representar de forma separada cada situación individual. En lugar de esto se agrupan las situaciones que comparten propiedades importantes. Si el conocimiento no posee esta propiedad, puede necesitarse demasiada memoria. Si no se cumple esta propiedad es mejor hablar de "datos" que de conocimiento.
Debe ser comprendido por las personas que lo proporcionan. Aunque en mucho programas, los datos pueden adquirirse automáticamente (por ejemplo, mediante lectura de instrumentos), en muchos dominios de la IA, la mayor parte del conocimiento que se suministra a los programas lo proporcionan personas haciéndolo siempre en términos que ellos comprenden.
Puede modificarse fácilmente para corregir errores y reflejar los cambios en el mundo y en nuestra visión del mundo.
Puede usarse en gran cantidad de situaciones aún cuando no sea totalmente preciso o completo. Puede usarse para ayudar a superar su propio volumen, ayudando a acotar el rango de posibilidades que normalmente deben ser consideradas.
Agentes inteligentes
Un agente inteligente, es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado.
En este contexto la racionalidad es la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado. Este concepto de racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia (la cual sugiere entendimiento) para describir el comportamiento de los agentes inteligentes. Por este motivo es mayor el consenso en llamarlos agentes racionales.
Un agente inteligente puede ser una entidad física o virtual. Si bien el término agente racional se refiere a agentes artificiales en el campo de la Inteligencia Artificial, también puede considerarse agentes racionales a los animales incluido el hombre.

Agentes Autónomos Inteligentes

Un agente autónomo es un sistema situado en y parte de un entorno que siente ese entorno y actúa sobre él, a través del tiempo, persiguiendo sus propios objetivos de forma que afecte lo que siente en el futuro.
Que son los Steering Behaviors?
Los Steering Behaviors son comportamientos que siguen los agentes autónomos a la hora de tomar decisiones cuando este interactúa con los demás elementos del entorno virtual. A continuación se hace un análisis más detallado de los tipos de Steering Behaviors simples.